当需要模拟键盘或者鼠标操作时,Python需要使用 ActionChains 来处理,Java需要 Actions 来处理。
查找符合正则匹配的key的列表。扫描对象是Redis服务中所有的key,想想都很慢对不对?
由于redis的集群 redis cluster不支持keys这样的多key操作(具体原因由于sharding 后,不同的key属于不同的slot,难以支持原子操作)。所以如果一个对外需要对缓存做失效处理时比较棘手。所以本类提供工具方法再redis cluster查找按照hashTags处理的keys和一般的keys。基于jedis cluster实现。
2、模糊删除,比如:Redis的key前缀为 t*,则会删除库中key 为 t 开头的所有数据。
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/KeyedStream.java
Key:StringValue类型Value值应用场景pv_20200101String10000一般用于存储单个数据指标的结果person001Hashname:laoer age : 20 sex female用于存储整个对象所有属性值uvList{100,200,300,100,600}有序允许重复的集合,每天获取最后一个值uv_20200101Set{userid1,userid2,userid3,userid4……}无序且不重复的集合,直接通过长度得到UVtop10_productZSet【score,element】{10000-牙膏,9999-玩具,9998-电视……}有序不可重复的集合,统计TopNuser_filterBitMap{0101010101010000000011010}将一个字符串构建位,通过0和1来标记每一位product_20200101HypeLogLog{productid1,id2……}类似于Set集合,底层实现原理不一样,数据量大的情况下,性能会更好,结果可能存在一定的误差
集群机器规划 三台机器的操作系统全部为CentOS7.2. 主机名称 IP地址 master 192.168.1.106 slave1 192.168.1.107 slave2 192.168.1.108 其中master为hadoop的namenode,slave1和slave2为hadoop的datananode。如果安装spark的话,master、slave1和slave2都是worker。 环境准备 设置IP地址 在我们进入安装之前,首先要把服务器的网络、安全和登录等配置设
前言: 哈希表(Hash Table)也叫散列表,是一种用于快速存取的数据结构。其内部实现是通过把键(key)码映射到表中的一个位置来访问记录,其中的“映射”也就是哈希函数,而“表”即哈希表。本文将重点介绍实现哈希表的2种方法:拉链法和线性探测法。
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本人学习使用java和相关自动化工具的过程中,遇到很多问题,大多数问题解决之后发现原来根本就是识文学字常见错误。但是最近公司产品出现了一个bug,经过复盘讨论之后,原因竟然是添加修改banner的时候,在遍历过程中直接把元素删了,直接导致了闪退。不知道这个问题在开发眼睛里算什么问题,也不知道这是何种级别的错误。这里就不吐槽了,说一下复现的方法吧。
import re, urllib htmlSource = urllib.urlopen("http://www.sharejs.com").read(200000) linksList = re.
Java 7中提供了java.nio.file.WatchService用来监听文件系统目录变更,用起来还是比较简单的,在这里记录一下。 创建一个WatchService 代码如下: 1 WatchService watcher = FileSystems.getDefault().newWatchService(); 当然一个WatchService是关联着操作系统资源的,需要完全的关闭,所以一般像下面这样写: WatchService watcher = null; try { watcher =
安装完成后,可以使用下面命令进行测试: ssh localhost 输入root账户的密码,如果可以正常登录,则说明SSH安装没有问题。测试正常后使用exit命令退出ssh。
在工作中常常遇到需要批量请求接口的场景,比如重置几千个测试账号的密码、给测试账号造一些数据等等场景,都需求进行大量操作。之前采取的单线程串行执行方式,耗时比较长,某次遇到了巨量的数据,故而产生了优化方案。
我们可以使用RedisTemplate类的keys方法来获取Redis中所有的key,然后再遍历所有的key,使用delete方法删除每一个key来实现清除Redis中所有的数据。
本来想着放弃Go了,没想到人算不如天算,还是得继续Go的学习和练习。由于之前提到的原因,又要把Java版本操作Redis也要迁移到Go版本了。
首先看一下思维导图 入门可以参看我上篇文章Redis 30分钟快速入门 本文主要内容 1: 联接远程redis服务器 2: 使用MyProperties池化联接 3: 使用Reso
或者 链接:https://pan.baidu.com/s/1JdPCMMEq178hXV5V4Ild3Q 密码:03l1
在工作中碰到统计相关的业务,原先是从DB里面读数据,还因为是几乎近乎实时统计,仔细思考发现公式还是有优化的空间,考虑放到内存里面来统计,之前的单体服务倒是很好解决,加锁就可以,但是碰到微服务就要考虑多端并发原子性问题,自然而然想到了Lua脚本。
既然是操作 Set,那么方法自然是 opsForSet() ,每种数据类型都有自己的操作方法。
在上一文中我对 Lua 语言的一些简单的语法及其在 Redis 中的操作进行了介绍,但是在 Java 开发中我们还需要进一步的学习才能使这种技术落地。今天就结合Spring Data Redis这个我们经常使用的 Redis 开发组件来实际尝试一下 Lua 脚本。
“java”中判断对象是否为空的方法有三种,分别是:一、根据“for...in”遍历对象,如果存在则返回“true”,否则返回“false”;二、利用“ES6”中“Object.keys()”来进行判断;三、利用JSON自带的方法进行判断。
item:集合中的一个元素(item和collection,按foreach循环理解)
