BitMap BitMap 原本的含义是用一个比特位来映射某个元素的状态.由于一个比特位只能表示 0 和 1 两种状态,所以 BitMap 能映射的状态有限,但是使用比特位的优势是能大量的节省内存空间. 在 Redis 中,可以把 Bitmaps 想象成一个以比特位为单位的数组,数组的每个单元只能存储0和1,数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量. 需要注意的是:BitMap 在 Redis 中并不是一个新的数据类型,其底层是 Redis 实现. BitMap 相关命令 # 设置值,其中va

在之前的文章中,我们有说过bitmap,bitmap在很多场景可以应用,比如黑白名单,快速判定,登录情况等等.总之,bitmap是以其高性能出名.其基本原理是一位存储一个标识,其他衍生知道咱就不说了,而redis就是以这种原生格式存储的. 实际上,redis是基于string的数据结构实现了bitmap的功能. 1. redis基本的bitmap操作命令 最基本的,redis的bitmap有设置和读取两个值,即 setbit/getbit, 非常容易理解,即设置某个标识为1,那么取值判定的时候,

Redis不是比较成熟的memcache或者Mysql的替代品,是对于大型互联网类应用在架构上很好的补充.现在有越来越多的应用也在纷纷基于Redis做架构的改造.首先简单公布一下Redis平台实际情况: 2200+亿 commands/day 5000亿Read/day 500亿Write/day 18TB+ Memory 500+ Servers in 6 IDC 2000+instances 应该是国内外比较大的Redis使用平台,今天主要从应用角度谈谈Redis服务平台. Redis使用场

NoSQL初探之人人都爱Redis:(3)使用Redis作为消息队列服务场景应用案例   一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高

随着应用对高性能需求的增加,NoSQL逐渐在各大名企的系统架构中生根发芽.这里我们将为大家分享社交巨头新浪微博.传媒巨头Viacom及图片分享领域佼佼者Pinterest带来的Redis实践,首先我们看新浪微博 @启盼cobain的Redis实战经验分享: 新浪微博:史上最大的Redis集群 Tape is Dead,Disk is Tape,Flash is Disk,RAM Locality is King. — Jim Gray Redis不是比较成熟的memcache或者Mysql的替代

Spool的开发者博客,描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作,进行网站活跃用户统计工作. 原文:http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/ Redis支持对String类型的value进行基于二进制位的置位操作.通过将一个用户的id对应value上的一位,通过对活跃用户对应的位进行置位,就能够用一个value记录所有活跃用户的信息.如下图所未,下图中的b

Redis的7个应用场景   一:缓存——热数据 热点数据(经常会被查询,但是不经常被修改或者删除的数据),首选是使用redis缓存,毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的,而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用,另外,内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择,要冷.热的还是忽冷忽热的都可选. 结合具体应用需要注意一下:很多人用spring的AOP来构建redis缓存的自动生产和清除,过程可能如下: Select 数据库前查询redis,有的

随着应用对高性能需求的增加,NoSQL逐渐在各大名企的系统架构中生根发芽.这里我们将为大家分享社交巨头新浪微博.传媒巨头Viacom及图片分享领域佼佼者Pinterest带来的Redis实践,首先我们看新浪微博@启盼cobain的Redis实战经验分享:   新浪微博:史上最大的Redis集群   Tape is Dead,Disk is Tape,Flash is Disk,RAM Locality is King. — Jim Gray   Redis不是比较成熟的memcache或者Mys

这一篇文章主要介绍Redis的数据结构与应用场景 NOSQL之Redis Redis是一款由key-value存储的软件.说起NOSQL,有文档型.键值型.列型存储.图形数据库.其中,在简单的读写性能来说,键值型是最快的. Redis作为目前市面上使用最多的键值型数据存储软件,内置了多种类型的数据结构,并且提供了高可用解决方案,使用方便快捷.市面上有很多语言的库可以调用Redis服务器. Redis的数据结构类型 Redis有很多种数据结构,包括string.hash.list.set.sort

转发:https://www.jianshu.com/p/2f3add45351b Redis是一个开源的使用ANSI C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,并提供多种语言的API. 本篇文章,主要介绍利用PHP使用Redis,主要的应用场景. 简单字符串缓存实战 $redis->connect('127.0.0.1', 6379); $strCacheKey = 'Test_bihu'; //SET 应用 $arrCacheData = [ 'name'

Redis的六种特性 l Strings l Hashs l Lists l Sets l Sorted Sets l Pub/Sub Redis各特性的应用场景 Strings Strings 数据结构是简单的key-value类型,value其实不仅是String,也可以是数字. 常用方法 方法 说明 特性 set 设置key对应的的值为String类型的value get 获取对应key对应的String的值,如果不存在返回nil setnx 设置可以为对应的值为String类型的valu

