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搜索资源列表

  1. 使用百度地图读取Redis库中数据进行地图热点展现

  2. 使用百度地图读取Redis库中数据进行地图热点展现 完整eclipse redis项目

  3. 所属分类：Java

  1. 基于storm实时热点统计的分布式并行缓存预热

  2. 一、基于nginx+lua完成商品详情页访问流量实时上报kafka的开发 ==================================== 在nginx这一层，接收到访问请求的时候，就把请求的流量上报发送给kafka 这样的话，storm才能去消费kafka中的实时的访问日志，然后去进行缓存热数据的统计 用得技术方案非常简单，从lua脚本直接创建一个kafka producer，发送数据到kafka ``` wget https://github.com/doujiang24/lua-

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-03-19
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：qq1137623160

  1. Redis在windows下安装过程

  2. 众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。 拿大型网站来举个例子，比如a网站首页一天有100万人访问，其中有一个板块为推荐新闻。要是直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。上面已经说过，Redis支持丰富的数据类型，所以这完全可以用Redis来完成，将这种热点数据存到Redis（内存）中，要用的时候，直接从内存取，极大的提高了速度和节约

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-24
    • 文件大小：859kb
    • 提供者：u011328015

  1. Nginx-Windows版

  2. redis热点

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2018-11-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：w247022472

  1. 2019年 Redis从入门到高可用 分布式实战教程

  2. Redis从入门到高可用 分布式实战教程，共140多节课程、 掌握redis主从、哨兵、集群 ，参数调优 目录： 9-9 原生安装-1.准备节点.mp4 9-8 原生安装.mp4 9-7 基本架构.mp4 9-6 虚拟槽哈希分布.mp4 9-5 一致性哈希分区.mp4 9-4 节点取余分区.mp4 9-3 数据分布概论.mp4 9-2 呼唤集群.mp4 9-16 原生命令和redis-trib.rb对比.mp4 9-14 ruby环境准备-操作.mp4 9-13 rub

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-03-11
    • 文件大小：147byte
    • 提供者：qq_33227218

  1. redis+shiro+md5

  2. 该部分代码是一个完整的案例，后台使用ssm框架，前台使用easyui框架，该项目叫学生成绩系统的设计与实现，整合了shiro安全校验，redis缓存热点数据，以及freemarker的使用，也涵盖了ehcache的使用。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：72mb
    • 提供者：aighhgc

  1. Redis缓存及热点key问题解决方案

  2. 主要介绍了Redis缓存及热点key问题解决方案,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-19
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_38537941

  1. Redis集群搭部署手册.pdf

  2. Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿。由于内存大小的限制，使用一台 Redis 实例显然无法满足需求，这时就需要使用多台 Redis作为缓存数据库。但是如何保证数据存储的一致性呢,这时就需要搭建redis集群.采用合理的机制,保证用户的正常的访问需求.采用redis集群,可以保证数据分散存储,同时保证数据存储的一致性.并且在内部实现高可用的机制.实现了服务故障的自动迁移.

  3. 所属分类：Redis

    • 发布日期：2020-11-25
    • 文件大小：734kb
    • 提供者：junjiemysqldba

  1. Redis集群搭建步骤.docx

  2. 通常，为了提高网站响应速度，总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿。由于内存大小的限制，使用一台 Redis 实例显然无法满足需求，这时就需要使用多台 Redis作为缓存数据库。但是如何保证数据存储的一致性呢,这时就需要搭建redis集群.采用合理的机制,保证用户的正常的访问需求.采用redis集群,可以保证数据分散存储,同时保证数据存储的一致性.并且在内部实现高可用的机制.实现了

  3. 所属分类：群集服务

    • 发布日期：2020-11-21
    • 文件大小：556kb
    • 提供者：cyhk24

  1. window手动操作清理redis缓存的技巧总结

  2. redis缓存知识点： 一、缓存穿透 缓存穿透是指查询一个缓存和数据库中都没有的数据，由于大部分缓存策略是被动加载的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。用户不断发起请求，在流量大时，就可能对DB形成巨大的压力，利用不存在的key频繁攻击应用也是很大的问题。 二、缓存击穿 缓存击穿是指缓存中的一个热点Key(比如一个秒杀商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点访问量剧增，对这个Key有大量的并发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：436kb
    • 提供者：weixin_38722874

  1. redis 的雪崩、击穿、穿透

  2. 缓存雪崩：redis中的很多key过期时间相同，过期时间到了之后，大量数据访问redis，然后redis访问数据库，redis受不了了，相当于缓存被击穿了 解决方案： 1、不要把大量的数据的超时时间设为同一个时间点，加个随机值 2、热点数据永远不过期 3、缓存数据库分布式部署   缓存击穿：一个key在失效的时刻，大量请求这个key，直接访问到数据中 解决方案： 1、热点数据永远不过期 2、加互斥锁   缓存穿透：大量获取缓存中不存在key的value，导致大量数据直接访问数据库 解决方案： 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-08
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_38538472

