1 简单的主从复制模式public class TextMS {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis_M = new Jedis("127.0.0.1",6379);
Jedis jedis_S = new Jedis("127.0.0.1",6380);
//从机
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2023-07-09 23:29:08
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1、问题 最近做一个探针项目，需要判断用户是不是第一次被采集，原来直接使用redis的key-value第一次缓存，过了段时间发现这样key会无穷无尽。。2、解决方案漫画：Bitmap算法 整合版 具体实现，针对具体用户的mac做hash，hash生成的结果作为bitmap的offset，bitmap即位图，每位保存0或1，1标识已经存在4294
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2023-05-25 17:48:37
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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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1.去重package Data;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class TestRedisUniq {
public static Jedis jd = new Jedis("localhost", 6379);
public static void main(String[] args) {
// T
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2023-05-26 15:54:09
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前言：“去重”是日常工作中会经常用到的一项技能，在爬虫领域更是常用，并且规模一般都比较大。去重需要考虑两个点：去重的数据量、去重速度。为了保持较快的去重速度，一般选择在内存中进行去重。数据量不大时，可以直接放在内存里面进行去重，例如python可以使用set()进行去重。当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构。当数据量再大一点时，可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32
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2023-09-24 12:25:34
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A、Redis 五种数据类型是什么？哪些场景使用？如何选择？五种数据类型：String、Hash、set、zset 和 listString 常用于做缓存、分布式锁、计数器、分布式ID、存token 等等。。。。Hash 用于将结构化数据 (对象、多键值对) 缓存到 Redis 中，常用来存储部分变更的数据(用户信息等)list 用作异步队列和存储多个有序的字符串，例如朋友圈、Twitter 的关
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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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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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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基于Scrapy-redis去重1、安装scrapy-redispip3 install scrapy-redis2、完全自定义redis去重原理import redis
from scrapy.dupefilter import BaseDupeFilter
# 类似MD5值的一个数【如果url是一样的那么这个类似md5值的数也是一样的】
from scrapy.utils.request im
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2023-06-25 20:17:27
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官方去重：scrapy官方文档的去重模块，只能实现对当前抓取数据的去重，并不会和数据库里的数据做对比。也就是说如果你抓了100条数据，里面有10条重复了，它会丢掉这10条，但100条里有20条和数据库的数据重复了，它也不管，照样存进去。class DuplicatesPipeline(object):
def __init__(self):
self.url_seen
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2024-07-29 15:02:24
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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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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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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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一、用函数对数组进行去重的方法1、arrau_unique函数的作用移除数组中重复的值。将值作为字符串进行排序，然后保留每个值第一次出现的健名，健名保留不变。第二个参数可以选择排序方式：SORT_REGULAR - 按照通常方法比较(不修改类型)SORT_NUMERIC - 按照数字形式比较SORT_STRING - 按照字符串形式比较SORT_LOCALE_STRING - 根据当前的本地化设置
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2024-06-17 07:33:46
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Set集合类型简介Redis里面的Set类型跟Java里面的Set一样，都是带有自动除重的，它里面不会出现重复的数据。特点：自动除重底层数据结构Redis中的Set是一个String类型的无序集合，它的底层其实是一个value值为null的hash表，所以Set的添加、删除、查找的时间复杂度都是O(1)。常用命令sadd将一个或多个member元素添加到集合key中，集合中已存在的member元素
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2023-08-31 08:39:27
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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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