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最强 Redis 客户端 lettuce 已支持 Redis6客户端

【L2】集中式缓存(如 Redis)—— 可同时为多节点提供,但高并发下,带宽成为瓶颈。 业内有很多开源框架来解决以上问题,既能有 L1 速度,并且拥有 L2 集群态。 RedisCommands commands = otherParty.sync();StatefulRedisConnection connection = redisClient.connect(); 创建缓存访问Map v1String key = k1;commands.set(key, v1); 循环读取while (true) { 缓存访问中的值,查看是否和 Redis 端同步 String cachedValue 客户端同时操作 k1 修改 k1 的值 .redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 > set k1 v2 注意查看 控制台日志 ...当前 k1 的值为:--->v1当前 k1 写入测试数据1595922453.168238 GET k1 # 缓存访问中的值,由于第一次查询为空需要穿透去查询 redis-server1595922466.525942 COMMAND #

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「最强」Lettuce 已支持 Redis6 客户端缓存

【L2】集中式缓存(如 Redis)—— 可同时为多节点提供,但高并发下,带宽成为瓶颈。业内有很多开源框架来解决以上问题,既能有 L1 速度,并且拥有 L2 集群态。 RedisCommands commands = otherParty.sync();StatefulRedisConnection connection = redisClient.connect(); 创建缓存访问Map v1String key = k1;commands.set(key, v1); 循环读取while (true) { 缓存访问中的值,查看是否和 Redis 端同步 String cachedValue 客户端同时操作 k1 修改 k1 的值.redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 > set k1 v2注意查看 控制台日志...当前 k1 的值为:--->v1当前 k1 的值为 写入测试数据1595922453.168238 GET k1 # 缓存访问中的值,由于第一次查询为空需要穿透去查询 redis-server1595922466.525942 COMMAND #

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    Redis 深入了解键的过期时间

    key, expire_time_in_ms)通过 EXPIRE 命令或者 PEXPIRE 命令,可以以秒级或者毫秒级为某个键设置生存时间(TimeToLive,TTL),在经过指定的秒数或者毫秒数之后,就会自动删除这个键 过期时间是一个 UNIX 时间戳,当键的过期时间来临时,就会自动从数据库中删除这个键:127.0.0.1:6379> set k1 v1OK127.0.0.1:6379> expireat k1 当客户端执行 PEXPIREAT 命令(或者其他三个会转换成 PEXPIREAT 命令的命令)为一个键设置过期时间时,会在数据库的过期字典中关联给定的键和过期时间。 举个例子,如果在执行以下命令之后:127.0.0.1:6379> set c c-vOK127.0.0.1:6379> pexpireat c 1637077800000 设置过期时间戳(毫秒) 如果数据库当前的状态如上图所示,那么当执行以下命令之后:127.0.0.1:6379> PERSIST b(integer) 1那么数据库的状态将更新为如下图所示:可以看到,当 PERSIST 命令行之后

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    同源策略和跨域解决方案

    基于cors实现AJAX请求:a、支持跨域,简单请求设置响应头:Access-Control-Allow-Origin = 域名 或 *? “预检”请求时,允许请求方式则需设置响应头:Access-Control-Request-Method“预检”请求时,允许请求头则需设置响应头:Access-Control-Request-Headers “预检”缓存时间,设置响应头:Access-Control-Max-Age? c、跨域获取响应头默认获取到的所有响应头只有基本信息,如果想要获取自定义的响应头,则需要再端设置Access-Control-Expose-Headers。? 如果想要发送:浏览端:XMLHttpRequest的withCredentials为true端:Access-Control-Allow-Credentials为true注意:端响应的 Access-Control-Allow-Origin

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    Redis - NoSQL 和 Jedis 入门

