Redis stream(流)是一种数据结构,其作用类似于仅追加日志,但也实现了多个操作来克服典型仅追加日志的一些限制。其中包括O(1)时间的随机访问和复杂的消费策略,如消费者群体。 您可以使用流实时记录和同时联合事件。
1. redis5.0新特性 1.1. 新的Stream类型 1.1.1. 什么是Stream数据类型 抽象数据日志 数据流 1.2. 新的Redis模块API:Timers and Cluster API 1.3. RDB现在存储LFU和LRU信息 1.4. 集群管理器从Ruby(redis-trib.rb)移植到C代码 1.5. 新的sorted set命令:ZPOPMIN/MAX和阻塞变种 1.6. 主动碎片整理V2 1.7. 增强HyperLogLog实现 1.8. 更好的内存统计报告 1.9. 许
这以前只知道redis有类似于消息队列的发布/订阅,还真不知道它居然悄咪咪的有“消息队列”呀哈。
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绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用 Redis 的时候,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 整体缺乏一个认知。这里对 Redis 常见问题做一个总结,解决大家的知识盲点。
我们开发中经常用到 Redis 作为缓存,将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能,降低 MySQL 等关系型数据库压力,甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化,Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发,在精确查询,数据统计业务有着很大的优势。
Redis5.0引入了Stream类型。该Stream类型的出现,几乎满足了消息队列具备的全部内容,包括但不限于:
考虑到绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用 Redis 的时候,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 整体缺乏一个认知。所以我斗胆以 Redis 为题材,对 Redis 常见问题做一个总结,希望能够弥补大家的知识盲点。
Redis是一个主要由Salvatore Sanfilippo(Antirez)开发的开源内存数据结构存储器,经常用作数据库、缓存以及消息代理等。
考虑到绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用 Redis 的时候,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 整体缺乏一个认知。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统,是跨平台的非关系型数据库。
理论上 Redis 可以处理多达2^32的 keys,每个实例至少存放了2亿5千万的 keys。任何 list、set、和 sorted set 都可以放 2^32个元素。换句话说,Redis的存储极限是系统中的可用内存值。
在项目中使用 Redis,主要考虑两个角度:性能和并发。如果只是为了分布式锁这些其他功能,还有其他中间件 Zookpeer 等代替,并非一定要使用 Redis。
博主的《分布式之消息队列复习精讲》得到了大家的好评,内心诚惶诚恐,想着再出一篇关于复习精讲的文章。但是还是要说明一下,复习精讲的文章偏面试准备,真正在开发过程中,还是脚踏实地,一步一个脚印,不要投机取巧。 考虑到绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用redis的时候,只会setvalue和getvalue两个操作,对redis整体缺乏一个认知。又恰逢博主某个同事下周要去培训redis,所以博主斗胆以redis为题材,对redis常见问题做一个总结,希望能够弥补大家的知识盲点。
作者:孤独烟 来源:博客园 出处:http://rjzheng.cnblogs.com/ 1. 为什么使用redis 分析:博主觉得在项目中使用redis,主要是从两个角度去考虑:性能和并发。当然,redis还具备可以做分布式锁等其他功能,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件(如zookpeer等)代替,并不是非要使用redis。因此,这个问题主要从性能和并发两个角度去答。 回答:如下所示,分为两点 (一)性能 如下图所示,我们在碰到需要执行耗时特别久,且结果不频繁变动的SQL,就特
作者:孤独烟 来自:http://rjzheng.cnblogs.com/ 1、为什么使用redis 分析:博主觉得在项目中使用redis,主要是从两个角度去考虑:性能和并发。当然,redis还具备可以做分布式锁等其他功能,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件(如zookpeer等)代替,并不是非要使用redis。因此,这个问题主要从性能和并发两个角度去答。 回答:如下所示,分为两点 (一)性能 如下图所示,我们在碰到需要执行耗时特别久,且结果不频繁变动的SQL,就特别适合将运行结果
引言 为什么写这篇文章? 博主的《分布式之消息队列复习精讲》得到了大家的好评,内心诚惶诚恐,想着再出一篇关于复习精讲的文章。但是还是要说明一下,复习精讲的文章偏面试准备,真正在开发过程中,还是脚踏实地
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Oozie:Cloudera公司研发,功能强大,依赖于MR实现分布式,集成Hue开发使用非常方便
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redis存储的是:key,value格式的数据,其中key都是字符串,value有5种不同的数据结构
高并发下争夺共享资源,比如秒杀对于库存这种共享资源需要用到分布式锁,如果不用分布式锁很可能造成超卖。
1. Redis 介绍 ---- Redis 是一个开源的使用 C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API。 本质是客户端-服务端应用软件程序。 特点是使用简单、性能强悍、功能应用场景丰富。 2. 通用命令 ---- 命令 描述 DEL key 该命令用于在 key 存在时删除 key。 DUMP key 序列化给定 key,并返回被序列化的值。 EXISTS key 检查给定 key 是否存在。 EXPIRE key seconds 为给定
我大学的时候英语6级没过,因此但凡懂点英语的同学,如果你进到此页面,尽量去阅读原文,链接在下方原文地址.最次也要对照着原文阅读,以免我出了什么差错(这是不可避免的),坑了别的小伙伴.
