随笔分类 - redis
摘要：拉取redis5.0.3镜像 # docker pull daocloud.io/library/redis:5.0.3 [root@localhost ~]# docker pull daocloud.io/library/redis:5.0.3 5.0.3: Pulling from libra
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摘要：原文：http://www.cnblogs.com/gaoxing/p/4253833.html 内存分配是面向虚拟内存的而言的，以页为单位进行管理的，页的大小一般为4kb，当在堆里创建一个对象时(小于4kb)，会分配一个页，当再次创建一个对象时会判断该页剩余大小是否够，够的话使用该页剩余的内存，减
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摘要：redis 不支持会滚操作的说明. redis 不支持会滚操作的说明. redis 不支持会滚操作的说明.
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摘要：题外话，今天推文2-7条对一些开发中常用的知识点做了分类总结，欢迎阅读！ 需求 前段时间，做了一个世界杯竞猜积分排行榜。对世界杯64场球赛胜负平进行猜测，猜对+1分，错误+0分，一人一场只能猜一次。 1.展示前一百名列表。 2.展示个人排名(如：张三，您当前的排名106579)。 分析 一开始打算直
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摘要：来源：https://mp.weixin.qq.com/s/4kPlBE3C6lTuSvt5mY5hUQ 前言 一. 开发语言 二. 纯内存访问 三. 单线程 四. 非阻塞多路I/O复用机制 前言 一. 开发语言 二. 纯内存访问 三. 单线程 四. 非阻塞多路I/O复用机制 前言 Redis是一种
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摘要：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S
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摘要：用过Redis的都知道，Redis有两种持久化方式：RDB和AOF，他们的区别大家应该都清楚，所以今天主要想分享一下这两种持久化方式的底层原理以及实现。 如果让你手写一个持久化(架构级)的功能，你没有思路的话，那希望这个文章可以给你灵感。 1. RDB持久化 1.1 创建 简单回顾下RDB文件的创建
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摘要：2017-02-24 自从我写完这个话题的上半部分之后，就感觉头脑中出现了许多细小的声音，久久挥之不去。它们就像是在为了一些鸡毛蒜皮的小事而相互争吵个不停。的确，有关分布式的话题就是这样，琐碎异常，而且每个人说的话听起来似乎都有道理。 今天，我们就继续探讨这个话题的后半部分。本文中，我们将从anti
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摘要：基于Redis的分布式锁到底安全吗（上）？ 2017-02-11 网上有关Redis分布式锁的文章可谓多如牛毛了，不信的话你可以拿关键词“Redis 分布式锁”随便到哪个搜索引擎上去搜索一下就知道了。这些文章的思路大体相近，给出的实现算法也看似合乎逻辑，但当我们着手去实现它们的时候，却发现如果你越是
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摘要：在Redis上，可以通过对key值的独占来实现分布式锁，表面上看，Redis可以简单快捷通过set key这一独占的方式来实现，也有许多重复性轮子，但实际情况并非如此。总得来说，Redis实现分布式锁，如何确保锁资源的安全&及时释放，是分布式锁的最关键因素。如下逐层分析Redis实现分布式锁的一些过
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摘要：Redis 是一个开源（ BSD 许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持的数据类型很丰富，如字符串、链表、集合、以及散列等，并且还支持多种排序功能。 什么叫持久化？ 用一句话可以将持久化概括为：将数据（如内存中的对象）保存到可永久保存的存储设备中。 持久化的
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摘要：Redis提供的持久化机制 Redis是一种面向“key-value”类型数据的分布式NoSQL数据库系统，具有高性能、持久存储、适应高并发应用场景等优势。它虽然起步较晚，但发展却十分迅速。 近日，Redis的作者在博客中写到，他看到的所有针对Redis的讨论中，对Redis持久化的误解是最大的，于
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摘要：转载（http://redisbook.com/preview/dict/incremental_rehashing.html） 上一节说过， 扩展或收缩哈希表需要将 ht[0] 里面的所有键值对 rehash 到 ht[1] 里面， 但是， 这个 rehash 动作并不是一次性、集中式地完成的，
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摘要：rehash 随着操作的不断执行， 哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少， 为了让哈希表的负载因子（load factor）维持在一个合理的范围之内， 当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时， 程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。 扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行 rehash （重新
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摘要：转载（美团针对Redis Rehash机制的探索和实践） 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Do
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摘要：转（https://www.cnblogs.com/renpingsheng/p/9862485.html） Redis Cluster是Redis官方提供的Redis集群功能 1.为什么要实现Redis Cluster 1.主从复制不能实现高可用 2.随着公司发展，用户数量增多，并发越来越多，业务
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摘要：1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求，DMP需要管理非常多的第三方id数据，其中包括各媒体cookie与自身cookie（以下统称supperid）的mapping关系，还包括了supperid的人口标签、移动端id（主要是idfa和imei）的人口标签，以及一些黑名单id、ip等数据。 在
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摘要：附录：Redis企业实战的一些坑 一、前言 小伙伴们对Redis应该不陌生，Redis是系统必备的分布式缓存中间件，主要用来解决高并发下分担DB资源的负载，从而提升系统吞吐量。 Redis支持多种数据类型，String（字符串）、list（列表）、hash（哈希）、set（集合）、zset（有序集合
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摘要：http://www.redis.cn/commands.html#geo
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摘要：1. 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，Memcach
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