使用场景Redis 的 Set 数据结构适用于以下场景：去重：可以将具有重复元素的数据存储在 Set 中，利用 Set 自动去重的特性，去除重复元素。 判重：可以使用 sadd 命令将元素添加到 Set 中，并使用 sismember 命令查询某个元素是否存在于 Set 中，以实现判重功能。 关系型数据处理：可以通过 Set 实现关系型数据处理。例如，可以将一个用户的粉丝列表、关注列表存储在两个不
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2023-07-11 14:24:05
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Redis是开源的，c编写的，基于内存（快）且支持持久化（数据备份保存到硬盘），高性能的key-value的NoSQL数据库 目录1、字符串String 2、列表List（有索引）3、散列 Hash （实际上是map）4、集合 Set（去重，无序）5、有序集合 sortedSet （去重，有序）Linux连接Redis cd /usr/local/soft/
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2024-02-22 14:13:33
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1、Redis 各种数据类型的基本用法String 普通字符串Hash 类似于maplist 有序集合 还可以用作队列set 无序集合，有去重效果sorted set 有序去重集合HyperLogLog 用于去重统计 2、各种使用场景1、热点数据缓存比如分布式 session,热点查询数据的缓存。这个就比较简单了，查询数据时先从 redis 里查询，如果查到了直接返回，如果没有查到再从数
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2024-02-05 13:01:57
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1、什么是哨兵哨兵是对Redis的系统的运行情况的监控，它是一个独立进程，功能有二个：监控主数据库和从数据库是否运行正常；主数据出现故障后自动将从数据库转化为主数据库；2、原理单个哨兵的架构：多个哨兵的架构：多个哨兵，不仅同时监控主从数据库，而且哨兵之间互为监控。多个哨兵，防止哨兵单点故障。3、环境当前处于一主多从的环境中：4、设置哨兵启动哨兵进程首先需要创建哨兵配置文件：vim sentinel
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2024-06-25 19:30:35
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去重：是对请求或者消息在一定时间内进行去重 幂等：实在保证请求或者消息在任意时间内进行处理，都需要保证它的结果是一致的 去重和幂等的本质：唯一Key + 存储 不同的业务场景，唯一Key是不一样的，由业务决定 存储选择挺多的，比如本地缓存、redis、MySQL、HBase等等，具体选取什么，也和业务有关。比如在消息管理平台这个场景下，存储选择redis（读写优越），redis也有过期时间，方便解
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2024-04-21 08:16:45
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一、Redis为什么那么快QPS达到10万/秒用C语言实现基于内存单线程，不用线程上下文切换及加锁二、Redis数据类型String，常见的缓存，存储登录session等Hash，存储对象，单独修改对象属性List，有序列表，可实现简单的消息队列，阻塞队列Set，分布式去重Zset，也叫做sorted set，有序集合，关联一个double类型的分数，根据分数排序，可实现排行榜、延时队列Strea
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2024-02-26 18:32:43
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前言之前有篇文章提到了实现增量爬虫可以利用redis数据库进行url去重，今天博主就给大家分享一下python如何利用redis进行去重吧。在试验中，我们用到Redis数据库和hash算法，我们先了解一下Redis和hashlib。Redis简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis 优势读写速度极快，Redis能读的速度是110000次/
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2023-08-15 16:46:52
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一：业务需求 用户名存储之前进行去重判断方法一：使用redis的set集合进行去重判断keys * 查看所有的键type 键名 查看对应的数据类型sadd set a b c 往set集合里面插入 三个元素smember set 查看键名为set的集合所有的成员sadd set a 返回一个值 插入存在的数据sadd set d &nb
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2023-06-29 11:00:03
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一.介绍SDS：在Redis中并没有直接使用C语言的字符串(以空字符结尾的字符数组)，而是构建了一种名为简单动态字符(SDS)的抽象类型，并且SDS用作Redis的默认字符串。在Redis中一个可以被修改的字符串值都是用SDS来表示这样一个字符串值的，因此在Redis中键值对的底层都是由SDS来实现的。举例：如果客户端执行命令：SET msg "hello world",那么Redis将在数据库中
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2024-07-01 20:50:43
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今天，我和大家分享下redis在运维数据分析中的去重统计方式。为了避免混淆，本文中对于redis的数据结构做如下约定： SET：saddkey memberZSET：zaddkeyscorememberHYPERLOGLOG:pfaddkeyelementSTRING:setbitkeyoffset value 名词约定：维度：比如版本、操作系统类型、操作系统版本、运营商、设备型号、网络类型等复合
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2024-03-06 21:09:48
