最高级的红酒,一定要掺上雪碧才好喝。 基于这样的品味,我设计出了一套在经典nosql数据库redis上实现SQL引擎的方法。既然redis号称nosql,而我偏要把SQL加到redis上,于是这个技术方案取名为【YesSql】。
在springboot 里面写一个配置类加上@Configuration注解,在项目启动的时候加载一下,代码如下:
Redis 监听默认 6379 的端口号,可以通过 TCP 方式建立连接。 服务端约定了一种特殊的消息格式,叫做 Redis Serialization Protocol(RESP,Redis 序列化协议),发消息或者响应消息需要按这种格式编码,接收消息需要按这种格式解码。 Redis 设计这种格式的原因∶ 容易实现、解析快、可读性强。 Redis6.0新特性里面说的RESP协议升级到了3.0 版本,其实就是对于服务端和客户端可以接收的消息进行了升级扩展,比如客户端缓存的功能就是在这个版本里面实现的。
综合上述因素,Redis 在数据存储、读写操作和网络通信等方面做出了高效的设计和优化,从而实现了快速的响应和高性能
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
list/set/hash/zset 这四种数据结构是容器型数据结构,它们共享下面两条通用规则:
实现基于Shiro的SaaS平台的统一权限管理。我们的SaaS-HRM系统是基于微服务构建,所以在使用Shiro鉴权的时候,就需要将认证信息保存到统一的redis服务器中完成。这样,每个微服务都可以通过指定cookie中的sessionid获取公共的认证信息。
前面已经讲过 如果安装及配置Solr服务器了, 那么现在我们就来正式在代码中使用Solr. 1,这里Solr主要是怎么使用的呢? 当我们在前台页面搜索商品名称关键词时, 我们这时是在Solr库中去查
在《基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计》这篇文章中,博主为大家介绍了基于服务器 log 的热门页面浏览量统计。 最后通过运行结果的验证,我们发现,从 web 服务器 log 中得到的 url,往往更多的是请求某个资源地址(/*.js、/*.css),如果要针对页面进行统计往往还需要进行过滤。而在实际电商应用中,相比每个单独页面的访问量,我们可能更加关心整个电商网站的网络流量。这个指标,除了合并之前每个页面的统计结果之外,还可以通过统计埋点日志数据中的“pv”行为来得到…
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)。
想要知道如何实现自己的登陆流程就必须要先知道入门案例中SpringSecurity的流程。
首先这个项目是一个几年前的项目了,期间一直在新增需求,导致代码逻辑变得也比较复杂,接口响应时长也在跟着上涨。 之前有过一次针对服务器环境方面的优化(node版本升级),确实性能提升不少,但是本着“青春在于作死”的理念,这次就从代码层面再进行一次优化。
上一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(上)》介绍了如何加快向量相似度计算,但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序,以及有必要的话,在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选(可选流程)。
来源:csdn.net/qq_25838777/article/details/109489767 使用java和redis实现一个简单的热搜功能,具备以下功能: 搜索栏展示当前登陆的个人用户的搜索历史记录,删除个人历史记录 用户在搜索栏输入某字符,则将该字符记录下来 以zset格式存储的redis中,记录该字符被搜索的个数以及当前的时间戳 (用了DFA算法,感兴趣的自己百度学习吧) 每当用户查询了已在redis存在了的字符时,则直接累加个数, 用来获取平台上最热查询的十条数据。(可以自己写接口或者直接在r
Spring Cloud Gateway是当前使用非常广泛的一种API网关。它本身能力并不能完全满足企业对网关的期望,人们希望它可以提供更多的服务治理能力。但Spring Cloud Gateway并不提供数据的动态管理,甚至修改个路由都需要重启。我们如何解决它这个短板,同时实现治理配置数据的高效动态管理呢?本文将带来我们网关与Redis组合的实践。
写入数据到Redis 官方文档https://bahir.apache.org/docs/flink/current/flink-streaming-redis/
假设目前有一后端接口GET /userinfo/100,实际数据库内也只有最大ID为100的用户。
Redis的执行器非常薄,所以Redis只支持有限API,几乎没聚合查询能力,也不支持SQL。存储引擎也简单,直接在内存中用最简单数据结构保存数据。
Redis Java客户端有很多的开源产品比如Redission、Jedis、lettuce
JSONPath 模板由 {} 包起来的 JSONPath 表达式组成。Kubectl 使用 JSONPath 表达式来过滤 JSON 对象中的特定字段并格式化输出。除了原始的 JSONPath 模板语法,以下函数和语法也是有效的:
布隆过滤器作为一个精巧且实用的数据结构,对于后端程序员来讲,学习和理解布隆过滤器有很大的必要性。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器的原理,并且会实际去使用它!
