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腾讯云重庆云服务器拼团 1 核1G 内存1M 带宽8 元月

为了普及云服务产品，腾讯云开通了重庆云服务器拼团活动，1 核 1G 内存 1M 带宽 50GB 云盘，通过下面的团购链接购买仅需 8 元/月。下面魏艾斯博客介绍一下详细情况。...本次活动云服务器全部基于 AMD EPYC(霄龙)处理器平台。相关产品介绍请参考腾讯云 AMD CPU 云服务器全国首推 1 核 1G/600 元/3 年。...点我打开重庆云服务器拼团活动页面 一、活动时间 2018.9.19-2018.10.19 24:00 二、活动规则 新用户（团员）：未在腾讯云付费购买过任何产品的个人用户； 团员通过上面拼团链接购买...1 核 1G 云服务器，买 3 个月送 1 个月，买 12 个月送 4 个月； 本活动仅提供重庆区，1 核 1G1M 带宽，50G 系统盘的云服务器； 团员购买时长可选：3、6、9、12 个月，最长购买时长为...12 个月； 续费规则：本活动云服务器续费按照官网原价 86.8 元/月付费的，所以老魏建议一次性购买 12 个月，买的越多越划算。

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腾讯云服务器成都地域 1核1G内存1M带宽评测及如何选择

为了进一步普及云服务器，腾讯云推出了国内首家采用 AMD EPYC™霄龙处理器的实例，提供平衡的计算、内存和网络资源，是多种应用程序的最佳选择。具有超高性价比，确保您的工作负载获得业界领先的性价比。...一、腾讯云服务器成都节点有很多款可用服务器配置，老魏粗略总结后，包括标准型 SA1、标准型S2、高IO型I2、内存型M2、计算型C2、GPU计算型GN8等这么多种不同的机型。...点我直达腾讯云服务器选择页面，找到成都节点，然后根据业务需要挑选合适的配置。 选择不同配置的时候，关注下列腾讯云服务器优惠活动： 1、新用户点我领取2860元腾讯云免费专属代金券，限时领取。...2、腾讯云精选云产品秒杀活动：点我直达活动页面，AMD云服务器 1核 1G内存 1M带宽配置是独享型服务器，230元/年超低价格。...内存，内存带宽达 2666 MT/s，CPU 负载无限制，利用率最高为 100%。

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EasyRTC通过Golang缓存库fastcache实现在线用户存储在内存中加快速度

在 EasyRTC 中，需要将所有的在线用户存储在内存中加快速度。...在最开始的设计中，会将所有的在线用户存储在 map 中，但是map是存在垃圾回收的，在垃圾回收的时候会出现停顿，并且还需要考虑后期数据量的增加，因此采用缓存库。...package main import ( "fmt" "github.com/VictoriaMetrics/fastcache" func main() { // 初始化 cache， 其中 1024 为存储的最大数据...q", k, vv) } else { fmt.Println("delete value ok", string(vv), string(k)) } } } 拓展： FAST Cache，即高速缓冲存储器...FAST CACHE为存储系统提供Flash驱动器级别的性能，增加了IOPS处理能力的同时，仅将热点数据置于Flash盘内，降低成本。

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国产的内网穿透工具也很优秀，这10款工具推荐正在寻找的你！

不限制流量 隧道数量：免费 4 条 目前支持 21 天退款保证 40 连接数 / 分钟 支持自主选择服务器地区（国内 / 国外） 1.1 优点 连接稳定，使用简单，教程完善 可自定义强，服务广泛、支持架构多...官网地址：https://hsk.oray.com/ 支持http/https/tcp协议 限制流量：1G / 月 免费带宽：1Mbps 隧道数量：免费 2 条 并发连接数：50 个 无法自主选择服务器地区...） 付费服务支持 7 天退款 3.1 优点 免费带宽较大 可通过每日签到获得免费流量 官方有详细的文档使用教程 3.2 缺点 不是很稳定 有流量限制 国外节点延迟较大，有时候会被墙 使用 http/https...udp 协议 免费带宽：0.5Mbps 可自定义域名 隧道数量：免费 1 条 无限流量 20 并发连接 5.1 优点： 支持免费套餐 使用简单 可自定义域名 5.2 缺点： 免费套餐带宽小 免费隧道需要签到才可叠加使用时长...快解析 官网地址：https://www.kuaijiexi.com/ 免费版 1M 带宽、支持 2 条隧道 限制流量：1G 流量 / 月 个人免费用户不支持 https 默认域名有效期 3 天 首次注册可以试用

