项目开发中往往会遇到一些查询逻辑较为复杂的报表，这些查询耗时动辄几十秒，甚至是几分钟，并且分页或排序时，往往是重新执行一遍SQL，效率低下。针对此情况，使用缓存能的解决例如排行榜和报表以及一些一致性要求不强的数据，并且对缓存数据结构的设计，可以实现对缓存数据的排序和分页功能，解决分页和排序时重新执行SQL的问题。 目的： 1）
转载
2023-08-25 11:15:13
164阅读
普通分页
一般分页做缓存都是直接查找出来，按页放到缓存里，但是这种缓存方式有很多缺点。
如缓存不能及时更新，一旦数据有变化，所有的之前的分页缓存都失效了。
比如像微博这样的场景，微博下面现在有一个顶次数的排序。这个用传统的分页方式很难应对。
一种思路
最近想到了另一种思路。
数据以ID为key缓存到Redis里；
把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；
转载
2023-05-25 13:35:53
16阅读
# Java HashMap分页实现指南
## 简介
在开发过程中，经常会遇到需要对大量数据进行分页显示的情况。Java中的HashMap是一种常用的数据结构，本文将介绍如何使用HashMap实现分页功能。我们将一步步指导你完成这个过程。
## 整体流程
下面是完成Java HashMap分页的整体流程。我们将使用表格形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-10-17 03:16:46
231阅读
总览 这是OpenHFT的SharedHashMap和流行的键值存储Redis之间的比较。 任何供应商都会告诉您他们的产品多么出色，因此，在我告诉您为什么它对于高性能应用程序来说是“必备”之前，我将首先概述为什么您不使用SharedHashMap。 为什么要使用Redis？ Redis是一个更成熟的数据库，使用相对广泛，包括： 支持多种语言。 通过TCP访问远程客户端。 命令行管理工具
转载
2023-07-28 09:02:39
139阅读
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）。
Redis hash 命令
hdel key field1 [field2] :删除一个或多个哈希表字段
hexists key field :查看哈希表 key 中，指定的字段是否存在。
转载
2023-06-20 18:46:00
202阅读
1. Memcached简介
Memcached是以LiveJurnal旗下Danga Interactive公司的Bard Fitzpatric为首开发的高性能分布式内存缓存服务器。其本质上就是一个内存key-value数据库，但是不支持数据的持久化，服务器关闭之后数据全部丢失。Memcached使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上，只要
转载
2024-05-30 11:45:13
51阅读
文章目录string存储对象分布式锁其他场景hash对象缓存购物车list微博消息和工作号set微信小程序抽奖微信点赞，收藏微博关注模型电商搜索模型zset微博排行榜一些面试题Scan指令 stringset key value # 设置一个key value 存在就覆盖
mset key value key1 value1 #批量设置key value 存在就覆盖
get key #根据一个
转载
2024-06-07 01:44:19
17阅读
这一节我们介绍Hash（字典）数据类型一、hash（字典）简单介绍1、Redis的hash相当于java语言里面的HashMap，内部存储了很多键值对，实现结构也和HashMap是类似的，都是基于数组+链表实现的二维结构。2、不同的是Redis的字典结构只能存储字符串。3、Redis的rehash操作采用了渐进式resha策略，渐进式rehash会在rehash操作时，保留新旧两个hash结构，查
转载
2023-07-03 18:20:23
1067阅读
Java基础笔记（2）——HashMap的源码，实现原理，底层结构是怎么样的HashMap的源码，实现原理，底层结构1、HashMap： HashMap是基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 null 值和 null 键。 （除了不同步和允许使用 null 之外，HashMap 类与 Hashtable 大致相同。） 此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序
转载
2024-07-15 19:37:49
27阅读
前言： Redis hash是一个String类型的field和value的映射表。添加、删除操作复杂度平均为O(1)，为什么是平均呢？因为Hash的内部结构包含zipmap和hash两种。hash特别适合用于存储对象。相对于将对象序列化存储为String类型，将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存，并且可以方便的操作对象。为什么省内存，因为
转载
2023-09-20 07:05:01
94阅读
本文介绍Redis的字典(是种Map)与ConcurrentHashMap的扩容策略，并比较它们的优缺点。(不讨论它们的实现细节)首先Redis的字典采用的是一种‘’单线程渐进式rehash‘’，这里的单线程是指只有一个线程在扩容，而在扩容的同时其他的线程可以并发的进行读写。Redis系统后台会定时给予扩容的那个线程足够的运行时间，这样不会导致它饿死。大致过程是这样的：ht[0]，是存放数据的ta
转载
2023-08-23 20:32:07
91阅读
# HashMap and Redis
## Introduction
In modern computer science, data storage and retrieval play a crucial role. Two popular technologies used for this purpose are HashMap and Redis. In this article,
原创
2023-10-07 09:22:10
43阅读
Redis hash是一个string类型的 field和value的映射表.它的添加、删除操作都是O(1)(平均)。hash特别适合用于存储对象。相较于将对象的每个字段存成单个string 类型。将一个对象存储在hash类型中会占用更少的内存，并且可以更方便的存取整个对象。省内存的原因是新建一个hash对象时开始是用zipmap(又 称为small hash)来存储的。这个zipmap其实并不是
转载
2023-07-10 10:37:55
80阅读
# Redis Hashmap
Redis is an in-memory data structure store that is commonly used as a database, cache, and message broker. One of the key data structures provided by Redis is the Hashmap, which is a
原创
2023-07-25 18:40:23
67阅读
概念理解Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典。内部实现结构上同 Java 的 HashMap 也是一致的，同样的数组 + 链表二维结构。第一维 hash 的数组位置碰撞时，就会将碰撞的元素使用链表串接起来。 不同的是，Redis 的字典的值只能是字符串，另外它们 rehash 的方式不一样，因为 Java 的 HashMap 在字典很大时，rehash 是个
转载
2023-07-07 10:25:52
113阅读
HashMap简介HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。HashMap 的实例有两个参数影响其
转载
2023-07-12 11:09:25
98阅读
✔ String此类型和 memcache 相似，作为常规的 key-value 缓存应用应用场景： ○ 例如微博数、粉丝数等。✔ Hashredis 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（因为对象可能包含很多属性） 常用命令：hget hset hgetall 常用来存储对象信息：✔ List（有序）list 列表是简单的字符串
转载
2023-09-26 12:07:09
43阅读
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
转载
2024-03-04 08:20:45
2阅读
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
转载
2023-05-29 10:23:46
490阅读
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
转载
2023-08-30 12:05:44
166阅读
