摘要:本文介绍了实现分页列表缓存的三种方式。
1 直接缓存分页列表结果显而易见,这是最简单易懂的方式。我们按照不同的分页条件来缓存分页结果 ,伪代码如下:public List<Product> getPageList(String param,int page,int size) {
String key = "productList:page:" + page + ”si
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2024-09-23 16:37:17
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利用redis实现分布式锁知识点总结及相关改进@frameStart@@frameTitle@最新修改@frameTitle@老版问题:lock时如果只用jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)方法存在若干问题:1.不支持重入锁,2.且超时时间的设置也是一个问题解决方案:1. 锁的结构用hash,
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2023-06-29 13:17:37
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1.前言单个redis节点使用,最大问题是物理瓶颈为:内存容量读写效率(吞吐量,单位时间读写的数据量)为了解决上述问题,启动redis集群。2.Redis集群2.1集群需要考虑的是无论客户端采用何种方式,何种算法,连接使用redis,保证数据读写的单调性(key-value 在哪写的,就要在哪读)。为了保证单调性,所以要引入算法,将系统生成的大量数据,切分到了多个redis节点---数据切分分片出
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2024-03-04 08:20:45
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在实际业务中我们会将一些热数据缓存到redis里面,这时候数据量比较大的话,我们就要对这些热数据进行分页,分页的方式有2种:第一:从redis拿出所有数据后,再做内存分页(不推荐),热点数据小的时候可以这样做,性能相差不是很大,但是当数据量大的时候,分页期间就会占用大量内存,或撑爆;第二:基于redis的数据结构做缓存分页,这里又分2种①:基于redis的list数据结构,直接通过list的数据结
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2023-05-29 10:23:46
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在实际业务中我们会将一些热数据缓存到redis里面,这时候数据量比较大的话,我们就要对这些热数据进行分页,分页的方式有2种:第一:从redis拿出所有数据后,再做内存分页(不推荐),热点数据小的时候可以这样做,性能相差不是很大,但是当数据量大的时候,分页期间就会占用大量内存,或撑爆;第二:基于redis的数据结构做缓存分页,这里又分2种①:基于redis的list数据结构,直接通过l
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2023-08-30 12:05:44
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classXgRedis
{protected $_redis;public function __construct($hash_prefix=''){$this->_redis = connectRedis::getinstance();;//$this->_redis = Redis::connection();
}/** 添加记录
* @param $hash_prefix 前
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2023-06-13 15:00:07
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前言最近在做社交的业务,用户进入首页后需要查询附近的人;项目状况:前期尝试业务阶段;特点: 快速实现(不需要做太重,满足初期推广运营即可) 快速投入市场去运营收集用户的经纬度: 用户在每次启动时将当前的地理位置(经度,维度)上报给后台提到附近的人,脑海中首先浮现特点: 需要记录每位用户的经纬度 查询当前用户附近的人,搜索在N公里内用户架构设计时序图 技术实现方案 SpringBoot
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2023-11-15 22:10:13
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1 问题分析:redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗?在前几年,redis 如果要搞几个节点,每个节点存储一部分的数据,得借助一些中间件来实现,比如说有 codis,或者 twemproxy,都有。有一些 redis 中间件,你读写 redis 中间件,redis 中间件
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2024-05-19 07:03:44
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redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。 redis命令1.keys键操作exists key 测试指定key是否存在del key1 key2….key
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2023-11-27 19:38:45
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一、查询命令名称:hget语法:hget key field功能:返回哈希表key中给定域field的值返回值:
给定域的值。当给定域不存在或是给定key不存在时,返回nil 命令名称:hgetall语法:hgetall key功能:
返回哈希表key中所有的域和值。在返回值里,紧跟每个域名(field name)之后是域的值(value),所以返回值的长度是哈希表大小的两倍返回值:
以
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2023-06-25 11:46:51
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1.基本连接方式实现:use Redis; 引入redis类$this->redis = Redis::connection('email'); //连接2.添加数据至redis缓存$this->redis->hMset($basicKeys.':'.$temp['email_id'],['list'=>serialize($temp)]); //将数据以hash类型写入到
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2023-07-07 11:22:40
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Redis 哈希(Hash)Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对(40多亿)。注:未避免大key,最多不要超过5000个键值对。实例127.0.0.1:6379> HMSET runoobkey name "redis tutoria
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2023-05-31 13:21:10
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# Redis Key 分页的概念与实现
在处理大数据量的场景中,分页是非常重要的一种数据呈现方式。特别是当使用 Redis 作为数据库时,如何高效地进行分页操作显得尤为关键。本文将探讨 Redis key 分页的基本概念,并通过代码示例来展示其实现方法。
