一、检查系统版本[root@node ~]# cat /etc/os-release NAME="CentOS Linux"VERSION="7 (Core)"ID="centos"ID_LIKE="rhel fedora"VERSION_ID="7"PRETTY_NAME="CentOS Linux 7 (Core)"ANSI_COLOR="0;31"CPE_NAME="cpe:/o:centos:centos:7"HOME_URL="https://www.centos.org/"BUG_REPORT_
Redis作为一个高性能、内存性的nosql数据库,已经成为日常开发必不可少的技术。对于一个开发人员来讲,不仅仅会使用Redis那么简单,也要学会如何管理、监控Redis服务。
可以把布隆过滤器理解为一个不怎么精确的set结构,当你使用它的contains方法判断某个对象是否存在时,他可能会误判,但是布隆过滤器也不是特别不精确,只要参数设置的合理,它的精确度也是可以得到控制的,只会有小小的误判率。
RedisJSON是RedisLabs公司开发的一款用于扩展Redis的JSON处理模块,能够让Redis像处理其他类型键一样处理JSON格式的数据,相当于扩展了Redis的数据类型。
redis 在 4.0 的版本中加入了 module 功能,布隆过滤器可以通过 module 的形式添加到 redis 中,所以使用 redis 4.0 以上的版本可以通过加载 module来使用 redis 中的布隆过滤器。但是这不是最简单的方式,使用 docker 可以直接在 redis 中体验布隆过滤器。
众所周知,Redis 是一个高性能的内存 key-value 数据库。 它主要有三个有点:
在编译源码https://github.com/RedisLabs/memtier_benchmark 的时候执行下面命令:
1.1、Docker架构 Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式,分为Docker守护进程和客户端,Docker 客户端,实际上是 docker 的二进制程序,Docker守护进程负责建立、运行、发布Docker 容器等等。docker客户端和守护进程是可以放在同个服务器的,docker客户端和守护进程之间通过socket或者RESTFul API进行通信
本文讨论了redis中一种频繁出现的错误及相应的解决方案。作者通过分析错误日志,发现是jedis连接池中连接超时的问题。为了解决此问题,作者采用了池化的概念,并设置了JedisPoolConfig中的timeout参数。通过这种方法,可以避免频繁出现连接超时的问题,保证程序的稳定运行。
本文链接:https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/97613891
“检索”是很多产品中无法绕开的一个功能模块,当数据量小的时候可以使用模糊查询等操作凑合一下,但是当面临海量数据和高并发的时候,业界常用 elasticsearch 和 lucene 等方案,但是elasticsearch对运行时内存有着最低限额,其运行时大小推荐 2G 以上的内存空间,并且需要额外的磁盘空间做持久化存储。
正常redis是没有数据库的概念的,但是当redis变成集群的时候,它是可以设置数据库的。(其实也就是开辟一块索引)
前面的学习,我们知道了Redis的很多应用场景,但是最常见的还是缓存,“性能不够,缓存来凑”,在一些高并发的场景合理的使用缓存,还是可以减缓系统压力的。
原文链接:https://www.xttblog.com
RedisInsight是Redis官方出品的可视化管理工具,可用于设计、开发、优化你的Redis应用。支持深色和浅色两种主题,界面非常炫酷!可支持String、Hash、Set、List、JSON等多种数据类型的管理,同时支持远程使用CLI功能,功能非常强大!
来源:https://www.jianshu.com/p/fa989a228d59
我们以演进的方式来逐渐认识布隆过滤器。先抛出一个问题爬虫系统中URL是怎么判重的?你可能最先想到的是将URL放到一个set中,但是当数据很多的时候,放在set中是不现实的。
喜大普奔,Redis 官方支持 JSON 操作了,当我看到这个消息时,我的脑海中立马闪过这些操作:
首先介绍下RedisMod这个东西,它是一系列Redis的增强模块。有了RedisMod的支持,Redis的功能将变得非常强大。目前RedisMod中包含了如下增强模块:
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”」。
近期在做推荐系统中已读内容去重的相关内容,刚好用到了布隆过滤器,于是写了一篇文章记录分享一下。
最近 Redis 之父 antirez 退休了,以下是他的临别赠言,我抽空翻译了一下,原文在某些地方语言组织的比较晦涩,翻译的可能不是很到位。
Redis是一个开源(BSD许可)的内存数据结构存储,用作数据库、缓存和消息代理。Redis提供诸如字符串、哈希、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、超日志、地理空间索引和流等数据结构。Redis具有内置的复制、Lua脚本、LRU逐出、事务和不同级别的磁盘持久性,并通过Redis Sentinel和Redis Cluster的自动分区提供高可用性
我这里使用 redis 来作为后端数据存储工具。大家如果有自己的 redis 服务器当然是最好了,如果没有的话,推荐下在线的 redis 免费应用 redislabs,大家可以自行体验下,https://redislabs.com/
0x00 快速介绍 什么是RedisInsight? RedisInsight 是一个直观而高效的 Redis GUI (可视化工具),它提供了设计、开发和优化 Redis 应用程序的功能,查询、分
