本篇文章介绍下redis排序命令.redis支持对list，set和sorted set元素的排序。排序命令是sort 完整的命令格式如下： SORT key [BY pattern] [LIMIT start count] [GET pattern] [ASC|DESC] [ALPHA] [STORE dstkey] 下面我们一一说明各种命令选项 （1）
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2024-06-11 07:38:26
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Redis入门1 Redis命令2 Redis入门案例2.1 引入jar包2.2 测试字符串2.3 测试Hash2.4 测试List2.5 Redis事务控制3 Spring整合Redis3.1 编辑pro文件3.2 编辑配置文件4 JSON回顾4.1 json官网介绍4.2 object格式4.3 array格式4.4 复杂格式5 JSON与对象转化5.1 对象转为JSON串5.2 JSON转
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2023-09-04 14:53:44
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# 如何实现“Redis 亿级 Key”
Redis 是一个开源的高性能键值对数据库，常用于缓存、消息队列和实时数据存储。在处理亿级 Key 的时候，我们需要确保高效的数据结构和快速的读写性能。本文将简单介绍如何实现 Redis 亿级 Key 的流程，并逐步展示代码实现。
## 整体流程概述
以下是实现 Redis 亿级 Key 的一般流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 07:00:46
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1前段时间，在网上看到一道面试题：如何用redis存储统计1亿用户一年的登陆情况，并快速检索任意时间窗口内的活跃用户数量。觉得很有意思，就仔细想了下 。并做了一系列实验，自己模拟了下 。还是有点收获的，现整理下来。和大家一起分享。Redis是一个内存数据库，采用单线程和事件驱动的机制来处理网络请求。实际生产的QPS和TPS单台都能达到3,4W，读写性能非常棒。用来存储一些对核心业务弱影响的用户状态
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2023-09-02 20:10:22
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缓存设计可谓老生常谈了，早些时候都是采用memcache，现在大家更多倾向使用redis，除了知晓常用的数据存储类型，结合业务场景有针对性选择，好像其他也没有什么大的难点。如果是几十、几百并发的业务场景，缓存设计可能并不需要考虑那么多，但如果是亿级的系统呢？首先，先了解缓存知识图谱早期的缓存用于加速CPU数据交换的RAM。随着互联网的快速发展，缓存的应用更加宽泛，用于数据高速交换的存储介质都称之为
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2023-11-21 20:08:47
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上一篇Mysql数据库快速插入亿级数据，介绍了如何造亿级数据。OK，现在数据有了，怎么分区？常见的思路有两个： ①使用ALTER TABLE创建分区； ②先创建一张与原来一样的新表，对新的空表分区，然后将原表数据备份到新表，然后删除原表，将新表改名为原表名。 下面就来实践这两种思路。原表sql：CREATE TABLE `t_send_message_send` (
`id` bigint(2
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2023-08-10 13:58:04
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背景我们线上有一个redis-sentinel集群，随着数据量的增大，识别到redis容量近期会达到瓶颈，稳定性也有很大的风险，两台redis机器rdb进程随时都在进行全量备份，一直暂用100%的cpu，当下次有大量数据写入的时候，比如每秒10000个数据持续写入，rdb备份势必会失败，按照官网所说，redis maxmemory配置到32g以上是不会带来效率和稳定性的增强，为了规避风险
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2023-08-30 09:40:13
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购物车主要功能是临时存放欲购买的商品，然后在结算或下订单时，把购物里面的数据全部移除。其数据结构主要包含的字段有：用户ID、商品ID、商品规格ID、商品数量。在移动端的电商系统里，根据是否需要在不同终端同步数据以及对购物车数据的重要程度，实现购物车功能有两种方式可选：【1】对于不需要在多终端同步购物车数据，以及购物车数据不太重要的情况下，可以选择把购物车的数据全部缓存在用户本地终端。这种方式的优点
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2024-02-23 14:49:20
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在大数据时代，数据排序成为了一个非常重要的任务，尤其是在大规模数据处理的场景中。Hive作为一种常见的数仓工具，面对亿级数据的排序问题时，其性能和效率备受关注。因此，本文将详细分析Hive对亿级数据排序的问题和解决方案。
### 背景定位
在亿级数据排序的场景中，数据的规模对于系统的性能是一种考验。为了形象化数据场景需求模型，我们可以将其呈现为以下的数学公式：
\[
T(n) = O(n \l
Redis高级1.Spring整合哨兵1.1 入门案例1.2 编辑pro文件1.3编辑配置文件1.4 定义工具类2.Redis集群2.1 问题说明2.2 Redis集群实现2.3 脑裂3.集群搭建步骤3.1 划分集群规模3.2 搭建步骤3.3 复制出7001~7008文件夹3.4 修改多个文件端口3.5 编辑redis批量启动脚本3.6 通过ruby创建redis集群3.7 集群测试3.8 集群
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2023-08-28 10:19:12
