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简介redis cluster是亲生的集群方案，目前，在高可用和稳定性方面，都有了很大的进步。据统计和观察，采用redis cluster架构的公司和社区越来越多，已经成为事实的标准。它的主要特点就是去中心化，无需proxy代理。其中一个主
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执行单条命令平时在访问 Redis 服务器，一般都会使用 redis-cli 进入交互模式，然后一问一答来读写服务器，这种情况下我们使用的是它的「交互模式」。还有另外一种「直接模式」，通过将命令参数直接传递给 redis-cli 来执行指令
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Redis中opsForValue()方法的使用1、set(K key, V value)新增一个字符串类型的值，key是键，value是值。redisTemplate.opsForValue().set("stringValue","bb
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一、安装gcc依赖由于 redis 是用 C 语言开发，安装之前必先确认是否安装 gcc 环境（gcc -v），如果没有安装，执行以下命令进行安装 [root@localhost local]# yum install -y gcc 二、下
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环境准备1、基于centos7系统的服务器（或者云服务器）；2、redis 安装包搭建过程由于资源限制，本篇将在一台服务器上搭建，通过不同的端口号进行区分；1、上传redis安装包到指定目录下（并解压）2、在当前目录下，创建三个目录在当前目
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一、Redis实现分布式锁原理为什么需要分布式锁在聊分布式锁之前，有必要先解释一下，为什么需要分布式锁。与分布式锁相对就的是单机锁，我们在写多线程程序时，避免同时操作一个共享变量产生数据问题，通常会使用一把锁来互斥以保证共享变量的正确性，其
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一、单点Redis的问题1、数据丢失问题Redis数据持久化。2、并发能力问题大家主从集群，实现读写分离。3、故障恢复问题利用Redis哨兵，实现健康检测和自动恢复。4、存储能力问题搭建分片集群，利用插槽机制实现动态扩容。二、RDBRDB全
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一、前言我们在实现使用Redis实现分布式锁，最开始一般使用SET resource-name anystring NX EX max-lock-time进行加锁，使用Lua脚本保证原子性进行实现释放锁。这样手动实现比较麻烦，对此Redis
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架构方案使用 redis 集中存储，实现分布式集群共享用户信息，这里我们采用第三方开源插件crazycake来实现，pom.xml 引入：<dependency> <groupId>org.springframework.boot</
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一、Redis键(key)通用指令key特征：key是一个字符串，通过key获取redis中保存的数据。1、key基本操作命令功能del key该命令用于在 key 存在时删除 keyexists key检查给定 key 是否存在type
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读写分离Redis 通过副本，实现「主-从」运行模式，是故障切换的基石，用来提高系统运行可靠性。也支持读写分离，提高读性能。你可以部署一个主结点，多个从结点。将读命令分散到从结点中，从而减轻主结点压力，提升性能。以上就是Redis实现读写分
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简介限流简称流量限速(Rate Limit)是指只允许指定的事件进入系统，超过的部分将被拒绝服务、排队或等待、降级等处理.常见的限流方案如下：固定时间窗口固定时间窗口是最常见的限流算法之一。其中窗口的概念，对应限流场景当中的限流时间单元。原
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一、序言Redis高可用有两种模式：哨兵模式和集群模式，本文基于哨兵模式搭建一主两从三哨兵Redis高可用服务。1、目标与收获一主两从三哨兵Redis服务，基本能够满足中小型项目的高可用要求，使用Supervisor监控并管理Redis实例
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多样的数据类型string 类型简单方便，支持空间预分配，也就是每次会多分配点空间，这样 string 如果下次变长的话，就不需要额外的申请空了，当然前提是剩余的空间够用。List 类型可以实现简单的消息队列，但是注意可能存在消息丢失哦，它
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1、网上搜索redis，查找下载连接连接为http://download.redis.io/releases/redis-6.0.3.tar.gz2、使用wget下载gz包，安装成功如图所示wget http://download.redi
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起源自从在 Redis 4.0 引入模块后，用户开始思考如何解决这些问题。其中一个用户 Timothy Downs 通过 IRC 和我说道：\<forkfork> 我计划给这个模块增加一个事务日志式的数据类型 ——
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Redis持久化机制实现原理是什么？持久化：Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免进程退出导致数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式(数据或命令)从内存保存到硬盘；当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数
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Redis复制在生产环境中，Redis通过持久化功能（RDB和AOF技术）保证了即使在服务器重启的情况下也不会损失（或少量损失）数据。但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题（生产环境中多次遇到），也会导致数据丢
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SpringBoot支持的缓存组件在SpringBoot中，数据的缓存管理存储依赖于Spring框架中cache相关的org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.Cac
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对于后端开发人员来讲使用一条SQl就可以实现列表查询的接口，如果查询条件很复杂，表库设计不合理，会导致查询很困难，这篇文章和大家分享一下用Redis实现搜索接口。下面以一个例子开始，这是某购物网站的搜索条件，如果让你实现这样的一个搜索接口，