其次当请求A发起写请求,先更新缓存,于此同时请求B发起读请求,返回数据后,数据库被更新,照成了数据不一致的情况
Redis主从复制的配置十分简单,它可以使从服务器是主服务器的完全拷贝。需要清除Redis主从复制的几点重要内容: 1)Redis使用异步复制。但从Redis 2.8开始,从服务器会周期性的应答从复制流中处理的数据量。 2)一个主服务器可以有多个从服务器。 3)从服务器也可以接受其他从服务器的连接。除了多个从服务器连接到一个主服务器之外,多个从服务器也可以连接到一个从服务器上,形成一个 图状结构。 4)Redis主从复制不阻塞主服务器端。也就是说当若干个从服务器在进行初始同步时,主服务器仍然可以处理请
Redis 是我遇到过的最强大、最通用的技术之一。遗憾的是,大多数人都只是将其作为一个优秀的缓存解决方案来使用。
Redis5.x版本继承了4.x版本的所有功能增强以及新的命令。Stream数据结构Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型,它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列。Redis Stream的结构示意图如图1所示,它是一个可持久化的数据结构,用一个消息链表,将所有加入进来的消息都串起来。Stream数据结构具有以下特性 1、Stream中可以有多个消费者组。2、每个消费组都含有一个Last_delivered_id,指向消费组当前已消费的最后一个元素(消息)。3、每个消费组可以含有多个消费者对
1. 为什么添加 Streams 数据流? Stream 数据流的使用越来越多,Redis 的作者 antirez 也在积极思考,如何让 redis 能够很好的支持数据流的使用场景 antirez 认为 Redis 现有的数据结构都不能很好的处理数据流,例如: (1)Sorted sets 有序集合中的元素根据他们的分值进行变化,不能自然的模拟不断被传递的消息,也不支持 client 阻塞等待新消息 (2)Lists 列表中的阻塞形式是一个元素对一个 client,并且 list 中的元素没有一个固定标识
我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构,它的名字叫做"Streams"。(撒花)Streams一经推出,就引起了社区中各位大佬的关注。所以我决定过一段时间做一个社区调查,讨论一下它的使用场景,并会在博客中将结果记录下来(是Redis作者的博客)。今天我想聊的是另一个问题:我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上,这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费,但你应该认为Redis Streams只是更擅长做这样的事情。流是一种很好的模型和"心理模型",它能帮助我们更好的设计系统,但是Redis Streams像其他Redis数据结构一样,它更加通用,可以用来处理更多不同的问题。所以这篇博客我们会重点关注Redis Streams作为一种数据结构有哪些特性,而完全忽略它的阻塞操作、消费群和所有消息相关的内容。
上一篇文章我们学习了Redis的数据结构之简单动态字符串,这一篇我们接着来学习Redis中另外一个数据结构-链表。链表有很多种,首先,本文会首先回顾一下一些常见的链表,接着就是介绍Redis中的链表的结构。
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📷 ---- Prompt 我目前正在学习[主题]。问我一系列问题,以测试我的知识。确定我的答案中的知识差距,并给我更好的答案来填补这些差距 📷 好的,下面是每个问题的答案和进一步的解释: 1. 什么是Kafka? Kafka是一个分布式流处理平台,旨在处理大规模的数据流。它可以处理实时的高吞吐量数据,并支持数据的持久化存储和数据流的处理。 2. Kafka的核心概念是什么? Kafka的核心概念包括Producer、Consumer、Broker、Topic和Partition。Producer负责
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测试环境: RHEL 6.3 / HP Gen8 Server/ 2 * Intel Xeon 2.00GHz(6 core) / 64G DDR3 memory / 300G RAID-1 SATA / 1 master(writ AOF), 1 slave(write AOF & RDB)
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式:发送者 (pub) 发送消息,订阅者 (sub) 接收消息。
希望本文有助于展示您的Redis实例可以解锁的潜力。EQ Alpha与此模块和KeyDB项目的目标之一是帮助驱动选项,以实现更大,更强大的实例,从而通过能够处理更多负载来最小化分片和群集的需求。该模块采用独立模块形式,非常有用,因为无论Redis基本代码的下一步版本和未来版本如何,它都可能提供性能提升。
String 是 redis 最基本的数据类型,一个 key 对应一个 value。
该原文是Ayende Rahien大佬业余自己在使用C# 和 .NET构建一个简单、高性能兼容Redis协议的数据库的经历。 首先这个"Redis"是非常简单的实现,但是他在优化这个简单"Redis"路程很有趣,也能给我们在从事性能优化工作时带来一些启示。 原作者:Ayende Rahien 原链接:https://ayende.com/blog/197441-A/high-performance-net-building-a-redis-clone-analysis 另外Ayende大佬是.NET开源的高性能多范式数据库RavenDB所在公司的CTO,不排除这些文章是为了以后会在RavenDB上兼容Redis协议做的尝试。大家也可以多多支持,下方给出了链接 RavenDB地址:https://github.com/ravendb/ravendb
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