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# 项目方案：利用Redis实现列表去重功能
## 概述
在实际项目中，有时候需要对数据进行去重操作，保证数据的唯一性。本项目方案将使用Redis实现对列表数据的去重功能。
## 实施方案
### 1. 利用Redis的集合数据结构实现列表去重
通过将列表中的元素存储在Redis的集合中，由于集合的特性是不允许重复元素存在，所以可以实现列表的去重功能。
```markdown
// 代
原创
2024-03-29 04:55:33
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# Redis队列如何去重
在很多应用场景中，使用Redis作为队列（比如使用List或Sorted Set）来进行任务的异步处理是非常常见的。但是，当多个任务同时添加到队列中时，可能会出现重复任务的问题。本文将详细探讨如何在Redis队列中去重，包括示例代码和相关的设计图。
## 1. 介绍
去重的需求在许多应用中都是必要的，特别是在消息队列、后台任务处理等场景。Redis作为高性能的内存
原创
2024-08-15 04:34:07
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前言博客还是要写的, 知识还是要整理的. 不常用的东西不整理, 到最后就只剩下一个名词.正文日常开发经常是有计数功能, 譬如统计一个商品的访问次数 访问人数等, 那就来聊聊实现计数的 Redis 的实现方法. 计数分为去重以及非去重两种, 非去重计数没有太多可谈的, 直接使用 incr 指令, 简单高效. 这里用商品访问人数的列子详细说下去重计数.Set集合 利用集合的去重功能,存入用户 ID,
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2023-07-09 17:55:03
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业务场景问题：假设我们现在有一个网站，需要记录每天的 UV 数据，那应该采取什么方案来实现呢？如果只是统计网站的 PV，那么给每个网页配置一个独立的 Redis Key 即可，key 中可以加上日期信息实现历史数据的记录。这样每当有一个用户访问当前网站，就对应执行一次 incrby。但是 UV 不同，它需要实现去重的操作，说到去重，大家第一时间想起的可能就是 set 或者 hashmap 这样的数
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2023-08-07 23:29:49
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三种去重方式去重就有三种实现方式，那有什么不同呢？HashSet使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。缺点：占用内存大，性能较低。Redis去重使用Redis的set进行去重。优点是速度快（Redis本身速度就很快），而且去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取。缺点：需要准备Redis服务器，增加开发和使用成本。布隆过滤器（BloomFil
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2023-08-18 14:13:30
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第一种、使用set（）来去重只适合单次爬取# 导入异常处理模块
from scrapy.exceptions import DropItem
class spiderNamePipeline(object):
def __init__(self): #建立构造方法
self.title = set() #定义集合
def pr
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2023-09-19 21:19:23
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我们学习了 AOF 和 RDB，如果 Redis 发生了宕机，它们可以分别通过回放日志和重新读入 RDB 文件的方式恢复数据，从而保证尽量少丢失数据，提升可靠性。不过，即使用了这两种方法，也依然存在服务不可用的问题。比如说，我们在实际使用时只运行了一个 Redis 实例，那么，如果这个实例宕机了，它在恢复期间，是无法服务新来的数据存取请求的。我们知道Redis 具有高可靠性，又是什么意思呢？其实，
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2023-08-08 15:50:16
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# Redis Bitmap 如何实现去重
在大数据和高并发的场景中，去重是一个常见的问题。例如，用户注册、网站访问统计等，都需要确保数据的唯一性。Redis 作为一个高性能的内存数据库，提供了多种数据结构，其中 Bitmap 是一种高效的去重方式。本文将深入探讨如何利用 Redis Bitmap 实现去重，结合代码示例进行详细说明。
## 1. 什么是 Redis Bitmap？
Redi
5大应用场景：1.缓存技术; 2.列队; 3. 去重技术; 4. 积分板; 5.订阅与发布Redis应用场景使用Redis做缓存Redis的字符串、哈希表两种结构适合做key与value信息使用Redis做队列使用列表可以实现普通级和优先级队列功能使用有序集合数据结构，可以实现优先级列队使用哈希表可以实现 延时队列使用Redis去重利用集合，实现小批量数据去重利用字符串数据结构的位操作，实现布隆过
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2023-08-15 10:49:40
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BloomFilter算法及其适用场景BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据，利用位数组来简洁的表示一个集合，并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合。因为基于Hash来计算数据所在位置，所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的。因为存储简洁，这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据。那么，还有这种时间和空间两全其美的算法？当然不是，Blo
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2023-08-18 22:00:05
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