2、Redis监视测试 正常情况，执行成功： 127.0.0.1:6379> set money 100 OK 127.0.0.1:6379> set out 0 OK 127.0.0.1:6379>...127.0.0.1:6379> INCRBY out 20 QUEUED 127.0.0.1:6379> EXEC 1) (integer) 80 2) (integer) 20 测试多线程修改只，使用watch当作Redis
在Redis事务没有没有隔离级别的概念！
= new Redis(); $redis->connect("docker-redis", 6379); $ret = $redis->multi(2) ->zRemRangeByScore...Redis 4.0提供了一个限流Redis模块，称为Redis-Cell。...https://github.com/brandur/redis-cell/releases/download/v0.3.0/redis-cell-v0.3.0-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz...vi redis.conf loadmodule /data/modules/libredis_cell.so root@3afcc7091943:/data# redis-cli 127.0.0.1...= new Redis(); $redis->connect("docker-redis", 6379); //10次1秒 for($i=0;$i<120;$i++) { $ret = $redis
#redis配置 spring.redis.host = ... spring.redis.port = ......和序列化器，我习惯建一个config包，在该包的类中通过bean方法创建自己的配置bean 2.1.序列化器 定义一个类 实现RedisSerializer接口，重写其序列化和反序列化方法 实现思路很简单...intRedisSerializer); return re; } } 说明：我将前面的integer序列化器命名为intRedisSerializer，注入了该RedisTemplate中 3.侦探类实现检测...HttpDetective）这个名字花了我近10分钟， 该接口只声明了一个inspection(String ip)方法， 决定这个ip是否能访问你的服务器， 然后我们再创建HttpDetectiveImpl来具体实现他的功能...时间内无法再访问我们的url.即对该ip封禁的时间内都会返回false，并且若入侵者继续尝试访问http接口时都会刷新封禁时间，这里将其注册为名字为httpDetective的bean 4.拦截器中挂载该侦探类，实现
一、有效时间设置： redis对存储值的过期处理实际上是针对该值的键（key）处理的，即时间的设置也是设置key的有效时间。...key的过期时间设置为timestamp所代表的的秒数的时间戳 PEXPIREAT 将key的过期时间设置为timestamp所代表的的毫秒数的时间戳 其实以上几种处理方式都是根据PEXPIREAT来实现的...，设置生存时间的时候是redis内部计算好时间之后在内存处理的，最终的处理都会转向PEXPIREAT。...1、2两种方式是设置一个过期的时间段，就是咱们处理验证码最常用的策略，设置三分钟或五分钟后失效，把分钟数转换成秒或毫秒存储到redis中。...Redis中有三种处理策略：定时删除、惰性删除和定期删除。 定时删除：在设置键的过期时间的时候创建一个定时器，当过期时间到的时候立马执行删除操作。
文章目录 redis集群概述 客户端重定向 槽位迁移 redis cluster 的运行流程 redis集群概述 哨兵、主从、集群，一串下来。...redis cluster 主要作用如下（虽然是显而易见了）： 数据分片，流量分发。 cluster 将不同的数据分发给不同的节点，不过没有使用一致性hash算法，而是引入了Hash槽位的概念。...所以本文的重心也就很明确了：redis集群是如何实现通信及数据分片、流量分发的 关于实操：【redis】闲得无聊，来聊聊当下爆火的 redis集群，顺便搭一个玩玩呗 客户端重定向 如果cluster中的某个节点收到客户端请求...那是怎么实现？包发过来，不在我这儿，我告诉她在他那儿，让她重发给他？ 还是包发过来，不在我这儿，我告诉她不在我这儿，因为我也不知道在谁那儿，让她一个一个自己去试试？ 还是什么其他的方式？..."writing" : "reading")); return; } redis cluster 的运行流程 这个启动过程我就不放代码了，和前面的主从、哨兵有很多相似之处。
前言：针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景，常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。...而Redis另辟蹊径，结合其有序队列zset以及geohash编码，实现了空间搜索功能，且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析，并推算查询时间复杂度。...操作命令 自Redis 3.2开始，Redis基于geohash和有序集合提供了地理位置相关功能。...其中，组合使用GEOADD和GEORADIUS可实现“附近的人”中“增”和“查”的基本功能。要实现微信中“附近的人”功能，可直接使用GEORADIUSBYMEMBER命令。...在Redis源码geo.c的文件注释中，只说明了该文件为GEOADD、GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER的实现文件（其实在也实现了另三个命令）。从侧面看出其他三个命令为辅助命令。
