Python-redis————hash操作

现在容器化已经是趋势，制作镜像也是我们的基础工作。镜像越小，部署起来越方便。在这个方面，轻巧的Linux发行版本就是一个很好的选择，这里我们选择alpine linux 。目前最新版本是3.12.1。官方很友好的提供了minirootfs的包，这个包就是为

在使用用户名和密码登录功能时，需要填写验证码，验证码是以图形化的方式进行获取和展示的。验证通过即可继续进行登录。借助开源的验证码工具库可以生成验证码。第一个example是用于演示生成验证码和验证码的示例代码。当验证码生成后，将验证码存放在Redis中，并

在windows本地搭建redis缓存，添加到本地计算机的服务中，保证每次开机自动启动服务。解压缩包，拷贝文件夹到计算机指定的磁盘下。然后编辑redis.windows.conf文件，设置redis的密码：找到# requirepass foobared

本系列将和大家分享Redis分布式缓存，本文是该系列的开篇，主要简单介绍下Redis客户端及服务端的安装。基于内存管理，实现了5种数据结构，单线程模型的应用程序，对外提供插入--查询--固化--集群功能。但是不能当数据库，不能作为数据的最终依据。单线程多进

本系列将和大家分享Redis分布式缓存，本章主要简单介绍下Redis中的String类型，以及如何使用Redis解决订单秒杀超卖问题。Redis中5种数据结构之String类型：key-value的缓存，支持过期，value不超过512M。Redis是单线

我们先不谈Redis，来看一下跳表。还要支持输入道具名称的精确查询和不输入名称的全量查询。拍卖行商品列表是线性的，最容易表达线性结构的是数组和链表。每个元素均关联一个double类型的score，Redis 根据score进行从小到大排序；这个是 Redi

先将 redis-5.0.5 里的配置文件 redis.conf 移动到刚创建的 config 文件夹。 注释掉 bind 127.0.0.1 这一行。 将 protected-mode 属性改为 no

Redis 在 3.2 版本以后增加了地理位置 GEO 模块，意味着我们可以使用 Redis 来实现摩拜单车「附近的 Mobike」、美团和饿了么「附近的餐馆」这样的功能了。比如掘金办公室在望京 SOHO，它的经纬度坐标是 ，都是正数，因为中国位于东北半球

docker run --name redis -p 6379:6379 -d --restart=always a4d3716dbb72 redis-server --appendonly yes --requirepass "123456&q

为啥Redis使用pipelining会更快？为什么执行结果相差如此之大呢？因为这是连接本地的redis，所以网络开销非常小，当然，这里仍然有一部分是网络开销影响，可是除此之外是否还有其它影响因素呢？答案是有，比如OS进程调度，当不使用管道时，Redis处

<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>. -- Created by IntelliJ IDEA.local count = tonumber(redis.ca

性能极高，Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set

存储：zadd key score menber1 score menber2 ...删除指定的key：del key1 key2...获取所有与pattern匹配的key： keys pattern 。

秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销，推广品牌的方式。既可以给平台带来用户量，还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统，可以提高平台系统的稳定性和公平性，获得更好的用户体验，提升平台的口碑，从而提升秒杀活动的最大价值。本文讨论云数据库Redis版缓存设计高并

作为一名服务端工程师，工作中你肯定和 Redis 打过交道。Redis为什么快，这点想必你也知道，至少为了面试也做过准备。很多人知道Redis快仅仅因为它是基于内存实现的，对于其它原因倒是模棱两可。Redis 是基于内存的数据库，那不可避免的就要与磁盘数据

触发机制--主要三种方式。主进程通过fork()函数，创建子进程生成DRB文件，在此期间访问redis仍然能正常响应。save 300 10 #300秒修改了10次就自动生成RDB文件。stop-writes-on-bgsave-error yes #b

解决方法：在你RedisUtil类里加入下图红框的的代码，

惰性删除不会去主动删除数据，而是在访问数据的时候，再检查当前键值是否过期，如果过期则执行删除并返回 null 给客户端，如果没有过期则返回正常信息给客户端。它的优点是简单，不需要对过期的数据做额外的处理，只有在每次访问的时候才会检查键值是否过期，缺点是删除