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前言：近期在准备面试的时候，在准备算法的排序的过程中，查看了许多网上许多博客，发现很多博客总结的不是很全面，而且有部分博客中也存在着一些误差，于是我就花费了几天的时间，研究了一下排序算法，对排序算法做了一个比较全面的总结。包含了我们常使用的十大排序算法。排序的定义****对一组对象，按照某一规格进行有序排列排序常见术语稳定：排序要求必须正确，不能出现任何差错，比如两个数相同，则排序后两个数的顺序不
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2024-01-03 09:55:48
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目录1.冒泡排序2.快速排序3.插入排序4.希尔排序5.选择排序6.堆排序7.归并排序8.计数排序：速度快，一般用于整数排序9.桶排序10.基数排序1.冒泡排序冒泡排序思路：（两层for循环）比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。持续每次对越来
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2023-07-16 09:18:57
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迁移系统时，有时你必须建立一个小脚手架。我们最近不得不这样做：在Instagram上，于遗留原因，我们需要将大约3亿张照片映射到创建它们的用户的ID，以便了解要查询的分片（请参阅有关我们的更多信息）分片设置）。虽然所有客户端和API应用程序都已更新并向我们返回 完整信息，但仍有许多人缓存的旧数据。我们需要一个解决方案：查找键并快速返回值将数据存在内存中，理想情况下是在EC2高内存类型（17GB或3
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2024-02-22 14:14:53
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目录前言过期策略简介淘汰策略 前言Redis 之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的 redis 其内存大小不宜过大，会影响持久化或者主从同步性能。 我们可以通过修改配置文件来设置 redis 的最大内存： 当内存使用达到上限后，就无法存储更多的数据了。那么要想继续存储，就需要想办法搞出空间来，Redis提供了两种策略：过期策略、淘汰策略。过期策略简介我们可以使用 expire
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2024-10-08 10:04:14
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随着数据量的爆炸式增长，如何在亿级数据规模下实现高效的数据读取成为了许多企业和开发者面临的重大挑战。Redis 作为一款高性能的键值数据库，以其卓越的性能和丰富的数据结构支持，成为了处理大规模数据读取的理想选择。本文将深入探讨 Redis 在亿级数据读取中的应用，通过理论分析和实战代码样例，帮助读者更好地理解和应用 Redis。
原创
精选
2024-08-05 16:16:21
533阅读
# 搭建“亿级的pv的redis”系统指导
## 1. 整体流程
在搭建“亿级的pv的redis”系统之前，我们首先需要明确整个流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 Redis |
| 2 | 配置 Redis |
| 3 | 搭建 Redis 集群 |
| 4 | 水平扩展 Redis |
| 5 | 监控 Redis 性能
原创
2024-03-09 06:41:22
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力求让大家彻底学会使用redis的bit位操作并掌握其底层实现原理！主要包含以下内容：redis位操作命令示例底层数据结构分析为什么他的算法时间复杂度是O(1)?10亿数据量需要多大的存储空间？redis位操作适合哪些应用场景？本文redis试验代码基于如下环境：操作系统：Mac OS 64位版本：Redis 5.0.7 64 bit运行模式：standalone mode# redis位操作re
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2024-10-15 11:30:34
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# Redis 亿级数据读取
## 什么是 Redis？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的基于内存的键值存储数据库，它支持多种数据结构，并提供丰富的 API 可以用于存储、检索和操作数据。Redis 以其快速、高效和可扩展性而广泛用于缓存、会话存储和消息队列等场景。
## Redis 亿级数据读取
在实际应用中，Redis 可以处理海量数据，并且在
原创
2024-07-11 05:56:43
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5、大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢？比如超过了1GB大小？这种就是大表join大表的问题。首先引入一个具体的问题场景，然后基于此介绍各自优化方案。 5.1、问题场景 问题场景如下： A表为一个汇总表，汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息，即对于每个卖家最近N天，其每个买家共成交了多少单，总金额是多少
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2023-11-15 14:08:29
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一、慢查询分析（查询日志：所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息（例如：发生时间，耗时，命令的详细信息）记录下来，Redis也提供了类似的功能。） Redis客户端执行一条命令分为如下4个部分：1）发送命令 2）命令排队 3）命令执行 4）返回结果（需要注意，慢查询只统计步骤3的时间，所以没有
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2023-08-10 11:49:41
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