09 2020 档案
摘要：Redis阅读笔记-有序集合对象 有序集合的编码可以是ziplist或者skiplist。 ziplist编码的压缩表对象使用压缩表作为底层实现， 每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩表节点来保存， 第一个节点保存元素的成员(member)， 而第二个元素则保存元素的分值(score)。
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摘要：Redis LRU 应用背景 当Redis内存超出物理内存限制时， 内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换(swap)。交换会让Redis的性能急剧下降， 对于访问量比较频繁的Redis来说， 这样龟速的存取效率基本上等于不可用。 在生成环境中我们是不允许Redis出现交换行为的， 为了限制最
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摘要：Redis - 懒惰删除 一直以来我们认为Redis是单线程的， 单线程为Redis带来了代码的简洁性和丰富多彩的数据结构。不过Redis内部实际上并不是只有一个主线程， 它还有几个异步线程专门用来处理一些耗时操作。 Redis为什么要懒惰删除？ 删除指令del会直接释放对象的内存， 大部分
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摘要：Redis - Scan 在平时线上Redis维护工作中， 有时候需要从Redis实例成千上万的key中找出特定前缀的key列表来手动处理数据。可能是修改它的值， 也可能是删除可以。这里有一个问题，如何从海量的key中找出满足特定前缀的key列表来？ Redis提供了一个简单粗暴的指令key
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摘要：Redis 线程IO模型 Redis是单线程程序! 这点必须铭记。 Redis单线程为什么还能这么快？ 因为它所有的数据都在内存中， 所有的运算都是内存级别的运算。正因为Redis是单线程， 所以要小心使用Redis指令， 对于那些时间复杂度位O(n)级别的指令， 一定要谨慎使用，一不小心就
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摘要：Redis 布隆过滤器 应用场景 我们知道可以用HyperLogLog数据结构用来进行估数， 它非常有价值，可以解决很多精度不高的统计需求。 但是如果我们想知道某一个值是不是已经在HyperLogLog结构里面了， HyperLogLog就不能为力了， 它只提供了pfadd和pfcount方
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摘要：管道(pipeline) Redis管道(pipeline)本身并不是Redis服务器直接提供的技术，这个技术本质上是有客户端提供的，跟服务器没有什么直接关系。 Redis消息交互 当我们使用客户端对Redis进行一次操作时，客户端将请求传送给服务器，服务器处理完毕后，在将响应回复给客户端。
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摘要：Redis Geohash Redis在3.2版本后增加了地理位置GEO模块， 意味着可以使用Redis来实现摩拜但这[附近的Mobike]、美团和饿了么[附近的餐馆]这样的功能了。 用数据库来算附件的人 地图元素的位置数据使用二维的经纬度表示， 经度范围(-180， 180]， 纬度范围(
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摘要：Unbuntu 安装redis-cell 插件模块 redis-cell 限流模块 Redis4.0提供了限流Redis模块，它叫redis-cell。该某块也使用了漏斗算法， 并提供了原子的限流指令。 安装步骤 1、查看redis的系统版本 vagrant@homestead:~$ redis-s
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摘要：漏斗限流 基本思路 漏斗限流是最常用的限流方法之一， 顾名思义， 这个算法的灵感来源于漏斗的结构。 漏斗的容量是优先的， 如果将漏斗嘴堵住， 然后一直往里面灌水， 它就会变满， 直至再也装不进去。如果将漏斗嘴放开， 水就会往下流， 水流走一部分后， 就又可以继续往里面灌水。 如果漏斗的流水速
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摘要：简单限流 限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时， 如何阻止计划外的请求继续对系统施压， 这是一个需要重视的问题。 除了控制流量， 限流还有一个应用目的是用于控制用户行为， 避免垃圾请求。比如在用户的发帖、回复、点赞等行为都要严格受控，一般要严格限定某行为在规定时
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摘要：Redis阅读笔记--压缩列表 压缩列表(ziplist)是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表指包含少量的列表项， 并且每个列表项要么就是小整数值， 要么就是长度比较短的字符串， 那么Redis就会使用压缩列表来做列表键的底层实现。 例如，执行以下命令将会创建一个压缩列表实现的列表键。
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摘要：Redis阅读笔记-整数集合 整数集合(intset)是集合键的底层实现之一， 当一个集合只包含了整数值元素， 并且这个集合的元素数量不多时， Redis就会使用整数集合作为集合键的底层实现。 举个例子，如果创建一个只包含5个元素的集合键， 并且集合中的所有元素都是整数值， 那么这个集合键的
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摘要：Unbuntu 安装Redis 布隆过滤器插件 查看你的Redis系统版本 vagrant@homestead:~$ redis-server -v Redis server v=5.0.8 sha=00000000:0 malloc=jemalloc-5.1.0 bits=64 build=129
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摘要：Redis 布隆过滤器 应用场景 我们知道可以用HyperLogLog数据结构用来进行估数， 它非常有价值，可以解决很多精度不高的统计需求。 但是如果我们想知道某一个值是不是已经在HyperLogLog结构里面了， HyperLogLog就不能为力了， 它只提供了pfadd和pfcount方
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