要做的东西很莫名其妙 可以说是数据互通的一个接口吧 当本地有表单提交后 处理一下数据 发送给另一个公司的接口 在表单提交的存库的controller里 直接处理数据 封装 并发送就完事了 .然而领导叫我写一个接口...接收数据 处理 并发送. 到最后又改成用触发器的方式 然而写触发器的并不会用它发送http请求 &
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2023-07-04 14:42:35
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单线程的redis为何如此快？ 因为redis所有的数据都是存放到内存中，所有的运算都是内存级别的，所以是非常快的，但是因为redis是单线程的，所以要小心使用redis指令，对于那些复杂度特别高的指令谨慎使用，否则会导致redis卡顿。既然redis是单线程，为何能处理那么高的并发呢？因为它采用的是多路复用技术。非阻塞IO 当我们调用套接字的时候，默认是阻塞的，比如当我们使用read方法的时候，
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2023-12-13 22:10:42
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Chapter: Web实时通信技术名词解析1. Web实时通信技术的几个发展阶段 2. 轮询Polling与推送Long Polling 3. 长轮询Long Polling的通俗解释 4. 用简单的程序理解Polling与Long Polling 5. 长轮询的几个关键过程 “轮询”是个耐人寻味的词，第一次看到它的时候我就直接理解为“轮流查询”了。但是看到了英文才知道这个是网络通信专
一、目的使用http长轮询同步数据到网关并了解其运作原理二、内容2.1 背景Soul目前支持四种数据同步模式：HTTP长轮询、Zookeeper、WebSocket、Nacos。今天我们主要是针对http长轮询同步策略进行分析。Soul 借鉴了 Apollo、Nacos 的设计思想，取其精华，自己实现了 http 长轮询数据同步功能。注意，这里并非传统的 ajax 长轮询http长轮询同步流程如图
# 如何实现轮询 Redis
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，常用于实时数据处理场景。轮询（Polling）是一种简单且常见的获取数据的方式，尤其在实时应用中非常有用。本文将指导你实现 Redis 轮询的过程。
## 轮询 Redis 的流程
为了让你清楚地了解整个实现过程，我们给出以下流程图和步骤表：
```mermaid
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原创
2024-10-18 07:35:30
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## Redis轮询简介及实例
### 引言
在分布式系统中，负载均衡是一个重要的问题。它可以确保各个服务器的负载均衡，避免出现某个服务器过载，而其他服务器空闲的情况。Redis是一个基于内存的键值存储系统，它提供了一种轮询算法来实现负载均衡。本文将介绍Redis轮询算法的原理、代码实现及使用示例。
### 什么是Redis轮询算法？
Redis轮询算法是一种负载均衡算法，它通过轮询的方式
原创
2023-08-10 04:44:41
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8.3 Redis什么是Redis，为什么用Redis？Redis是一种支持key-value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存，事件发布或订阅，高速队列等场景。支持网络，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。读写性能优异Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s （测试条件见下一节）。数据类型丰富Redis支持二进制案例的 Strings
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2023-11-14 10:52:12
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# 轮询 Redis：高效数据处理的利器
在现代互联网应用中，数据的实时处理和高效存储是至关重要的。Redis，作为一种高性能的键值数据库，凭借其快速的读写能力和丰富的数据结构，成为了许多应用的首选。而在服务架构中，轮询（Polling）是一种常用的数据处理技术。本文将详细阐述如何在应用中实现轮询 Redis，以便高效获取数据。
## 什么是轮询？
轮询是指在一定时间间隔内定期检查某一资源的
List基础数据在Redis中，可通过list来简单的实现异步消息队列，他提供了lpush(left),rpush(right)，以及对应的lpop和rpop方法来实现对队列的自由操作，同样因为Redis的单线程执行模型，可以确保多实例和多线程对消息的消费不会出现并发问题。通过指令来操作list结构 下面是一个消息队列的spring boot 后台任务，简单的定时
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2023-10-10 17:38:46
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1.线程IO模型Redis 是个单线程程序。Redis所有的数据都在内存中，所有的运算都是内存级别的运算。对于那些时间复杂度为 O(n) 级别的指令，一定要谨慎使用，避免 Redis 卡顿。1.1 非阻塞IO非阻塞 IO 在套接字对象上提供了一个选项 Non_Blocking，当这个选项打开时，读写方 法不会阻塞，而是能读多少读多少，能写多少写多少。能读多少取决于内核为套接字分配的 读缓
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2024-09-10 15:11:17
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在现代软件开发中，经常需要对请求进行合理分发，以便能够高效利用资源。在这方面，加权轮询算法结合 Redis 存储提供了一种高效的解决方案。本文将全面介绍如何在 Java 中实现 Redis 的加权轮询，从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化到应用场景进行详尽的阐述。