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不限制流量隧道数量：免费 4 条目前支持 21 天退款保证40 连接数 / 分钟支持自主选择服务器地区（国内 / 国外）1.1 优点连接稳定，使用简单，教程完善可自定义强，服务广泛、支持架构多支持在网站查看公网地址...花生壳图片官网地址：https://hsk.oray.com/支持http/https/tcp协议限制流量：1G / 月免费带宽：1Mbps隧道数量：免费 2 条并发连接数：50 个无法自主选择服务器地区需要实名认证支持在网站查看远程端口...www.natfrp.com/支持 http/https/tcp/udp 协议须完成实名认证才允许使用国内节点以及 HTTP(S) 隧道免费带宽：10Mibps隧道数量：免费 2 条限制流量：免费5G/月（每日签到可获取免费流量...）付费服务支持 7 天退款3.1 优点免费带宽较大可通过每日签到获得免费流量官方有详细的文档使用教程3.2 缺点不是很稳定有流量限制国外节点延迟较大，有时候会被墙使用 http/https 隧道，必须完成实名认证...快解析图片官网地址：https://www.kuaijiexi.com/免费版 1M 带宽、支持 2 条隧道限制流量：1G 流量 / 月个人免费用户不支持 https默认域名有效期 3 天首次注册可以试用

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架构师眼中的高并发架构

，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况； 场景： 用户签到，用户中心，用户订单，等 ?...方案如： 用户签到获取积分 计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息 如果查询到签到信息，返回签到信息 如果没有查询到，DB查询今日是否签到过，如果有签到过，就把签到信息同步redis...一级缓存就是使用站点服务器缓存去存储数据，注意只存储部分请求量大的数据，并且缓存的数据量要控制，不能过分的使用站点服务器的内存而影响了站点应用程序的正常运行，一级缓存需要设置秒单位的过期时间，具体时间根据业务场景设定...方案设计： 数据不经常变化，我们可以把数据进行缓存，缓存的方式有很多种，一般的：应用服务器直接Cache内存，主流的：存储在memcache、redis内存数据库 Cache是直接存储在应用服务器中，读取速度快...，内存数据库服务器允许连接数可以支撑到很大，而且数据存储在内存，读取速度快，再加上主从集群，可以支撑很大的并发查询 根据业务情景，使用配合客户端本地存，如果我们数据内容不经常变化，为啥要一直请求服务器获取相同数据

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workerman实现redis bit位图实现用户签到PHP实例

Workerman不是重复造轮子，它不是一个MVC框架，而是一个更底层更通用的服务框架，你可以用它开发tcp代理、做游戏服务器、邮件服务器、ftp服务器、甚至开发一个php版本的redis、php版本的数据库...由于本身常驻内存，不依赖Apache、nginx、php-fpm这些容器，拥有超高的性能。...比如记录用户一年内签到的次数，签了是 1，没签是 0。如果使用 key-value 来存储，那么每个用户都要记录 365 次，当用户成百上亿时，需要的存储空间将非常巨大。...如果连续签到中断，则重置计数，每月初重置计数。 当月签到满3天领取奖励1，满5天领取奖励2，满7天领取奖励3……等等。 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间。...在日历控件上展示用户每月签到情况，可以切换年月显示……等等。 运行结果和redis key存储情况 图片 redis服务 <?

