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详解Redis慢查询功能：快速定位性能瓶颈 0浏览 收藏 对于一个数据库开发者来说，牢固扎实的基础是十分重要的，golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《详解Redis慢查询功能：快速定位性能瓶颈》，主要介绍了命令、Redis、数据库，希望对大家的知识积累有所帮助，快点收藏起来吧，否则需要时就找不到了！ Redis数据库是一个基于内存的 key-value存储系统，现在redis最常用的使用场景就是存储缓存用的数据，在需要高速读/写的场合使用它快速读/写，从而缓解应用数据库的压力，进而提升应用处理能力。 许多数据库会提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当然在数据库中最常见的就是select这些sql语句了，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息(例如：发生时间，耗时，命令的详细信息)记录下来，其实Redis也提供了类似的功能。 一、相关参数 Redis主要提供了slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len两个配置参数来提供这项功能。两项参数分别用来设置慢查询的阈值以及存放慢查询的记录。 slowlog-log-slower-than参数设置什么情况下是慢语句，只有redis命令执行时间大于slowlog-log-slower-than的才会定义成慢查询，才会被slowlog进行记录。它的单位是微秒(1秒=1000毫秒=1000000微秒)，在初始情况下默认值是10000，也就是10ms，假如执行了一条比较慢的命令，如果它的执行时间超过了 10ms ，那么它将被记录在慢查询日志中。(如果slowlog-log-slower-than=0会记录所有的命令，slowlog-log-slower than slowlog-max-len说明了慢查询日志最多可以存储多少条记录，实际上Redis使用了一个列表来存储慢查询日志，slowlog-max-len就是列表的最大长度，它自身是一个先进先出队列，当slowlog超过设定的最大值后，会将最早的slowlog删除。简而言之当一个新的命令满足慢查询条件时会被插入到这个列表中，当慢查询日志列表已处于其最大长度时，最早插入的一个命令将从列表中移出，例如slowlog-max-len设置为 50 ，当有第51条慢查询插入的话，那么队头的第一条数据就出列，第51条慢查询就会入列。 二、设置Redis慢查询 1、临时配置：CONFIG命令进行动态配置 #查看  >config get slowlog-log-slower-than  >config get slowlog-max-len  #配置查询时间超过1毫米的命令进行记录并保存500条慢查询记录  >config set slowlog-log-slower-than 1000  >config set slowlog-max-len 500  注意通过config命令配置的为动态生效 ， 一旦服务重启则会重新恢复为默认设置 ，…

Redisson如何解决Redis分布式锁提前释放问题 0浏览 收藏 来到golang学习网的大家，相信都是编程学习爱好者，希望在这里学习数据库相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《Redisson如何解决Redis分布式锁提前释放问题》，介绍一下释放、Redis分布式锁，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！ 前言： 在分布式场景下，相信你或多或少需要使用分布式锁来访问临界资源，或者控制耗时操作的并发性。 当然，实现分布式锁的方案也比较多，比如数据库、redis、zk 等等。本文主要结合一个线上案例，讲解 redis 分布式锁的相关实现。 一、问题描述： 某天线上出现了数据重复处理问题，经排查后发现，竟然是单次处理时间较长，redis 分布式锁提前释放导致相同请求并发处理。 其实，这是一个锁续约的问题，对于一把分布式锁，我们需要考虑，设置锁多长时间过期、出现异常如何释放锁？ 以上问题便是本文要讨论的主题。 二、原因分析：       项目采用较简单的自定义 redis 分布式锁，为避免死锁定义默认过期时间 10s，如下： override fun lock() { while…

