现状:每日在进行系统之间的订单对账时,往往是这样的操作流程: 1.从外部系统拉取数据存入本地数据库: 2.查询本地订单数据集合localSet: 3.查询外部系统订单数据集合outerSet; 4.以本地localSet为基准,对照outerSet,进行遍历,将数据不一致(金额.状态等),或者localSet存在而outerSet不存在的数据,放入新集合localDiffSet: 5.以外部outerSet为基准,对照localSet,进行遍历,将数据(金额.状态等)不一致,或者outerSet

1.更新源 apt-get install update 2.安装nginx : apt-get install nginx 配置nginx: ① cd /etc/sites-enabled/ ② vim test.conf 粘贴以下文本框代码保存即可 server { listen 80; server_name _; root /mnt/data/dapp/public; #目录路径 index index.html index.htm index.php; #index.php必须存在 l

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里

1. Redis数据结构以及应用场景 1.1. Memcache VS Redis 1.1.1. 选Memcache理由 系统业务以KV的缓存为主,数据量.并发业务量大,memcache较为合适 memcache将所有数据存储在物理内存中.Redis则有自己的VM机制,当数据超量时,会引发swap,影响计算机服务器性能 memchache使用多线程的模式(主线程监听,work子线程工作),而Redis使用单线程,难以充分利用目前的多核CPU,我要求的是快快快,压榨光每一个资源的性能 1.1.2.

背景 Squirrel(松鼠)是美团技术团队基于Redis Cluster打造的缓存系统.经过不断的迭代研发,目前已形成一整套自动化运维体系,涵盖一键运维集群.细粒度的监控.支持自动扩缩容以及热点Key监控等完整的解决方案.同时服务端通过Docker进行部署,最大程度的提高运维的灵活性.分布式缓存Squirrel产品自2015年上线至今,已在美团内部广泛使用,存储容量超过60T,日均调用量也超过万亿次,逐步成为美团目前最主要的缓存系统之一. 随着使用的量和场景不断深入,Squirrel团队也不断

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

redis-sentinel主从复制高可用 Redis-Sentinel Redis-Sentinel是redis官方推荐的高可用性解决方案,当用redis作master-slave的高可用时,如果master本身宕机,redis本身或者客户端都没有实现主从切换的功能. 而redis-sentinel就是一个独立运行的进程,用于监控多个master-slave集群, 自动发现master宕机,进行自动切换slave > master. sentinel主要功能 不时的监控redis是否良好运行,

来源:jasonGeng88 github.com/jasonGeng88/blog/blob/master/201706/redis-search.md 如有好文章投稿,请点击 → 这里了解详情 场景 大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不用说了(不知各位有没有这种感受呢~). 下面以一个例子开始,这是某购物网站的搜索条件,如果让你实现这样

1. set类型的命令操作: (1)sadd命令:向key指定的set集合添加成员 ##sadd命令:是设置set集合类型的数据,sadd  <key> <mumber> [<mumber>] ##<key>不存在的时候,sadd命令创建key并向集合添加成员: ##注意,成员之间空格分隔,如果用逗号,则表示是同一个成员 ##set集合里,member是不重复的 (2)smove命令:是原子操作,将指定的member从source移动到desitinatio

消息队列及常见消息队列介绍 2017-10-10 09:35操作系统/客户端/人脸识别 一.消息队列(MQ)概述 消息队列(Message Queue),是分布式系统中重要的组件,其通用的使用场景可以简单地描述为: 当不需要立即获得结果,但是并发量又需要进行控制的时候,差不多就是需要使用消息队列的时候. 消息队列主要解决了应用耦合.异步处理.流量削锋等问题. 当前使用较多的消息队列有RabbitMQ.RocketMQ.ActiveMQ.Kafka.ZeroMQ.MetaMq等,而部分数据库如Re

场景一:类似于微博,实现关注和被关注功能. 思路: 对每个用户使用两个集合类型键,用来存储关注别人的用户和被该用户关注的用户.当用户A关注用户B的时候,执行两步操作: sadd user:A B sadd user:B A 问题1: 完成一次用户关注操作,需要执行两步代码,第一次实现用户A关注B,成为了B的粉丝.而第二步的时候,因为某种原因没有执行或执行成功,则A并不知道B关注了自己 事务: 事务的原理是,先将一个事务的命令发送给Redis,然后再让Redis依次执行这些命令. 一个事务中,要么

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

一.Redis封装架构讲解 实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面. 这里可以打开看一下,NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间,里面有一个Redis类,里面实现了Redis的基本功能:另一个类是RedisClient是Redis的客户端. Redis的核心功能就是有这两个类实现,RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接.Redis真

场景一:类似于微博,实现关注和被关注功能. 思路: 对每个用户使用两个集合类型键,用来存储关注别人的用户和被该用户关注的用户.当用户A关注用户B的时候,执行两步操作: sadd user:A B sadd user:B A 问题1: 完成一次用户关注操作,需要执行两步代码,第一次实现用户A关注B,成为了B的粉丝.而第二步的时候,因为某种原因没有执行或执行成功,则A并不知道B关注了自己 事务: 事务的原理是,先将一个事务的命令发送给Redis,然后再让Redis依次执行这些命令. 一个事务中,要么

1.事务的四大特性 原子性(Atomicity):化学中的原子指不可再分的基本微粒,数据库中原子性强调事务是一个不可分割的整体,事务开始后所有操作要么全部成功,要么全部失败,不可能停滞在中间某个环节.如果事务执行过程中出错就会回滚到事务开始前的状态,所有的操作就像没有发生一样不会对数据库有任何影响.简单来说要么就是全部执行,即使有一条失败,也全部不执行. 一致性(Consistency):事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,即一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态.拿

前言 框架:springboot+shiro+redis+vue 最近写前后端分离授权的对账平台系统,采取了shiro框架,若采用shiro默认的cookie进行授权验证时,一直存在由于跨域造成前端请求到的cookie每次都不相同,从而无法完成授权及验证的操作,即每次登陆成功时还是会显示未登陆. Pom的引入 <dependency> <groupId>org.crazycake</groupId> <artifactId>shiro-redis</a

关于分布式锁的概念,具体实现方式,直接参阅下面两个帖子,这里就不多介绍了. 分布式锁的多种实现方式 分布式锁总结 对于分布式锁的几种实现方式的优劣,这里再列举下 1. 数据库实现方式 优点:易理解 缺点:操作数据库消耗较大,性能较低.为了处理一些异常,会使得整个方案越来越复杂 2. 缓存实现方式 优点:性能好,实现起来较为方便. 缺点:通过超时时间来控制锁的失效时间并不是十分的靠谱. 3 zookeeper实现 优点:有效的解决单点问题,不可重入问题,非阻塞问题以及锁无法释放的问题. 缺点:性能

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

1 php -v查看php版本 2 brew search php|grep redis 搜索对应的redis   ps:如果没有brew 就根据http://brew.sh安装 3 brew install 安装对应的redis 4 找到php.ini添加extension_dir=路径(redis.so所在的路径) 5 如果没有extension=redis.so就添加 6 重启apache或者ngnix

KV系统对比表 对比维度 Redis Redis Cluster Medis Hbase Tair 访问模式    支持Value大小 理论上不超过1GB(建议不超过1MB) 理论上可配置(默认配置10M,这个可以调大) 256M(更大value还需要测试) 支持Value结构 byte[]/list/map/set 支持分列族存储,在列族(column Family)下支持多quantifier(quantifier支持实时增删,不需要在schema中预定义) (1)kv/map/list (