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支付宝架构师眼中的高并发架构

，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况； 场景： 用户签到，用户中心，用户订单，等 服务器架构图： 说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集...方案如： 用户签到获取积分 计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息 如果查询到签到信息，返回签到信息 如果没有查询到，DB查询今日是否签到过，如果有签到过，就把签到信息同步redis...一级缓存就是使用站点服务器缓存去存储数据，注意只存储部分请求量大的数据，并且缓存的数据量要控制，不能过分的使用站点服务器的内存而影响了站点应用程序的正常运行，一级缓存需要设置秒单位的过期时间，具体时间根据业务场景设定...方案设计： 数据不经常变化，我们可以把数据进行缓存，缓存的方式有很多种，一般的：应用服务器直接Cache内存，主流的：存储在memcache、redis内存数据库 Cache是直接存储在应用服务器中，读取速度快...，内存数据库服务器允许连接数可以支撑到很大，而且数据存储在内存，读取速度快，再加上主从集群，可以支撑很大的并发查询 根据业务情景，使用配合客户端本地存，如果我们数据内容不经常变化，为啥要一直请求服务器获取相同数据

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架构师眼中的高并发架构

，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况； 场景：用户签到，用户中心，用户订单，等 ?...方案如： 用户签到获取积分 计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息 如果查询到签到信息，返回签到信息 如果没有查询到，DB查询今日是否签到过，如果有签到过，就把签到信息同步Redis...这时候就出现了一级缓存的方案，一级缓存就是使用站点服务器缓存去存储数据，注意只存储部分请求量大的数据，并且缓存的数据量要控制，不能过分的使用站点服务器的内存而影响了站点应用程序的正常运行，一级缓存需要设置秒单位的过期时间...方案设计： 数据不经常变化，我们可以把数据进行缓存，缓存的方式有很多种，一般的：应用服务器直接Cache内存，主流的：存储在MemCache、Redis内存数据库 Cache是直接存储在应用服务器中，读取速度快...，内存数据库服务器允许连接数可以支撑到很大，而且数据存储在内存，读取速度快，再加上主从集群，可以支撑很大的并发查询 根据业务情景，使用配合客户端本地存，如果我们数据内容不经常变化，为啥要一直请求服务器获取相同数据

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架构师眼中的高并发架构

，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况； 场景： 用户签到，用户中心，用户订单，等 服务器架构图： ?...方案如： 用户签到获取积分 计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息 如果查询到签到信息，返回签到信息 如果没有查询到，DB查询今日是否签到过，如果有签到过，就把签到信息同步redis...一级缓存就是使用站点服务器缓存去存储数据，注意只存储部分请求量大的数据，并且缓存的数据量要控制，不能过分的使用站点服务器的内存而影响了站点应用程序的正常运行，一级缓存需要设置秒单位的过期时间，具体时间根据业务场景设定...方案设计： 数据不经常变化，我们可以把数据进行缓存，缓存的方式有很多种，一般的：应用服务器直接Cache内存，主流的：存储在memcache、redis内存数据库 Cache是直接存储在应用服务器中，读取速度快...，内存数据库服务器允许连接数可以支撑到很大，而且数据存储在内存，读取速度快，再加上主从集群，可以支撑很大的并发查询 根据业务情景，使用配合客户端本地存，如果我们数据内容不经常变化，为啥要一直请求服务器获取相同数据

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支付宝架构师眼中的高并发架构

，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况； 场景： 用户签到，用户中心，用户订单，等 服务器架构图： ?...方案如： 用户签到获取积分 计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息 如果查询到签到信息，返回签到信息 如果没有查询到，DB查询今日是否签到过，如果有签到过，就把签到信息同步redis...一级缓存就是使用站点服务器缓存去存储数据，注意只存储部分请求量大的数据，并且缓存的数据量要控制，不能过分的使用站点服务器的内存而影响了站点应用程序的正常运行，一级缓存需要设置秒单位的过期时间，具体时间根据业务场景设定...方案设计： 数据不经常变化，我们可以把数据进行缓存，缓存的方式有很多种，一般的：应用服务器直接Cache内存，主流的：存储在memcache、redis内存数据库 Cache是直接存储在应用服务器中，读取速度快...，内存数据库服务器允许连接数可以支撑到很大，而且数据存储在内存，读取速度快，再加上主从集群，可以支撑很大的并发查询 根据业务情景，使用配合客户端本地存，如果我们数据内容不经常变化，为啥要一直请求服务器获取相同数据