Redis高级特性及应用场景 redis中键的生存时间(expire) redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间,到时间后redis会自动删除它. 过期时间可以设置为秒或者毫秒精度. 过期时间分辨率总是 1 毫秒. 过期信息被复制和持久化到磁盘,当 Redis 停止时时间仍然在计算 (也就是说 Redis 保存了过期时间). expire  设置生存时间(单位/秒) expire key seconds(秒) ttl 查看键的剩余生存时间 ttl key persist 取消生存

目录 1.1 回顾 2.1 应用场景 2.1.1 String 2.1.2 Hash 2.1.3 List 2.1.4 Zet 2.1.5 zset 3.1 小结 1.1 回顾 Redis的五种数据类型分别是string,list,hash,zet,zset. Redis与Memcached的区别: Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. Redis支持数据

作者:zhanhailiang 日期:2014-12-21 bitmap api SETBIT key offset value 对key所储存的字符串值,设置或清除指定偏移量上的位(bit). 位的设置或清除取决于value參数,能够是0也能够是1. 当key不存在时,自己主动生成一个新的字符串值. 字符串会进行伸展(grown)以确保它能够将value保存在指定的偏移量上. 当字符串值进行伸展时,空白位置以0填充. offset參数必须大于或等于0,小于2^32(bit映射被限制在512MB

前言 在阅读了<大型网站技术架构:核心原理与案例分析>书后,稍微了解了Redis在大型网站架构中的应用场景和目的. 大型网站都是从小用户量,小流量的网站演变过来的,在小型网站的架构之初,Linux+Apache+PHP+Mysql即可实现.但是随着用户量持续增长,在LAPM架构中一个非常关键的点限制了网站性能:Mysql数据库. 在大用户量.大并发的场景中,Mysql数据库的磁盘I/O,多线程并发过程中表锁行锁都都极大程度上限制了网站的响应.吞吐量: 对一些热点数据反复的查询造成不必要的磁盘I

什么是基数估算 HyperLogLog 是一种基数估算算法.所谓基数估算,就是估算在一批数据中,不重复元素的个数有多少. 从数学上来说,基数估计这个问题的详细描述是:对于一个数据流 {x1,x2,...,xs} 而言,它可能存在重复的元素,用 n 来表示这个数据流的不同元素的个数,并且这个集合可以表示为{e1,...,en}.目标是:使用 m 这个量级的存储单位,可以得到 n 的估计值,其中 m<<n .并且估计值和实际值 n 的误差是可以控制的. 对于上面这个问题,如果是想得到精确的基数,可

1.缓存 String类型 例如:热点数据缓存(例如报表.明星出轨),对象缓存.全页缓存.可以提升热点数据的访问数据. 文章首发于:http://ht5n8.cn/LEc6v 2.数据共享分布式 String 类型,因为 Redis 是分布式的独立服务,可以在多个应用之间共享 例如:分布式Session <dependency> <groupId>org.springframework.session</groupId> <artifactId>spring

1.背景 Redis的出现确实大大地提高系统大并发能力支撑的可能性,转眼间Redis的最新版本已经是3.X版本了,但我们的系统依然继续跑着2.8,并很好地支撑着我们当前每天5亿访问量的应用系统.想当年Redis的单点单线程特性无法满足我们日益壮大的系统,只能硬着头皮把Redis"集群化"负载.且这套"集群化"方案良好地运行至今.虽难度不高,胜在简单和实用.无论简单还是很简单,记录这种经历是一件非常有趣的事情. 2.问题 系统访问量日益倍增,当前的Redis单点服务确

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明

一.消息队列场景简介 “消息”是在两台计算机间传送的数据单位.消息可以非常简单,例如只包含文本字符串:也可以更复杂,可能包含嵌入对象.消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器. 在目前广泛的Web应用中,都会出现一种场景:在某一个时刻,网站会迎来一个用户请求的高峰期(比如:淘宝的双十一购物狂欢节,12306的春运抢票节等),一般的设计中,用户的请求都会被直接写入数据库或文件中,在高并发的情形下会对数据库服务器或文件服务器造成巨大的压力,同时呢,也使响应延迟加剧.这也说明

一:特性和对比 1.性能上:      性能上都很出色,具体到细节,由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比 Memcached性能更高.而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 Memcached,还是稍有逊色.   2.内存空间和数据量大小:       MemCached可以修改最大内存,采用LRU算法. Redis增加了VM的特性,突破了物理