在一个天朗气清的日子，小灰登上了线上的redis打算查询数据。然而他只记得前缀而不知道整个键是多少，于是在命令行敲入了“keys xxx*”命令。瞬间服务卡死，报警邮件堆满了邮箱，而小灰，只能目瞪狗呆的等待着即将降临的case study。基本上，keys

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

最近做了一个帖子的收藏、点赞数量的功能，其实之前也做过类似的功能，因为之前一直使用的mysql 总是感觉对于这种频繁需要改变的值，不应该给予Mysql过大的压力，本文章采用的是redis 做了持久化。下面贴出关键代码：DataResponse是项目中使用的

设置 key对应的值为 string类型的 value。如果key 已经存在，返回 0，nx 是not exist 的意思。由于原来 name 有一个对应的值，所以本次的修改不生效，且返回码是 0。可见由于最后一次的调用是10 秒以后了，所以取不到 hai

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~如果一个请求更新缓存的时间比较长，甚至比锁的有效期还要长，导致在缓存更新过程中，锁就失效了，此时另一个请求会获取锁，但前一个请求在缓存更新完毕的时候，如果不加以判断直接删除锁，就会出现误删除其它请求创建的锁的情况，所

Redis是现在很受欢迎的NoSQL数据库之一，目前广泛用于缓存系统、分布式锁、计数器、消息队列系统、排行榜、社交网络等场景中，本篇文章成哥为大家带来redis日常使用实践，及通过代码实现redis的分布式锁。Redis通过IO多路复用解决单线程下并发客户

在最近的业务中，接到了一个需要处理约十万条数据的需求。这些数据都以字符串的形式给到，并且处理它们的步骤是异步且耗时的。如果以串行的方式实现，其耗时是相当长的：。经过调研后发现，使用异步任务队列是个不错的办法。当任务队列为空，表示所有任务已经被认领完；当所有

Python操作Redis的redis模块对字符串的主要操作函数包括：SET、GET、GETSET、SETEX、SETNX、MSET、MSETNX、INCR、APPEND、SETRANGE、STRLEN。Python操作Redis主要利用了redis模块来

节点之间完成相互通信的基础，有一定的频率和规则。CLUSTER MEET命令被用来连接不同的开启集群支持的 Redis 节点，以进入工作集群。如果接收的节点已经将发送节点信任为已知节点，它会处理 gossip 部分并且发送一个握手消息给未知的节点。由于在心

仅靠着超高配置的服务器资源，还是很难支撑高并发的场景。因此我们需要缓存。比如双十一的时候，iPhone12在凌晨00:00-01:00可1分钱抢购，哇，这个可是真便宜呢，程序员们也预测到了商品的火爆，于是将iPhone12的商品信息缓存到redis中，设置

分布式缓存是分布式系统中的重要组件，主要解决高并发、大数据场景下，热点数据访问的性能问题，提供高性能的数据快速访问。使用缓存常见场景是：项目中部分数据访问比较频繁，对下游 DB造成服务压力，这时候可以使用缓存来提高效率。下面来讲BAT等一线企业中Redis

出现实例宕机自动进行主备切换，配置读写分离缓解Master读写压力。使用官方推荐的哨兵机制就能实现，当主节点出现故障时，由Sentinel自动完成故障发现和转移，并通知应用方，实现高可用性。集群监控，负责监控redis master和slave进程是否正常

你好，我是彤哥。昨天晚上下班回家，在地铁上，老大突然打来电话，B系统生产环境响应缓慢，影响了A系统的使用，几万小哥收不了单，大概有30万单卡住了，你去帮忙定位一下。我8点半左右到家，立马上线入会。事实证明，重启后走一波压测依然没什么用，1000个并发，平均

redis是一个完全开源的，高性能的key-value数据库，特点是：支持原子性、持久化、丰富的数据类型。在使用redis的时候，要注意的key设计，这样易于维护，考虑持久化策略，以防在服务异常的时候快速的恢复数据；考虑系统的安全策略，不能使用key *命

* @param value redis的value要求是随机串，防止释放其他请求的锁。* @param expireTime redis的key 的过期时间 防止死锁，导致其他请求无法正常执行业务。String script =

