fwq

Redis安装教程图解 0浏览 收藏 本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《Redis安装教程图解》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~ redis是比较流行的NOSQL数据库之一，下面来记录下redis的安装过程： 1. 安装环境介绍：Redis版本：redis-3.0.1Linux版本：Red Hat Enterprise Linux Workstation release 7.0 (Maipo) 2. 下载所需Redis文件 在下载最新的稳定版本。这里下载的是redis-3.0.1.tar.gz 3. 将所下载文件放入Linux系统中 通过Xmanager中Xftp工具连接到对应机器，将redis-3.0.1.tar.gz放到/redis文件夹下，如下图： 4. 将压缩文件解压并编译 解压：tar zxvf redis-3.0.1.tar.gz 编译：make 5. 启动redis服务器…

如何利用Redis实现数据统计功能 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《如何利用Redis实现数据统计功能》，介绍一下，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！ Redis是一种高效的内存数据库，可以被广泛应用于数据统计功能的实现中。本文将介绍如何使用Redis来实现数据统计功能，并提供具体实现的代码示例。 统计计数器 在很多场景下，需要对某个事件或对象的数量进行统计。这时候可以使用Redis的计数器功能。 import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 某个事件的计数器增加1 r.incr('event_counter') # 查询某个事件的计数器值 event_count = r.get('event_counter') 通过incr()方法可以将计数器的值加1，而get()方法可以查询计数器的当前值。 实时用户在线统计 在很多应用中，需要统计当前在线的用户数量。使用Redis的集合功能可以很方便地实现。 import redis r =…

Redis缓存穿透出现原因及解决方案 0浏览 收藏 本篇文章向大家介绍《Redis缓存穿透出现原因及解决方案》，主要包括redis缓存、穿透，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。 在并发式的项目当中，一定要考虑一个缓存穿透的情况。那么什么是缓存穿透呢？简单的说来，就是当大量请求的key根本不在缓存当中，所以导致了请求直接到了数据库上，根本没有经过缓存这一层。比如一个黑客故意制造我们缓存中不存在的key发送大量的请求，就会导致请求直接落到数据库上。 也就是说，缓存穿透就是：1.缓存层不命中。2，存储层不命中，不将空的结果写回缓存。3，返回空结果给客户端。 一般mysql的默认最大连接数是150左右，当然这个是可以用show variables like ‘%max_connections%’命令来查看。 当然这只是一个指标，cpu磁盘内存网络等等原因都影响了他的并发能力，所以一般3000的并发请求就可以杀死大部分的数据库。 那么出现缓存穿透的时候需要怎么应对呢？ 1）最基本的方式就是做好参数校检，比如不合法的请求就直接抛出异常信息给客户端，就比如设置查询条件id不能小于0或者传入邮箱格式不正确时直接返回错误消息给客户端。但是这样还是会出现缓存穿透的现象。那么还可以通过下面几个方案来解决： 2）缓存无效的key，如果数据库和缓存都找不到某个key的数据，就直接写一个到redis中并设置它的过期时间 set key value EX 10086。这种方式可以解决请求的key变化不频繁的情况，如果遇到专门的黑客攻击就不能解决这个情况。但是如果依然想用这个方法的话，那么在设置过期时间的时候，时间短一点，比如是一分钟。多说一句设置key的格式一般是：表名：列名：主键名：主键。 3）利用布隆过滤器：布隆过滤器是一个非常神奇的数据结构，通过这个过滤器可以帮助我们非常方便的去判断一个给定的数据是否存在于海量的数据当中。所以布隆过滤器在针对数据去重和验证数据的合法性时是非常有用的，布隆过滤器的实质就是一个bit（位）数组。也就是说每一个存进的数据都仅仅只占一位，在数据结构上来说相当于List、Map、Set等数据结构，但是占用的空间更少而且效率更高，但是缺点是它返回的值是概率性的，并不是多么的准确。当一个元素加入到布隆过滤器的时候：1.使用布隆过滤器当中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值。2.根据得到的哈希值，在位数组中把对应的下标改为1。那么设置完成之后，我们要怎么判断一个元素是否存在于布隆过滤器当中呢？ 首先我们要根据给定的元素再次进行hash计算；得到值之后判断数组中的每个元素是否都为1，如果值都为1的话，那么说明这个值在过滤器当中，如果不为1的话，就说明不再过滤器当中。 举个非常简单的例子 如上图所示，当字符串要加入到布隆过滤器当中时，该事务首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下标的元素设置位1，当二次存储相同的字符串时，因为先前的对应位置已经存在，所以在去重的时候非常方便。如果我们需要判断某个字符串是否在布隆过滤器当中时，只需要对给定的字符串再次进行相同的哈希计算，得到的值判断是否为1，从而判断数据是否存在于布隆过滤器当中，那么假如布隆过滤器说明一个数据存在时，很小的概率会误判，但是如果说明一个数据不存在时，那么一定是不存在的。 那么通过这个原理，利用redis布隆过滤器来将所有可能存在请求的值放在布隆过滤器当中，当用户请求时，直接判断用户发送来的请求是否存在于布隆过滤器中，不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户，存在的话就继续往下面走流程。 今天关于《Redis缓存穿透出现原因及解决方案》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于redis的内容请关注golang学习网公众号！ 版本声明 本文转载于：脚本之家 如有侵犯，请联系…