### 背景描述
随着微服务架构的普及，对于负载均衡的需求日益增加。尤其是在分布式系统中，如何在不同的服务节点上分配
业务场景业务上有个简单的延时队列的需求（对下单超过15分钟没有支付的订单进行取消操作），整个消息中间件吧，项目上以前本身也没设立消息中间件，加一个似乎也没必要，对方不会运维的话，就惨了。轮询查找订单表吧？订单表可能还挺长的，心疼sql。遂折中一下，轮询redis吧，反正redis本身项目就有。思路如下：1、使用zset数据结构存储，订单号为key，时间为score。 2、新增订单的时候，将订单号插
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2023-07-18 13:04:17
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仲裁当多个源和用户需要共享同一资源时，需要某种仲裁形式，使得所有用户基于一定的规则或算法得到获取或访问共享资源的机会。仲裁方案严格优先级轮询
根据优先级的差异，用户访问共享资源的机会也不同。低优先级的用户可能时钟无法得到资源。公平轮询
公平的对待所有请求。所有用户获得均等的访问机会，不会有用户时钟无法得到资源。权重轮询
兼顾了公平性和差异性。在一个轮询周期内，不同权重的用户会得到
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2023-11-18 21:27:35
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文章目录zset（有序列表）列表、集合和有序集合三者的异同点zset使用方法zaddzcountzrangezrevrangezrangebylexzremrangebylexzrangebyscorezrevrangebyscorezscanzremrangebyscorezscorezincrbyzrankzinterstorezremzcardzremrangebyrankzunionst
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2024-09-24 14:35:24
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任务背景：前端需要定时刷新获得数据库表中的最新数据，当指定表中新增了一条记录后将新增的数据返回给前端方法一：前端定时轮询调接口。 方法二：使用websocket连接。 由于定时轮询的周期是不固定的，如果前端写死刷新周期不太合适，所以本文中使用websocket连接来完成。直接上代码java代码，springboot项目。1.pom.xml添加WebSocke依赖<!-- SpringBoot
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2023-12-12 11:44:20
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1)Redis为什么使用单进程单线程方式也这么快?Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。官方提供的数据是可以达到100000+的qps。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差。1:完全基于内存2:数据结构简单，对数据操作也简单3:使用多路 I/O 复用模型多路 I/O 复用模型是利用select、poll、ep
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2023-11-02 08:40:32
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# 使用Java轮询Redis的某个Key: 一种数据缓存机制
在现代应用中，Redis作为一个高性能的内存数据存储，越来越多地被用于提高数据访问速度。例如，我们可以利用Redis来缓存数据库的查询结果，以此减少对数据库的直接访问，从而提高系统性能。然而，有时我们需要不断监控Redis中的某个Key的状态，尤其是在数据不断变化的场景下。本文将探讨如何使用Java轮询Redis的某个Key，并附带
1，首先我们redis有很多限流的算法(比如：令牌桶，计数器，时间窗口)等，但是都有一定的缺点，令牌桶在单项目中相对来说比较稳定，但是在分布式集群里面缺显的不那么友好，这时候，在分布式里面进行限流的话，我们则可以使用redis+lua脚本进行限流，能抗住亿级并发2，下面说说lua+redis进行限流的做法 开发环境：idea+redis+lua 第一： 打开idea的插件市场，然后搜索lua，点击
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2023-05-29 11:31:24
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本篇通译自 https://blog.devgenius.io/how-to-better-poll-apis-in-react-312bddc604a4 作者: Zachary Lee替代 setInterval，间隔调用异步方法的更好解决方案 在 Web 开发中，我们可能需要不断地轮询后端 API 以获取页面上要更新的最新数据。虽然 WebSocket 是更好的选择，但在某些情况下轮询也可以
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2023-12-12 12:19:47
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一. 场景下单后库存校验或者秒杀场景下，有很多利用“锁”的方案来解决问题。但是加锁其实是一件性价比很低的事，所以我们采用用redis+lua的方式来实现这个功能。二. 思路阶段一：在库存加减逻辑中分为2个步骤：STEP1.读取库存，STEP2.读取库存。利用其他方法例如"锁"等，也就是想控制好STEP2一定要紧跟STEP1,本质上就是确保获取的库存的最新的数据为最新。阶段二：在相对较高的并发场景下
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2023-06-04 17:35:48
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