前面我搭建的Hadoop都是单机伪分布式的,并不能真正感受到Hadoop的最大特点,分布式存储和分布式计算。所以我打算在虚拟机中同时开启3台机器,实现分布式的Hadoop群集。
转自:http://www.aboutyun.com/thread-14977-1-1.html 最近公司HBase(CDH-4.6.0)遇到了一个麻烦问题,觉得有必要记录下整个解决的过程。
摘要总结:本文主要介绍了一种简化版的有限状态机实现,它使用Java语言实现,基于一个自定义的Util类进行状态转换,支持基于关键字驱动的状态机执行。该实现方式简化了有限状态机在实际问题中的应用,提高了开发效率和代码质量。
JSONObject To JavaBean import com.google.gson.Gson; import net.sf.json.JSONArray; import net.sf.json.JSONObject; import java.util.Iterator; import java.util.Set; public class JSONObjectToJavaBean { private final static Gson gson = new Gson();
1. 前言 在上一文中我对 Lua 语言的一些简单的语法及其在 Redis 中的操作进行了介绍,但是在 Java 开发中我们还需要进一步的学习才能使这种技术落地。今天就结合Spring Data Redis这个我们经常使用的 Redis 开发组件来实际尝试一下 Lua 脚本。 2. Lua 实现抽奖 模拟一个抽奖场景,从奖池中进行随机抽奖。规则如下: 中奖的人只能从奖池中抽取。 每个人只能中奖一次。 中奖总人数不能超过奖项的设置数。 生成中奖名单。 规则有了,我们先来分析如何使用 Redis 实现。Redi
claudb-1.7.1/src/main/java/com/github/tonivade/claudb/command/scripting/AbstractEvalCommand.java
另一个流行的Java Redis客户端库Lettuce,它具有异步和响应式API,支持集群模式、Sentinel模式以及Redis 6中的新特性。以下是使用Lettuce连接Redis并执行一些基本操作的代码示例:
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/trident/state/StateType.java
一些转换(例如,join,coGroup,keyBy,groupBy)要求在一组元素上定义一个key。其他转换(Reduce,GroupReduce,Aggregate,Windows)允许在使用这些函数之前根据key对数据进行分组。
本文将展示3种,Java中通过Map的值获取其键的方式。本文将讨论不同方法的优缺点。如果想学习Map的更多内容,参见The Java HashMap Under the Hood
在使用spring的RedisTemplate执行lua脚本时,报错EvalSha is not supported in cluster environment,不支持cluster。
每个Redisson对象实例都会有一个与之对应的Redis数据实例,可以通过调用getName方法来取得Redis数据实例的名称(key)。
在单机环境下,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就会出现线程安全问题。这个问题可以通过 JAVA 提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 以及 concurrent 并发包下一些线程安全的类等来避免。
在分布锁的实际使用中,可能会遇到一种情况,一个业务执行时间很长,已经超过redis加锁的时间,也就是锁已经释放了,但是业务还没执行完成,这时候其它线程还是可以获取锁,那就没保证线程安全
目前团队使用的自动化测试框架是robotframework+webdriver(IE)+python,据说是从趋势那边搬过来的。webdriver里面,IEdriver是运行最慢的,因此每次跑一遍用例都要花上4个小时
在当今分布式微服务架构流行的情况下,显然在传统单体项目中使用的JDK自带的锁已经不能解决资源竞争的问题了, 进而出现的解决方案有1)利用数据库 2)redis 3)zookeeper,经过验证的是利用redis做分布式锁无论在可用性、可靠性上比较有优势。 而使用Redisson来做分布式锁很多人在熟悉不过了,它提供的Lock就是基于redis来做的。
上文【Redis系列】一文带你入门Redis 介绍如何搭建Redis环境,并对Redis做了基本介绍,这篇则介绍通过Java使用Redis,首先引入Redis依赖,主要方法有:连接Redis,插入Redis,查询Redis,删除Redis,批量查询Redis。
Java集合中的四种遍历方式: package cn.javabs.demo; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; /** * Map集合的四种运用方法 * @author MrYang */ public class MapDemo { public static void main(String[] args) { Map<Integer, String> map
Redis的keys *命令在生产环境是慎用的,特别是一些并发量很大的项目,原因是Redis是单线程的,keys *会引发Redis锁,占用reids CPU,如果key数量很大而且并发是比较大的情况,效率是很慢的,很有可能导致服务雪崩,在Redis官方的文档是这样解释的,官方的推荐是使用scan命令或者集合
设计如下: 在接口层传入缓存key的前缀,通过匹配的方式将能匹配到该前缀的所有key均删除。
在项目的工具包下导入HttpClientUtil这个工具类,或者也可以使用Spring框架的restTemplate来调用,上面有调用接口的方法【分为Get和Post方式的有参和无参调用】:
【1】准备工作:在项目的工具包下导入HttpClientUtil这个工具类,或者也可以使用Spring框架的restTemplate来调用,上面有调用接口的方法【分为Get和Post方式的有参和无参调用】:
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