Redis在人脸识别和图像处理中的应用实例 收藏 积累知识，胜过积蓄金银！毕竟在数据库开发的过程中，会遇到各种各样的问题，往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的，因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《Redis在人脸识别和图像处理中的应用实例》，就带大家讲解一下知识点，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~ Redis是一种非关系型数据库，它具有快速、可扩展、高可用和易于使用等特点，因此它在人脸识别和图像处理应用程序中的应用变得非常流行。本文将介绍Redis在人脸识别和图像处理中的应用实例。 Redis在人脸识别中的应用 人脸识别是一项涉及到图像处理和机器学习的任务，因此需要使用高性能的数据库来存储和管理大量的数据。Redis提供了一些特性，使其成为人脸识别应用中的理想选择。 首先，Redis提供了一种高效的数据结构，称为哈希表。哈希表是一种键值对存储结构，可以存储多个属性。在人脸识别中，哈希表可用于存储与人脸相关的数据，如人脸标识、人脸特征向量等。这些数据可以通过哈希表快速存储、搜索和访问。 其次，Redis提供了一些高级指令，如Sorted Set（有序集合），它可以存储有序的数据，并支持范围查询、排序和分页等操作。在人脸识别应用程序中，Sorted Set可用于存储人脸相似度，以便进行精确的人脸匹配。 最后，Redis具有很高的可扩展性和可伸缩性，可动态地扩展以适应不断增长的数据量。在人脸识别应用程序中，这非常重要，因为它需要存储和管理大量的图像和人脸数据。 Redis在图像处理中的应用 Redis同样在图像处理中也有广泛的应用，下面简单介绍几个实例： （1）图片缓存 在Web应用程序中，加载和显示大量的图片资源可能导致性能问题。Redis可以用来充当图片缓存，减少Web请求频率，并提高Web应用程序的性能。 （2）图片压缩和解压缩 Redis提供了一个特殊的数据类型，称为“位图”，它可以存储二进制数据，并提供位级别的操作。在图像处理中，我们可以使用Redis的位图来实现图片的压缩和解压缩操作。 （3）图像处理队列 图像处理通常是非常耗时的任务。为了使用户接收到实时结果，我们需要将图像处理任务作为异步进程来执行。在这种情况下，Redis可以用来存储图像处理任务的队列，并动态地扩展队列的大小以满足实际需求。 总结： Redis是一种可靠、高性能和易于使用的数据库，可用于处理图像和人脸数据。在人脸识别应用和图像处理领域，Redis具有很高的可扩展性和可伸缩性，并且提供了许多高级特性，如哈希表、有序集合和位图等。这些特性使得Redis成为处理大规模图像和人脸数据的理想选择。 以上就是《Redis在人脸识别和图像处理中的应用实例》的详细内容，更多关于redis,人脸识别,图像处理的资料请关注golang学习网公众号！ 使用Redis实现分布式排行榜 Redis和MongoDB的区别与使用场景

基于redis+lua进行限流的方法 0浏览 收藏 IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《基于redis+lua进行限流的方法》，聊聊限流、redislua，我们一起来看看吧！ 1，首先我们redis有很多限流的算法(比如：令牌桶，计数器，时间窗口)等，但是都有一定的缺点，令牌桶在单项目中相对来说比较稳定，但是在分布式集群里面缺显的不那么友好，这时候，在分布式里面进行限流的话，我们则可以使用redis+lua脚本进行限流，能抗住亿级并发 2，下面说说lua+redis进行限流的做法开发环境：idea+redis+lua第一：打开idea的插件市场，然后搜索lua，点击右边的安装，然后安装好了，重启即可 第二：写一个自定义限流注解 package com.sport.sportcloudmarathonh5.config; import java.lang.annotation.*; /** * @author zdj * @version 1.0.0 * @description 自定义注解实现分布式限流 */ @Target(value = ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public…

