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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在保证了rocketMQ的消息顺序性之后，还应该进行消息去重。由于消息的重复性往往是由于网络抖动造成的，所以我们一般要在自己的业务端完成消息的去重。一个可用的方案就是使用Redis做缓存。具体方案如下：1.消费端收到消息的时候，使用Redis提供的incr，以msgID作为key（保证唯一性），value默认从1开始递增；2.当incr返回值为1的时候，设置其失效时间为2分钟，并且要注意，该消息需
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2023-07-04 14:54:13
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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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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，原理及介绍类似于hadoop中的master-slavemaster-主机：维护爬虫队列。slave-从机：数据爬取，数据处理，数据存储。二，队列用什么来维护可以是数据库，数据结构(列表等)，文件三，redis1，redis队列(非关系型数据库，KEY-VALUE形式，结构灵活)2，是内存中的数据结构存储系统，处理数据快，性能好。3，提供队列，集合等多种存储结构，方便队列维护。四，如何在red
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2023-05-29 10:29:11
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1.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。2.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，增加开发和使用成木3.布隆过滤器（BloomFilter）使用布隆过滤器也可以实现去重
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2023-06-13 15:50:40
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Redis阻塞去重队列
## 1. 引言
Redis（REmote DIctionary Server）是一种使用键值对存储数据的内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合和哈希。Redis的高性能和灵活性使其成为许多应用程序的首选数据库之一。在实际的开发过程中，我们经常会遇到需要对数据进行去重的场景，而阻塞队列则是一种很好的解决方案。
本文将介绍如何使用Redis实现一
原创
2023-08-20 08:34:48
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# Redis延迟队列去重实现流程
## 目录
1. 引言
2. 流程步骤展示
3. 具体实现步骤
- 步骤1：创建延迟队列
- 步骤2：将消息添加到延迟队列
- 步骤3：消费延迟队列
- 步骤4：去重处理
4. 代码实现
- 步骤1代码
- 步骤2代码
- 步骤3代码
- 步骤4代码
5. 结尾
## 引言
Redis是一种高性能的键值存储数据
# Redis队列如何去重
在很多应用场景中，使用Redis作为队列（比如使用List或Sorted Set）来进行任务的异步处理是非常常见的。但是，当多个任务同时添加到队列中时，可能会出现重复任务的问题。本文将详细探讨如何在Redis队列中去重，包括示例代码和相关的设计图。
## 1. 介绍
去重的需求在许多应用中都是必要的，特别是在消息队列、后台任务处理等场景。Redis作为高性能的内存
lists类型 给你个图;' lists类型以及操作List是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等，操作中key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是每一个子元素都是String类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素，这样list既可以作为栈，又可以作为队列。操作：lpush从头部添加字符串元素
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2023-05-25 14:52:58
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# 如何实现redis队列去重
## 概述
在实际开发中，我们经常会遇到需要对队列进行去重的情况，这时候可以借助redis来实现。redis的set数据结构天然支持去重功能，我们可以将队列中的元素存储在set中，这样就可以确保队列中不会存在重复元素。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 判断元素是否存在
判断元素是否存在 --> 存
1、内部原因（1）redis采用单线程处理请求，reactor是同步IO，需要等待命令执行完成，才会返回执行结果，然后进入下一个请求（队列）（2）持久化阻塞fork阻塞： fork操作发生在rdb和aof重写时,redis主线程调用fork操作产生共享内存的子进程,由子进程完成持久化文件重写工作,若fork操作本身耗时过长,则必会导致主线程阻塞；可执行info stats命令获取到latest_f
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2023-09-26 12:34:15
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背景在Apahce IoTDB中，查询最后需要根据时间戳列做join，而这一步操作是通过一个带有自动去重功能的优先队列实现的。之前的实现中，我们采用了Java自带的TreeSet，但是发现了如下的问题之后，自己实现了一个高效的去重优先队列。Java语言库中自带了PriorityQueue作为默认优先队列的实现，为了代码的重用，Java也采用泛型编程的方式实现了PriorityQueue。但是与其他
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2023-06-13 09:54:00
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1.对一个大文件比如我的文件为-rw-r--r-- 1 ubuntu ubuntu 9.1G Mar 1 17:53 2018-12-awk-uniq.txt2.使用split命令切割成10个小文件split -b 1000m 2018-12-awk-uniq.txt -b 按照字节切割 , 支持单位m和k3.使用10个php
# Redis分布式队列去重实现流程
## 简介
本文将介绍如何使用Redis实现一个分布式队列，并且在队列中实现去重功能。通过使用Redis的数据结构和操作，我们可以轻松地实现高效的分布式队列去重功能。
## Redis分布式队列去重实现步骤
下面是实现Redis分布式队列去重的步骤，我们将使用以下几个关键的Redis命令和数据结构：
- `RPUSH`：将元素推入列表的右侧
- `L
# 使用Scrapy与Redis实现去重队列
在网络爬虫的开发中，去重是一个不可避免的问题。使用Scrapy框架时，我们可以结合Redis作为去重队列，从而提高爬虫的效率和性能。本文将详细介绍如何在Scrapy项目中配置Redis去重队列，并提供代码示例。
## Scrapy与Redis简介
**Scrapy** 是一个用于构建爬虫应用程序的强大框架。它可以处理请求、解析数据并导出结果。而*
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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前言Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法)，打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚，在一个寂寞难耐的夜晚，我痛定思痛，决定开始写《吊打面试官》系列，希望能帮助各位读者以后面试势如破竹，对面试官进行
# Java队列去重实现方法
## 引言
在Java开发中，经常会遇到需要对队列进行去重的情况。本文将介绍如何使用Java实现队列的去重功能，希望对刚入行的小白有所帮助。
## 整体流程
以下是实现Java队列去重的整体步骤，通过表格展示每个步骤的具体功能和需要使用的代码。
| 步骤 | 功能 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 创建一个队列 | `Queue
# Python 队列去重实现方法
## 概述
在Python中，队列去重是指对一个队列中的元素进行去重处理，保留其中不重复的元素。本文将介绍一种实现队列去重的方法，并提供相关代码示例和解释。
## 流程
下面是实现队列去重的整体流程：
表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个空的队列 |
| 2 | 从输入源读取元素，并将其添加到队列中 |
|