    复制原理1)Slave 链接 Master ,并发送同步请求。2)Master 启动后台的存盘进程,同时会收集所有写(Write)的命令集。 3)Master 发送快照到 Slave 。4)Slave 载入快照。5)Master 发送缓存写(Write)命令。6)Slave 执行命令。 完成上面几个步骤后就完成了 Slave 数据初始化的所有操作,Slave 此时可以接收来自用户的读请求。 ,自动将下线主属下的某个从升级为新的主,然后由新的主代替已下线的主继续处理命令请求。 模拟测试:1)128 为主,129 和 130 为从

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    Python操作Redis和Memcac

    tmpmemcached.pid参数说明:    -d 是启动一个守护进程    -m 是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB    -u 是运行Memcache的用户    -l 是监听的 IP地址    -p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口    -c 选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,按照你的负载量来设定    -P 是设置保存Memcache key  (10)flushall:删除所有数据库中的所有的key  (11)time:显示时间,时间戳(秒),微秒数  (12)bgrewriteaof:后台保存rdb快照  (13)bgsave ,然后手工编辑aof文件,去掉文件中的flushall相关行,然后开启,就可以倒回原来是数据。 答:由slowlog-log-slower-than 10000,来指定(单位为微秒)      问:存储多少条慢查询记录      答:由slowlog-max-len 128,来做限制

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    优地推出发烧级Tegra K1安卓开发板, 京东售卖

    Tegra K1是NVIDIA首次于同一型号在CPU(处理)部分设计两个版本的移动处理芯片,分为四核版和双核版。 而核心板与接口板之间是通过一种叫MXM3.0的连接相连接的,该连接具有300多个引脚,每个引脚与核心板金手指都可一一对应。 同时,优地科技推出的Tegra K1 SOC还首次使用了桌面级显卡的Kepler架构,拥有192个CUDA核心,支持曲面细分、计算着色等等高级3D渲染技术。 在应用使用方面,Tegra K1 开发板可应用于虚拟现实,安防监控,电视游戏机,虚幻4,型机人等领域,前景广阔,有极大的发展空间。 如智能机人,相比于x86的机人平台,K1开发板的功耗更低;相比于现有大量的ARM平台K1增加了GPU+CUDA的能力,在基于Deeping Learning的基础上能更完美地适配视觉语言领域的Open

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    史上最全的AJAX

    概述对于web应用程序:用户浏览发送请求.接收并处理请求,然后返回结果,往往返回就是字符串(HTML),浏览将字符串(HTML),渲染并显示浏览上·Ajax和Form表单提交数据的的好处有以下两种 String responseText 返回的数据(字符串类型) 4. XmlDocument responseXML 返回的数据(Xml对象) 5. ,告诉当前客户端可接受的数据类型 dataType:将端返回的数据转换成指定类型 “xml”:将端返回的内容转换成xml格式 “text”:将端返回的内容转换成普通文本格式 “html ”:将端返回的内容换换成普通文本格式,在插入DOM中时,如果包含Jvascript标签,则会尝试去执行 “script”:尝试将返回值当做javascript去执行,然后再将端返回的内容转换成普通文本格式 :XMLHttpRequest的withCredentials为true  ·端:Access-Control-Allow-Credentials为true  ·注意:响应的Access-Control-Allow-Origin

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    TF实战丨使用Vagrant安装Tungsten Fabric

    1.准备测试机在16G的笔记本没跑起来,就干脆拼凑了一台游戏工作室级别的机:双路E5-2860v3 CPU,24核48线程,128G DDR4 ECC内存,NVME盘 512G。 在上面开5个VM,假装是物理。 ·192.16.35.110 deployer ·192.16.35.111 tf控制·192.16.35.112 openstack,同时也是计算节点·192.16.35.113 k8s master | k1.vm.provider virtualbox do | v | v.memory = 4000 v.cpus = 2 end k1.vm.network private_network, ip : 192.16.35.114, auto_config: true k1.vm.hostname = k01 end config.vm.provision shell, privileged: true