Redis实现分布式锁的Etcd对比 收藏 数据库小白一枚，正在不断学习积累知识，现将学习到的知识记录一下，也是将我的所得分享给大家！而今天这篇文章《Redis实现分布式锁的Etcd对比》带大家来了解一下##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，从而弥补自己的不足，助力实战开发！ 随着分布式系统的逐渐普及，分布式锁已成为保证系统稳定性和数据一致性的重要手段。Redis作为一款高性能的分布式内存数据库，自然成为了分布式锁的重要实现之一。但是，最近几年，Etcd作为新兴的分布式一致性解决方案，受到了越来越多的关注。本文将从实现原理、对比分析等方面探讨Redis实现分布式锁与Etcd的异同。 Redis实现分布式锁的原理 Redis分布式锁的实现原理非常简单，主要分为三个步骤： 获取锁：客户端通过执行SETNX指令来尝试获取锁。如果返回1，表示获取成功，如果返回0，表示获取失败； 持有锁：客户端获取到锁后，通过设置锁的过期时间来保证锁的有效期。 释放锁：客户端执行DEL指令来释放锁。 Redis实现分布式锁的优点在于实现简单，且具有较高的性能和可用性。同时，Redis实现分布式锁也存在一些不足之处，如死锁问题、锁失效等问题。 Etcd实现分布式锁的原理 Etcd实现分布式锁的原理也比较简单，主要分为以下几个步骤： 排队：客户端在Etcd中创建一个有序的临时节点，节点的序号即为客户端的排队号码； 竞争锁：客户端查询当前有序节点中序号最小的节点是否为创建的节点。如果是，则表示客户端获取到锁。创建的节点会在后面释放锁时被删除，以保证锁的互斥性。 持有锁：客户端获取到锁后，可以通过设置Etcd节点的过期时间来保证分布式锁的有效期。 释放锁：客户端通过删除节点的方式来释放锁。 相比于Redis实现分布式锁，Etcd实现分布式锁具有更好的可靠性和容错性。Etcd在分布式环境中自动维护节点的复制和容错，能够保证数据的一致性和可用性。 Redis与Etcd分布式锁的对比 实现原理 Redis实现分布式锁通过内存中的SETNX指令以及锁的过期时间实现。Etcd实现分布式锁通过有序节点的创建以及先进先出的队列实现。 可靠性 Redis实现分布式锁的可靠性相对较差。当Redis节点由于宕机等原因而失效时，可能会导致锁被多个客户端同时获取，最终导致不可预期的数据问题。Etcd实现分布式锁的可靠性相对较好，可以通过在集群中节点之间的复制和自动故障转移，保证锁的一致性和可用性。 性能 Redis实现分布式锁的性能较好，高并发场景下具有较快的响应速度。Etcd实现分布式锁的性能相对较差，因为其需要通过网络传输来完成锁的获取和释放。 使用场景 Redis实现分布式锁适用于高并发、低延迟场景，比如订单系统中的库存扣减、限流等。Etcd实现分布式锁适用于对可靠性、容错性要求较高的场景，比如分布式系统中的选主、一致性协议等。 结论 Redis实现分布式锁与Etcd各有优缺点，具体使用根据需求场景来决定。对于高并发、低延迟的场景，Redis实现分布式锁能够提供良好的性能；对于对可靠性、容错性要求较高的场景，Etcd实现分布式锁能够提供更加可靠的解决方案。在实际使用中，我们可以根据自己需求场景的不同，选择更加适合自己的分布式锁实现方案。…

Redis IP地址的绑定的实现 0浏览 收藏 知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个数据库开发实战，手把手教大家学习《Redis IP地址的绑定的实现》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！ 很多时候我们的redis的IP地址一般都是默认的127.0.0.1代表只能接受本机的访问，因此我们其他机器上想要访问这个redis的时候，就需要去修改ip地址的访问。 第一步：进入到我们的redis配置文件，比如我这里是在/opt/myRedis/redis.conf，使用命令跳转到相应路径下 cd /opt/myRedis/ 第二步：编辑该目录下的redis.conf配置文件 vim redis.conf 第三步：进入到配置文件之后，在查看模式下（也就是在只读的时候，跳转到最后一行，好像是按一个G可以快捷跳转）按下/可以在文本里面查找，在文本末尾输入 /bind 即下图： 然后找到这个内容，并在前面加上#将它注释掉。 即下图 第四步： 找到下图所在的内容，并将protected -mode yes改为no 即下图 然后重启redis服务就可以了。 今天关于《Redis IP地址的绑定的实现》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！ 版本声明 本文转载于：脚本之家…