所以咱们后来采用的方案都是基于redis来完成,我们把session换成redis,redis数据本身就是共享的,就可以避免session共享的问题了
最近工作中使用到了消息中间件,另外一个组的同事经过评估选择了Redis stream作为最终选择。我自己写的性能测试框架自然也需要接入这套消息系统。所以我也抓紧学习起来。
布隆过滤器(Bloom Filter)是由Howard Bloom在1970年提出的一种比较巧妙的概率型数据结构,它可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在。当布隆过滤器说,某种东西存在时,这种东西可能不存在;当布隆过滤器说,某种东西不存在时,那么这种东西一定不存在。
新增产出的链路多数就是以上两种维度因子的相互组合。明细类数据和聚合类数据一般情况下都是时间窗口聚合算子的不同,可以在单张图片中进行标注,所以下述分类按照 identity id 类型进行区分。
则后端日志没有打印SQL语句,说明再次查询是从redis中获取而不是mysql中获取的。
本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 「“某样东西一定不存在或者可能存在”」。
不知道从什么时候开始,本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥,在面试中面试官问到怎么避免缓存穿透,你的第一反应可能就是布隆过滤器,缓存穿透=布隆过滤器成了标配,但具体什么是布隆过滤器,怎么使用布隆过滤器不是很清楚,那今天我们就来把他说清楚,讲明白。。
在实际开发中常常遇到如下需求:判断当前元素是否存在于已知的集合中,将已知集合中的元素维护一个HashSet,使用时只需耗时O(1)的时间复杂度便可判断出结果,Java内部或者Redis均提供相应的数据结构。使用此种方式除了占用内存空间外,几乎没有其它缺点。
大家看下这幅图,用户可能进行了一次条件错误的查询,这时候 redis 是不存在的,按照常规流程就是去数据库找了,可是这是一次错误的条件查询,数据库当然也不会存在,也不会往 redis 里面写值,返回给用户一个空,这样的操作一次两次还好,可是次数多了还了得,我放 redis 本来就是为了挡一挡,减轻数据库的压力,现在 redis 变成了形同虚设,每次还是去数据库查找了,这个就叫做缓存穿透,相当于 redis 不存在了,被击穿了,对于这种情况很好解决,我们可以在 redis 缓存一个空字符串或者特殊字符串,比如 &&,下次我们去 redis 中查询的时候,当取到的值是空或者 &&,我们就知道这个值在数据库中是没有的,就不会在去数据库中查询。
ps:本文章转载自https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7007695.html
用户登录之后,将Session Id和用户信息存储到Redis中,并添加一个Cookie,将该Session Id带到客户端。当发起其他请求之后,携带该Cookie,应用服务器获取到Session Id之后去Redis中查询是否存在,如果存在则继续进行相关业务,否则提示用户未登录。那种在Cookie中存放用户信息的方式直接Pass掉了。
“ 在昨天推送的文章中,我们能够明显的看到访问Redis存储的数据,比访问MySQL中存储的数据要快很多,但是我们也强调了Redis的一些缺点,那么在实际的项目中,我们如何合理的使用Redis呢?”
java 8已经发行好几年了,前段时间java 12也已经问世,但平时的工作中,很多项目的环境还停留在java1.7中。而且java8的很多新特性都是革命性的,比如各种集合的优化、lambda表达式等,所以我们还是要去了解java8的魅力。
分页接口的实现,在偏业务的服务端开发中应该很常见,PC时代的各种表格,移动时代的各种feed流、timeline。
正如 这里 和 这里所描述的, Go语言原生的map类型并不支持并发读写。concurrent-map提供了一种高性能的解决方案:通过对内部map进行分片,降低锁粒度,从而达到最少的锁等待时间(锁冲突)
导语 | Redis 大家用的不少,但是我们大多数人可能都只是关注业务本身,对于底层的细节则经常忽略,久而久之,对个人的成长帮助甚少。本文为大家总结了关于 Redis 常见用法的进阶指南,希望帮助大家加深对这门技术的理解。文章作者:何永康,腾讯 CSIG 后台研发工程师。 一、Redis 基础数据结构 1. String Redis 里的字符串是动态字符串,会根据实际情况动态调整。类似于 Go 里面的切片-slice,如果长度不够则自动扩容。至于如何扩容,方法大致如下:当 length 小于 1
在上一篇文章中国移动磐基PaaS平台基于eBPF的应用可观测性建设实践中分享了中国移动磐基 PaaS 平台如何将 eBPF 数据与现有的可观测数据整合,提供了开箱即用的应用可观测性,全栈无盲点的调用链追踪等能力。本篇文章将主要介绍开箱即用的可观测性能力如何快速实现故障定界、高效发现性能隐患。
MySQL的缓存系统就可以胜任大部分的数据存储工作。但是MySQL的数据始终是存储在硬盘上的,如果是快速更新或是频繁使用的数据,MySQL的磁盘IO读写性能完全不能满足上面的需求,能够满足上述需求的只有内存,因为速度远高于磁盘IO。
Servlet(接口)---->GenericServlet(抽象类)---->HttpServlet(抽象类)
本质上布隆过滤器是一种数据结构,比较巧妙的概率型数据结构(probabilistic data structure),特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
这个牛轰轰的神器是布隆这位大牛在 1970 年发明的,是一个二进制向量数据结构,当时专门解决数据查询问题。可以用来告诉你 某样东西一定不存在或者可能存在。
Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目,该项目是基于 Spring 5.0,Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关,它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式。
Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系统中的网关,目标是替代 Netflix Zuul,其不仅提供统一的路由方式,并且基于 Filter 链的方式提供了网关基本的功能,例如:安全,监控/指标,和限流
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/pyycsd/article/details/80969693
毫无疑问,Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作,为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。
github: https://github.com/pyygithub/shiro-web
海量数据处理以及缓存穿透这两个场景让我认识了布隆过滤器 ,我查阅了一些资料来了解它,但是很多现成资料并不满足我的需求,所以就决定自己总结一篇关于布隆过滤器的文章。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器,并且会实际去使用它!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云