作者：张鹏 最近研究了一下redis里面字典的实现，redis作为高效的内存存储而被广泛使用，内部实现的db结构以及多种高效的数据结构，其底层基本上就是靠字典来实现。...而其字典数据结构是基于哈希表来实现的，其中一些特性的实现十分精妙。...一个高效的哈希函数能保证哈希的结果尽量均匀分布，redis中的字符串哈希算法便是著名的开源算法MurmurHash2，但是因为上层的有不同的数据结构，所以实现了不同的哈希函数。...迭代器 redis里面的字典实现了两种迭代器，一种是安全的迭代器，一种是普通的迭代器。所谓安全就是指在迭代的过程中可以执行添加查找等操作，非安全的迭代器就是只能执行迭代操作。...总结 redis字典的实现有很多有趣的特性，包括动态扩容缩容，渐进式rehash等，所有这些特性的出发点都是基于充分使用内存的角度去考虑。
使用 Redis Sorted Sets（方便按时间排序 Timeline）维护粉丝的 Feed 集合，当博主添加 Feed 时，主动将内容推送到粉丝的 Feed 集合中，这样用户可以很方便快速从集合中读取
redis实现消息队列 list list这种数据结构天然的支持消息队列，常用的命令如下： 命令 描述 LPUSH key...list实现的方式测试效果： 图片 最后，总结一下list实现消息队列的优缺点： 优点： 简单易用：Redis的List数据结构操作简单，易于理解和使用。...获取关于 Redis Pub/Sub 状态的信息 我们在控制台测试一下： 图片 那具体的代码如何实现呢？这里依旧选取的是Java代码作为案例的设计。...参考文章：redis灵魂拷问：如何使用stream实现消息队列 如何在Springboot中使用Redis5的Stream 定义生产消息的messageProcuder 图片 主要是用来实现消息的发送...好了，以上就是《redis实现消息队列》的全部内容了。
解决基于地理位置的搜索，很多数据库品牌都支持：MySQL、MongoDB、Redis 等都能支持地理位置的存储。...当用户点击 Near Me 功能时，那么通过后台就可以以当前用户的位置为圆点，距离为半径查询相关的用户展示即可完成 注意 redis 的经纬度有 0.5%的误差，所以精度要求高的比如地图就慎用 redis...保存到 Redis 中是用 Geohash 位置 52 点整数编码。 GeoHash 将二维经纬度转换成字符串。
ZSet简介 ZSet是redis的有序集合实现，包括一个为了字典（按照key直接取值）和一个跳表（按照排名取） typedef struct zset { dict *dict; zskiplist...*header, *tail; unsigned long length; int level; } zskiplist; 快表节点 跳表的节点，zskiplistNode包含分数、redis
redis中实现的HyperLogLog，只需要12K内存，在标准误差0.81%的前提下，能够统计2的64次方个数据。...显然这离我的工资相差甚远，我肯定不服这个平均工资，用调和平均数就可以解决这一问题，调和平均数的结果会倾向于集合中比较小的数，x1到xn的调和平均数的公式如下 再用这个公式算一下我和同事的平均工资： redis...的分桶处理 1: redis在接收到字符串的时候，会就行hash运算，得到64位比特串 2:HyperLogLog 将上文所说的 64 位比特串的低 14 位单独拿出，它的值就对应桶的序号，然后将剩下...Redis 为了方便表达稀疏存储，它将上面三种字节表示形式分别赋予了一条指令。 ZERO : 一字节，表示连续多少个桶计数为0，前两位为标志00，后6位表示有多少个桶，最大为64。...Redis从稀疏存储转换到密集存储的条件是： 任意一个计数值从 32 变成 33，因为 VAL 指令已经无法容纳，它能表示的计数值最大为 32 稀疏存储占用的总字节数超过 3000 字节，这个阈值可以通过
关于redis读写锁，我写了一次之后，总觉得很怪，然后就上网看到大神的redisson了，果断借鉴一番。...读锁未获取，等待获取读锁 当写锁被获取，读锁被获取，写数据 可以看出读锁可重入一定意义都没有，写锁才有意义 三 初版 先说下总结 1.重入也只是本机重入，不能实现锁在其他服务器的重入。...2.读写锁获取锁的时候，是两个redis操作，原子性不行，所以要用redis的eval命令或者直接使用lua脚本。...('hset', KEYS[1], 'mode', 'read'); " + "redis.call('hset', KEYS[1],..."redis.call('pexpire', KEYS[2] .. ':1', ARGV[1]); " + "redis.call('
消息队列一般都会想到kafka,rabbitmq,Rockermq, 其实，给你印像做缓存的Redis也是能做消息队列. redis消息队列生产者如下： @Service public class MessageQueueRedisProducerServiceImpl...Override public boolean support(String producerType) { return Objects.equals(producerType,"redis..."); } } 其中，只要调用convertAndSend方法就可以产生队列 2 redis消息队列消费者如下： public class MessageQueueRedisConsumerListener...messageQueueConsumerService.receiveMessage(message.toString()); } } MessageQueueRedisConsumerListener 实现接口...类MessageQueueRedisConsumerServiceFactory 主要是用于注册监听器，要监听哪种主题，并这种主题使用哪种数据处理类 至此，redis的消息队列已完成.