祝辰,携程框架架构研发部资深研发工程师,主要负责Redis跨站点容灾方面的工作, 目前致力于研究分布式系统中的一致性问题以及相关理论和解决方案。此前曾就职于EMC混合云部门。对底层技术比较感兴趣,乐于研究操作系统和各种数据库的实现思路。
[root@localhost src]# cat /etc/redhat-release
Redis Cluster 是官方的 Redis 分布式解决方案,支持 sharding(分片) 和 failover(故障转移)。与使用单实例 redis 相比,连接 Redis Cluster 的客户端需要实现 Redis Cluster Client Protocol。它的基本作用是:
Redis docker run -p 6379:6379 --name redis -d redis:latest Elastic Search + Kibana version: '2.2' services: es01: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.8.0 container_name: es01 environment: - node.name=es01 - clus
在 Kubernetes 大行其道的今天,数据库容器化对于云原生团队而言是一个极具吸引力,但往往不知道从何下手的挑战。
布隆过滤器(Bloom Filter)于 1970 年由布隆提出的,是专门用于检索一个元素是否存在于一个集合中的算法。
限流有许多种实现的方式,Redis具有很强大的功能,我用Redis实践了三种的实现方式,可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流,还可以做数据统计,附近的人等功能,这些可能会后续写到。
布莱德,携程技术专家,负责Redis和Mongodb的容器化和服务化工作,喜欢深入分析系统疑难杂症。
Hydra 是一个 NodeJS 包(技术栈不是重点,思想!思想!思想!),它有助于构建分布式应用程序,比如微服务。
两个月前,我曾写过一篇名为《从封装 Nginx NJS 工具镜像聊起》的文章,简单介绍了 Nginx 官方团队推出的 NJS 以及我为他定制的 Docker 镜像。
在MOS 官方文章:Release Schedule of Current Database Releases (文档 ID 742060.1)
而此时除了RDS 外,还想用 Redis,然而却不想自己搭建维护 Redis 服务。
2019年的 RedisConf 比以往时候来的更早一些,今年会议时间是4月1-3号,仍然是在旧金山鱼人码头Pier 27。恰逢今年是 Redis 第10周年,规模也比以往大一些,注册人数超过1600人,总共有80个议题,除了RedisLabs外还有很多云厂商和Redis用户带来分享。Redis 作者 antirez 在 RedisConf 2019 做了分享,其中一段展示了 Redis 6 引入的多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上。
使用 Bitnami helm chart 在 K8S redis 命名空间中一键部署 Redis cluster 。
一、RedisInsight 简介 RedisInsight 是一个高颜值,直观高效的 Redis GUI 管理工具,它可以对 Redis 的内存、连接数、命中率以及正常运行时间进行监控,并且可以在界面上使用 CLI 和连接的 Redis 进行交互(RedisInsight 内置对 Redis 模块支持): https://docs.redis.com/latest/ri/ RedisInsight 提供的功能: 唯一支持 Redis Cluster 的 GUI 工具; 可以基于 Browser 的界面来
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
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!
布隆过滤器是一种基于概率的数据结构,用于判断一个元素是否存在于一个集合中。相比于传统的数据结构,布隆过滤器具有占用空间少、查询速度快的特点,常被用于缓存、爬虫去重等场景。Redis 作为一款流行的 NoSQL 数据库,也提供了对布隆过滤器的支持。本文将介绍如何使用 Redis 实现布隆过滤器,并提供 Java 示例代码和单元测试。
在上篇教程中,学院君给大家介绍了 UV 统计功能的实现思路,如果访问量较小,使用 SET 即可,如果访问量很大,可以使用 HyperLogLog 来降低存储空间和优化性能。
Redis从一个不为人熟知、只有少量应用的崭新数据库,逐渐变成了内存数据库领域的事实标准。时至今日,经过大量的实践应用,Redis简洁高效、安全稳定的特性已经深入人心。
日常开发中,一个常见需求是判断一个元素是否在一个集合中。比如当你在浏览器中输入一个网址的时候,浏览器会判断网址是否在黑名单里。通常的解决方案是直接查询数据库,看看是否存在相关的记录,不过这往往会比较慢,于是我们又会引入缓存来提升速度,可是当数据比较多的时候,缓存会消耗大量的内存。有没有既速度快又节省内存的解决方案呢?本文介绍一种算法:布隆过滤器(Bloom filter)。
点击关注公众号,Java干货及时送达 一、RedisInsight 简介 RedisInsight 是一个直观高效的 Redis GUI 管理工具,它可以对 Redis 的内存、连接数、命中率以及正常运行时间进行监控,并且可以在界面上使用 CLI 和连接的 Redis 进行交互(RedisInsight 内置对 Redis 模块支持): https://docs.redis.com/latest/ri/ RedisInsight 提供的功能: 唯一支持 Redis Cluster 的 GUI 工具; 可以
原文链接:https://redislabs.com/
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