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    Redis入门

    5.3 区别RDB持久化可以在指定的时间间隔对数据进行快照存储AOF持久化通过记录客户端的写操作,当重启的时候重新执行这些命令同时开启数据持久化。 给主机A,B,C分别添加数据以后,将B,C作为A的从机,此时发现B,C机中原有的数据被清空,只剩下了主机A的数据当主机A中断时,从机B,C原地等候。 当主机A重启以后,从机B,C恢复原来的身份,作为A 的从机当从机中断时,再次启动以后已经不再是A的从机了。 需要再次启动主从复制总结:当成为从机以后,就不能进行任何的写操作成为从机以后本机的数据被清楚从机中断以后再次启动需要重新进行从库配置主机终端以后再次启动仍然为原来的状态8.2薪火相传★一传一,一传一一直下去 slave在接受到数据库文件以后,将其加载到内存中。增量复制。

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    python requests模块

    使用requests可以模拟浏览的请求,比起之前用到的urllib,requests模块的api更加便捷(本质就是封装了urllib3)注意:requests库发送请求将网页内容下载下来以后,并不会执行 Content-Type``: ``applicationx-www-form-urlencoded``})|json将json中对应的数据进行序列化成一个字符串,json.dumps(...)然后发送到端的 ``: ``v1``, ``k2``: ``水电费``})|headers发送请求头到requests.request(method``=``POST``,url``=``http:127.0.0.1 ``})|cookies# 发送Cookie到端requests.request(method``=``POST``,url``=``http:127.0.0.1:8000test``,data` imageHTTPBasicAuth实际是向浏览发一个带有Authorization:.................的请求HTTPBasicAuthfrom requests.auth ``import

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    Redis:面试几十多家公司,这些必须掌握

    在一个产生的快照,可以复制到其他上,从而创建具有相同数据的副本。当系统发生故障时候,快照之前的数据会保存下来,快照之后的数据会丢失。 用来解决写请求的增多,导致AOF 文件会越来越大问题。_Redis集群模式_主从复制:通过使用 slave of host port 命令来让一个成为另一个的从。 一个从只能有一个主,并且不支持主主复制。 只要主从之间的网络连接正常,主从两者会具有相同的数据,主就会一直将发生在自己身上的数据更新同步 给从,从而一直保证主从的数据相同。 ,并在主进入下线状态时,自动从从中选举处新的主

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    Redis小结

    复制通过使用 slaveof host port 命令来让一个成为另一个的从。一个从只能有一个主,并且不支持主主复制。 从丢弃所有旧数据,载入主发来的快照文件,之后从开始接受主发来的写命令。主每执行一次写命令,就向从发送相同的写命令。 主从链随着负载不断上升,主无法很快的更新所有从,或者重新连接和重新同步从将导致系统超载。为了解决这个问题,可以创建一个中间层来分担主的复制工作。 中间层的是最上层的从,又是最下层的主。? 学Redis这篇就够了哨兵Sentinel(哨兵)可以监听集群中的,并在主进入下线状态时,自动从从中选举处新的主

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    学 Redis ,至少要看看这篇!7000 字小结

    复制通过使用 slaveof host port 命令来让一个成为另一个的从。一个从只能有一个主,并且不支持主主复制。 从丢弃所有旧数据,载入主发来的快照文件,之后从开始接受主发来的写命令。主每执行一次写命令,就向从发送相同的写命令。 主从链随着负载不断上升,主无法很快的更新所有从,或者重新连接和重新同步从将导致系统超载。为了解决这个问题,可以创建一个中间层来分担主的复制工作。 中间层的是最上层的从,又是最下层的主。? 学Redis这篇就够了哨兵Sentinel(哨兵)可以监听集群中的,并在主进入下线状态时,自动从从中选举处新的主

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    学 Redis ,至少要看看这篇!7000 字小结

    复制通过使用 slaveof host port 命令来让一个成为另一个的从。一个从只能有一个主,并且不支持主主复制。 从丢弃所有旧数据,载入主发来的快照文件,之后从开始接受主发来的写命令。主每执行一次写命令,就向从发送相同的写命令。 主从链随着负载不断上升,主无法很快的更新所有从,或者重新连接和重新同步从将导致系统超载。为了解决这个问题,可以创建一个中间层来分担主的复制工作。 中间层的是最上层的从,又是最下层的主。? 学Redis这篇就够了哨兵Sentinel(哨兵)可以监听集群中的,并在主进入下线状态时,自动从从中选举处新的主