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各厂商服务器存储默认管理口登录信息（默认IP、用户名、密码）收集

在此收集了一些厂商的服务器存储设备的默认管理口信息，以供大家日后运维时方便查找，若有错误的地方请指正，谢谢！...服务器管理口信息： 设备类型 设备型号 默认管理IP 默认用户名 默认密码 IBM服务器 IBM P小型机ASMI hmc1:192.168.2.147 hmc2:192.168.3.147 admin...lenovo ThinkSystem SR850 手动设置 USERID PASSW0RD 曙光服务器 I840-G25 手动设置 admin admin 存储管理口信息： 设备类型 设备型号 默认管理...IP 默认用户名 默认密码 IBM存储 DS存储 port1 A控192.168.128.101/24 port1 B控192.168.128.102/24 port2 A控192.168.129.101...同有存储 NetStor iSUM450G2 192.168.0.200 administator password 光纤交换机管理口信息： 设备类型 设备型号 默认管理IP 默认用户名 默认密码 博科

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架构师眼中的高并发架构

，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况； 场景：用户签到，用户中心，用户订单，等 服务器架构图： ?...方案如： 用户签到获取积分 计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息 如果查询到签到信息，返回签到信息 如果没有查询到，DB查询今日是否签到过，如果有签到过，就把签到信息同步redis...一级缓存就是使用站点服务器缓存去存储数据，注意只存储部分请求量大的数据，并且缓存的数据量要控制，不能过分的使用站点服务器的内存而影响了站点应用程序的正常运行，一级缓存需要设置秒单位的过期时间，具体时间根据业务场景设定...方案设计： 数据不经常变化，我们可以把数据进行缓存，缓存的方式有很多种，一般的：应用服务器直接Cache内存，主流的：存储在memcache、redis内存数据库 Cache是直接存储在应用服务器中，读取速度快...，内存数据库服务器允许连接数可以支撑到很大，而且数据存储在内存，读取速度快，再加上主从集群，可以支撑很大的并发查询 根据业务情景，使用配合客户端本地存，如果我们数据内容不经常变化，为啥要一直请求服务器获取相同数据

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Redis缓存的特殊用法以及与本地缓存一起构建多级缓存的实现

通过BitMap降低Reids存储容量压力在一些互联网类的项目中，经常会有一些签到相关功能。如果使用Redis来缓存用户的签到信息，我们一般而言会怎么存储呢？...常见的会有下面2种思路：使用Set类型，每天生层1个Set，然后将签到用户添加到对应的Set中；还是使用Set类型，每个用户一个Set，然后将签到的日期添加到Set中。...对于海量用户的系统而言，按照上述的策略，那么每天仅签到信息这一项，就可能会有上千万的记录，一年累积下来的数据量更大 —— 这对Redis的存储而言是笔不小的开销。...对于签到这种简单场景，只有签到和没签到两种情况，也即0/1的场景，我们也可以通过BitMap来进行存储以大大降低内存占用。...比如签到这个场景，我们可以每天设定一个key，然后存储的时候，我们可以将数字格式的userId表示在BitMap中具体的位置信息，而BitMap中此位置对应的bit值为1则表示该用户已签到。