## 什么是 Redis?
Redis 是一个开源的高性能键值数据库,通常被用作缓存和消息代理。它支持多种数据结构,如字符串、列表、集合
原创
2024-08-02 11:42:37
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# Redis Hash 分页实现
## 1. 整体流程
下面的表格展示了实现 Redis Hash 分页的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取要分页的数据 |
| 2 | 将数据存储到 Redis 的 Hash 结构中 |
| 3 | 设置每页数据的数量和当前页码 |
| 4 | 获取指定页码的数据 |
| 5 | 返回分页结果 |
## 2.
原创
2023-10-05 06:40:46
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# Redis Hash分页查询
## 概述
Redis是一个高性能的键值对存储系统,它支持多种数据结构,其中之一是Hash。Hash是一种键值对的集合,可以用于存储对象。
在实际应用中,我们经常需要对大量数据进行分页查询,以便提供更好的用户体验。本文将介绍如何使用Redis的Hash数据结构进行分页查询,并提供相应的代码示例。
## Hash数据结构
Hash是Redis提供的一种存储
原创
2023-09-27 18:45:06
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Scrapy异步爬虫框架:requests+selenium可以解决绝大部分的爬虫需求,为啥还要学Scrapy?因为用requests和selenium很繁琐,需要自己写整个爬虫生命周期的代码,功能完全取决于你的代码,还有一个主要原因,就是requests不支持异步,效率很低,爬爬几个页面还好,要是爬全站,有些大型网站做的分页可能有几千甚至上万,爬起来就会很耗时。selenium更别提了,慢得都不
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2024-09-05 14:21:33
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# Redis Hash 实现分页
## 1. 流程概述
在开始介绍具体的步骤之前,我们先来了解一下整个实现分页的流程。下面是一个简单的流程图:
```mermaid
stateDiagram
start --> 设置页码和每页显示数量
设置页码和每页显示数量 --> 调用 Redis Hash 分页函数
调用 Redis Hash 分页函数 --> 查询相应页码的数
原创
2023-11-07 10:35:03
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# Redis分页查询hash实现指南
## 前言
在介绍如何实现Redis分页查询hash之前,我们首先需要了解一些基本概念。Redis是一个高性能的key-value存储数据库,可以用来存储各种类型的数据结构,其中之一就是hash。Hash是一种键值对的集合,可以通过键快速定位值。
在实现分页查询hash之前,我们需要先明确以下几点:
- 你需要已经安装了Redis,并且Redis服务已经
原创
2023-09-22 19:54:11
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散列HashRedis的散列类型的键值也是一种字典结构,其存储了字段(field)和字段值的映射,但字段值只能是字符串,不支持其他数据类型,一个散列类型键可以包含至多2^32 -1个字段hset 在散列里面关联起给定的键值对 hget 获取指定散列键的值 hgetall 获取散列包含的所有键值对 hdel 如果给定键存在于散列里面,那么移出这个键127.0.0.1:6379> hset ha
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2023-05-29 15:20:00
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Redis中哈希结构就如同Java的map一样,一个对象里面有许多键值对,它是特别适合存储对象的,如果内存足够大,那么一个Redis的hash结构可以存储40多亿。在Redis中,hash是一个String类型的field和value的映射表,因此我们存储的数据实际在Redis内存中都是一个个字符串而已。 假设角色有3个字段:编号(id)、角色名称(roleName)和备注(note),这样就可以
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2023-05-30 09:32:15
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