本文转载自微信公众号「Java极客技术」，作者鸭血粉丝 。但是 Redis 的集群估计并不是每个人都会用到，因为很多业务场景或者系统都是一些简单的管理系统，并不会需要用到 Redis 的集群环境。阿粉之前也是这样，项目中用的的 Redis 是个单机环境，

本文分享最新版Redis批量删除key的方法，希望能帮到遇到同样问题的网友。例如key是”123 4566″，传送到管道后面删除，就变成了删除两个key，与预期不符合。xargs使用占位符，删除key时将整个结果传过去，避免了空格问题。改正后的命令在本人的

info 命令用于监控Redis运行情况，其中 info memory 可以查看Redis内存使用统计信息：。Keys命令性能很不好，线上使用该命令简直是业务克星，因此建议生产环境屏蔽Keys命令。运行结果按照从小到大的顺序给出了内存占用最高的10个Key

redis cluster架构下的每个redis都要开放两个端口号，比如一个是6379，另一个就是加1w的端口号16379。16379端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西，cluster bus 的通信，用来进行故障检测、配

当用Redis作为一个LRU存储时，有些时候是比较方便的，在你增添新的数据时会自动驱逐旧的数据。这种行为在开发者论坛是非常有名的，因为这是流行的memcached系统的默认行为。LRU实际上只是支持驱逐的方式之一。这页包含更多一般的Redis maxmem

　　redis-server --service-install redis.windows.conf --maxmemory 200m--service-name redis6380. 　　②，客户端，在客户端可获取主客户端添加的数据，但是无法写入数据

在工作中可能会遇到单点Redis向Redis集群迁移数据的问题，但又不能老麻烦运维来做。为了方便研发自己迁移数据，我这里写了一个简单的Redis迁移工具，希望对有需要的人有用。该工具已经编译成了多平台命令，直接从Github下载二进制文件执行就好了。把代码

非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redi

Dockerfile build run 是手动操作单个容器，假如使用微服务架构，需要启动 100 + 个容器，他们之间的依赖关系如何维护？Docker Compose 用来轻松高效地管理容器，定义运行多个容器。redis_1 | 1:C 12 Sep 2

Redis发布与发布功能是基于事件座位基本的通信机制，是目前应用比较普遍的通信模型，它的目的主要是解除消息的发布者与订阅者之间的耦合关系。Redis同时也可以使用list类型实现消息队列。简介完Redis的发布于订阅功能，下面就要来实操一下，包括linux

速率限制可以保护和提高基于API的服务的可用性。如果你正在与一个API对话，并收到HTTP 429 Too Many Requests的响应状态码，说明你已经被速率限制了。这意味着你超出了给定时间内允许的请求数量。你需要做的就是放慢脚步，稍等片刻，然后再

我曾遇到过这么一个需求：要用 Redis 保存 5000 万个键值对，每个键值对大约是 512B，为了能快速部署并对外提供服务，我们采用云主机来运行 Redis 实例，那么，该如何选择云主机的内存容量呢?所以，当时，我想到的第一个方案就是：选择一台 32

Redis是非常流行的缓存。在Redis升级到3.0版本后，升级到集群版本，被称之为Redis Cluster。在集群版本中，会将数据分成多份，被保存到多个server中，从而保证集群的水平扩展能力，加之每份数据保存多个副本，从而保证可用性，并且集群版本

由于有一条业务线不理想，高层决定下架业务。对于我们技术团队而言，其对应的所有服务器资源和其他相关资源都要释放。释放了8台应用服务器；1台es服务器；删除分布式定时任务中心相关的业务任务；备份并删除MySQL数据库；删除Redis中相关的业务缓存数据。CTO

最近在二刷《Redis设计与实现》，顺便把Redis的源码也撸了一遍。流程图使用OmniGraffle做的，为了方便分析尽量都对每个流程按照不同视角或是不能功能部分分了图层处理。以下也都会先以分图层展示，最后再合并展示主流程。以上源文件可以私信我索取。源代

SAVE 直接调用 rdbSave ，阻塞 Redis 主进程，直到保存完成为止。在主进程阻塞期间，服务器不能处理客户端的任何请求。BGSAVE 则 fork 出一个子进程，子进程负责调用 rdbSave ，并在保存完成之后向主进程发送信号，通知保存已完成