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大数据存储处理-bitmap的艺术

在64位环境下,php的int占用为8个字节 20亿个数字,需要占用8*20亿*8/1024/1024/1024约等于15G的内存 很明显,大多数人的电脑,或者服务器都没有这么大的内存,那么我们该怎么才能实现这个需求呢...那好,这个问题先放一边,我们换个问题 假设网站有1亿用户,现在需要增加个签到功能,用于奖励那些活跃用户 现在需要你实现以下功能: 1:记录某个用户每年的签到情况 2:统计某一个月份没有断签的用户 3:查看某个用户的连续签到情况...这个问题看起来很简单啊,新增一个记录表,每天签到则新增一条记录,用户加个索引 直接where查询用户就行了 统计没有断签也简单啊,where 月份区间 count一下就行了 至于连续签到情况,增加个字段表示连续签到就行了...,速度快,解决了大量简单数据下的排序,判断 解决用户签到问题 在前面,我们已经通过了bitmap,解决了大数据存储排序问题,那么问题二的签到问题怎么办呢?...对比如下: 数据库直接存储:1亿用户,假设每天有3000万人签到,那么一个月,一年下来,数据将会是:30000000*365差不多是100亿的数据...

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刨根问底 Redis， 面试过程真好使

所有数据均存储在内存中，在服务器重启之后就会消失，需要重新加载数据，采用 hash 表的方式将所有数据缓存在内存中，采用 LRU 算法来逐渐把过期的数据清除掉。...HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会存储输入元素本身 Geo：用来地理位置的存储和计算 BitMap：实际上不是特殊的存储结构，本质上是二进制字符串，可以进行位操作，常用于统计日活跃用户等...Primary Id）组成的集合为 value 查询某个用户的签到状态 sismember key member 插入签到状态 sadd key member 统计某天用户的签到人数 scard key...的方式所占用的内存只与数量相关，和存储哪些 ID 无关 使用 bitmap 的方式所占用的内存与数量没有绝对的关系，而是与最高位有关，比如假设 ID 为 500 W的用户签到了，那么从 1~4999999...用户不管是否签到，所占用的内存都是 500 w个bit，这边是最坏的情况 使用 bitmap 最大可以存储 2^32-1也就是 512M 数据 使用 bitmap 只适用存储只有两个状态的数据，比如用户签到

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基于Redis的Bitmap位图配合前端组件实现用户签到功能

图片前置依赖总体上，我们将前后端分别部署在腾讯云的服务器上，中间件使用Redis进行签到信息的持久化存储，需要注意⚠️，Redis设置的有效期，我们设置为永不过期。...daSign：传入用户信息和需要签到的日期，返回签到结果（连续签到天数等）monthSigned：传入用户Key和校验签到月份，返回当月签到情况详情。...Redis的key：比如：2022年5月，用户雪花ID为1452998090465296386的key：图片而Redis内存储的value就是我们的Bitmap数据。...当然，我们使用Bitmap进行数据存储，就需要判断签到月份有几个天数，进而生成Bitmap类型的String（Redis内，Bitmap本质使用String进行存储），所以在DateUtil工具包内追加...效果我们编写一个测试类，打印输出试试看：图片运行后：图片Redis内存储：图片到此，后端的Redis就写好了。前端渲染后端怎么设计API，前端怎么请求API数据，这类基础方法，这里就不再赘述。

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海量数据和高并发下的 Redis 业务优化实践

图片 https://github.com/pyloque/captain 位图 掌阅的签到系统做的比较早，当时用户量还没有上来，设计上比较简单，就是将用户的签到状态用 Redis的 hash 结构来存储...这非常浪费用户空间，到后来签到日活过千万的时候，Redis 存储问题开始凸显，直接将内存飚到了 30G+，我们线上实例通常过了 20G 就开始报警，30G 已经属于严重超标了。...这时候我们就开始着手解决这个问题，去优化存储。我们选择了使用位图来记录签到信息，一个签到状态需要两个位来记录，一个月的存储空间只需要 8 个字节。...这样就可以使用一个很短的字符串来存储用户一个月的签到记录。 优化后的效果非常明显，内存直接降到了 10 个G。因为查询整个月的签到状态 API 调用的很频繁，所以接口的通信量也跟着小了很多。 ?...图片 但是位图也有一个缺点，它的底层是字符串，字符串是连续存储空间，位图会自动扩展，比如一个很大的位图 8m 个位，只有最后一个位是 1，其它位都是零，这也会占用1m 的存储空间，这样的浪费非常严重。

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