常用的是Redis方式限流，Redis限流的方式有许多种，常用的方式有三种，这三种可以简单的实现限流。...基于Redis的setnx的操作 在使用Redis分布式锁的时候，我们都知道它是依靠setnx指令，在CAS的操作时同时给指定的key设置了过期时间，我们限流的主要目的就是为了在单位时间内有且仅有N个数量的请求能够访问我们的程序...基于Redis的数据结构zset 限流涉及的最主要的是滑动窗口，上面提到1到5怎么变成2到6。其实就是起始值和末端值都各+1即可。用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。...实现方式相对也是比较简单的。 基于Redis的令牌桶算法 提到限流就不得不提到令牌桶算法了。令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。...依靠上述的思想，可以结合Redis的List数据结构很轻易的做到这样的代码，只是简单实现。
1 什么是redis redis是nosql(也是个巨大的map) 单线程，但是可处理1秒10w的并发（数据都在内存中） 使用java对redis进行操作类似jdbc接口标准对mysql，有各类实现他的实现类...,set,orderset,hash 2 redis的使用 先安装好redis，然后运行，在pom文件中引入依赖，在要使用redis缓存的类的mapper.xml文件配置redis的全限定名。...，哨兵模式的实现原理，就是三个定时任务监控， 6.1 每隔10s，每个S节点（哨兵节点）会向主节点和从节点发送info命令获取最新的拓扑结构 6.2 每隔2s，每个S节点会向某频道上发送该S节点对于主节点的判断以及当前...集群 redis集群在3.0以后提供了ruby脚本进行搭建，引入了糙的概念， Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信，消息不但可以传播节点槽信息，还可以传播其他状态如：主从状态、节点故障等...因此故障发现也是通过消息传播机制实现的，主要环节包括：主观下线（pfail）和客观下线（fail） 主客观下线： 主观下线：集群中每个节点都会定期向其他节点发送ping消息，接收节点回复pong消息作为响应
package main import ( "fmt" "github.com/go-redis/redis" //redis的go版客户端 ) func main(...) { //这里连接redis客户端 client := redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "localhost...= nil { panic(err) } //客户端实现get操作 val, err := client.Get("key").Result() if...Go目前支持redis的驱动有如下：https://github.com/alphazero/Go-Redis，http://code.google.com/p/tideland-rdc/，https:...//github.com/hoisie/redis.go等
# Redis实现共享Session Session共享，一般有一个这样的场景。以往单机的项目，数据请求都是在一个服务器上，session保存在这个服务器上自然是没有问题的。...首先，问题的根源出在sessionId无法共享上，想要把sessionId共享，一个简单的思路就是把sessionId保存到数据库中(这里选择redis)，这样验证的时候就不再从当前服务器获取sessionId...了，而改为了从redis中获取 实现思路如下： 登陆页面提交用户名密码 登陆成功之后生成token。...Token相当于原来的sessionId，字符串等，可以使用UUID 把用户信息保存到redis中。Key就是token，value就是userId 设置key的过期时间。...模拟Session的过期时间 拦截器请求校验sessionId # 代码实现 登陆成功，生成sessionId存入redis @Service public class UserServiceImpl
Redis 提供了 PUBLISH / SUBSCRIBE 命令，来完成发布、订阅的操作。 假设你想开启 2 个消费者，同时消费同一批数据，就可以按照以下方式来实现。...如果发生以下场景，就有可能导致数据丢失： 消费者下线 Redis 宕机 消息堆积 究竟是怎么回事？ 这其实与 Pub/Sub 的实现方式有很大关系。...另外，因为 Pub/Sub 没有基于任何数据类型实现，所以它也不具备「数据持久化」的能力。...还是回到 Pub/Sub 的实现细节上来说。 每个消费者订阅一个队列时，Redis 都会在 Server 上给这个消费者在分配一个「缓冲区」，这个缓冲区其实就是一块内存。...其实，当消息队列发生消息堆积时，一般只有 2 个解决方案： 生产者限流：避免消费者处理不及时，导致持续积压 丢弃消息：中间件丢弃旧消息，只保留固定长度的新消息 而 Redis 在实现 Stream 时，
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