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    Flume篇---Flume安装配置与相关使用

    flume具有高可用,分布式,配置工具,其设计的原理也是基于将数据流,如日志数据从各种网站上汇集起来存储到HDFS,HBase等集中存储中。             | 丢弃到所有数据    HBase Sink             | 数据写入HBase数据库    Morphline Solr Sink | 数据发送到Solr搜索 (集群)    ElasticSearch Sink     | 数据发送到Elastic Search搜索(集群)    Kite Dataset Sink     | 写数据到Kite Dataset     a1.sinks.k1.channel = c1    ############################################################     node02中             | 丢弃到所有数据    HBase Sink             | 数据写入HBase数据库    Morphline Solr Sink | 数据发送到Solr搜索

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    Redis | 管道 —— PipeLine

    Redis 是基于客户端和端的模式,当客户端和端进行通信的时候,通常会使用 Socket 来进行网络的通信。 当我们执行 set key value 时,客户端会对发送一个数据包,当我们再次执行 set key2 value2 时,客户端又会对发送一个数据包。 > keys *(empty list or set)127.0.0.1:6379> exit 可以看出,Redis 中没有任何的数据,然后我们使用 nc 来向 Redis 进行数据的发送, > keys *1) k1127.0.0.1:6379> get k1v1 可以看到,Redis 中已经存在了 k1 这个键。 简单翻译一下的意思是,将原始 Redis 协议从标准输入中传输到

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    大数据-Flume的负载均衡

    的负载均衡 三台机器规划如下:node01:采集数据,发送到node02和node03机器上去node02:接收node01的部分数据node03:接收node01的部分数据.第一步:开发node01 器的flume配置node01器配置:cd exportserversapache-flume-1.8.0-binconf vim load_banlancer_client.conf# agent the source and sink to the channel a1.sources.r1.channels = c1 a1.sinks.k1.channel = c1第三步:开发node03 器flume配置node03器配置cd exportserversapache-flume-1.8.0-binconf vim load_banlancer_server.conf# Name the -Dflume.root.logger启动node02的flumecd exportserversapache-flume-1.8.0-bin binflume-ng agent -n a1 -c

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    Redis介绍

    这个时候就需要一种能够快速存取数据的组件来缓解数据库IO的压力,来解决系统性能上的瓶颈。 配置文件sudo vim etcredisredis.conf将daemonize no改为 daemonize yes保存退出 启动redis-server后台启动redis-server & 打开 sudo service redis start 关闭sudo service redis stopRedis的配置文件etcredisredis.conf 当redis作为守护进程运行的时候,它会写一个 port 6379 Redis默认只允许本地连接,不允许其他机连接bind 127.0.0.1更多配置文件:https:www.cnblogs.comkreop4423362.htmlRedis数据库简单使用 redis是分布式的内存数据库usrbinredis-benchmark文件可以测试机性能redis读取速度每秒能达到10W左右切换数据库 select 数据库号DBSIZE 查看当前数据库的key数量

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    Redis-事

    multi 执行后,客户端可以继续向发送任意多条命令, 这些命令不会立即被执行,而是被放到一个队列中, 当 exec 命令被调用时, 所有队列中的命令才会被执行。   multi set k1 1 set k2 2 set k3 3 discard1.3 watch 命令  在 Redis 中还提供了一个 watch 命令。 1.4.1 在执行 exec 之前发生错误  比如:入队的命令存在语法错误,包括参数数量,参数名等等(编译错误)。 127.0.0.1:6379> multi OK127.0.0.1:6379> set k1 1 QUEUED 127.0.0.1:6379> hset k1 a bQUEUED 127.0.0.1:6379 1  最后我们发现 set k1 1 的命令是成功的,也就是在这种发生了运行时异常的情况下,只有错误的命令没有被执行,但是其他命令没有受到影响。

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