  1. Redis——redis学习过程

  2. 参考文献： https://www.bilibili.com/video/av82325430 学习过程： 1、Redis的安装 2、Redis的核心配置we年Redis.conf讲解文件 3、Docker安装Redis 4、Redis常用数据类型及应用场景 5、其他功能 Redis订阅发布 Redis事务->商品秒杀 Redis数据淘汰策略 Redis的持久化 Redis缓存与数据库（mysql同步）->kalafa作为异步队列 Redis知识点总结 缓存穿透、缓存雪崩，热点key

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：28kb
    • 提供者：weixin_38644097

  1. scrapy_project:热点新闻-源码

  2. scrapy_project 项目内容 基于Python3的Scrapy爬虫，实现各种热门网站的热点新闻视频地址的获取。每日更新数据到每个子分类里面，只获得了最基本的地址数据，其他数据可自行操作。 项目使用redis做基本的数据操作判断，使用mysql做基本的数据存储。 Python库 拼凑的redis pymysqlSelenium 需要掌握基础知识，无法开箱即用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42164685

  1. 高并发架构与分布式技术NoSQL--Redis原理剖析

  2. Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构，如字符串（strings），散列（hashes），列表（lists），集合（sets），有序集合（sortedsets）与范围查询，bitmaps，hyperloglogs和地理空间（geospatial）索引半径查询。hashes存的是字符串和字符串值之间的映射，比如一个用户要存储其全名、姓氏、年龄等等，就很适合使用哈希。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：257kb
    • 提供者：weixin_38518518

  1. 详解centos7 yum安装redis及常用命令

  2. redis是什么 Redis是一种基于内存的数据结构存储，可持久化的日志型、Key-Value数据库。使用关系型数据库的站点达到一定并发量的时候，往往在磁盘IO上会有瓶颈，这时候配合redis就有一定的优势，因为它具有以下几个特性： 基于内存运行，高并发读写； 支持分布式，理论上可以无限扩展； 丰富的数据类型； 持久化，可定时写入磁盘； 应用场景 缓存“热点”数据（高频读、低频写） 计数器，限流器 消息队列系统（发布订阅，排行榜） 分布式锁，共享session，队

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：68kb
    • 提供者：weixin_38621427

  1. 详解centos7 yum安装redis及常用命令

  2. redis是什么 Redis是一种基于内存的数据结构存储，可持久化的日志型、Key-Value数据库。使用关系型数据库的站点达到一定并发量的时候，往往在磁盘IO上会有瓶颈，这时候配合redis就有一定的优势，因为它具有以下几个特性： 基于内存运行，高并发读写； 支持分布式，理论上可以无限扩展； 丰富的数据类型； 持久化，可定时写入磁盘； 应用场景 缓存“热点”数据（高频读、低频写） 计数器，限流器 消息队列系统（发布订阅，排行榜） 分布式锁，共享session，队

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：68kb
    • 提供者：weixin_38535132

  1. 一文带你揭开Redis复制原理的神秘面纱

  2. 墨墨导读：本文在依托Redis主从环境下，针对访问的数据一致性进行分析，解开Redis复制原理的神秘面纱。‍ Redis作为一个非结构化的内存数据库，在某些应用场景具备相应优势，在实际的场景设计中也得到广泛的关注和使用。但是，大部分企业的Redis数据库架构为单机运行，没有设计容灾复制，这样对于Redis的容错特性没有发挥出来，而且无持久化情况下，数据存在丢失风险。 特别是以一些微服务企业，Redis作为热点数据层，面对传统数据库的请求较少。因此对于缓存依赖性就很高，一旦出现缓存崩掉，所有的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：278kb
    • 提供者：weixin_38638312

  1. redis与memcached的区别_动力节点Java学院整理

  2. 传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 　　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 　　1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 　　2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。 　　3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：399kb
    • 提供者：weixin_38717574

  1. Redis数据库的应用场景介绍

  2. 一、MySql+Memcached架构的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 1）MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 2）Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。 3）Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：231kb
    • 提供者：weixin_38581308

  1. 由SQL数据库转换Redis的实例

  2. 深圳市的士查询软件（gogo查的后台服务器） 　　1、现有版本总结 　　热点区域信息是根据过去半年的历史数据计算得出，短期内属于固定信息，不用做任何改变。现在所用的gogo查的版本中，查询热点区域所用的API，是先在servlet中计算出用户选择区域周围的区域ID，构造出SQL查询语句，后从postgresql中读取所需的热点区域信息。 　　SQL语句如下： Select regionno from sztable.hotregioninfo where dayofweek=’”+ da

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：weixin_38658405
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