如果我们使用 Redis 做MySQL等数据库的缓存层，就必然会面对缓存和数据库间的一致性保证问题，这也算是 Redis 缓存应用中的“必答题”了。部分面试官对缓存一致性的题目青睐有加。笔者数年前二面某团时，就亲身经历过面试官连环题目的“严刑拷打”，直至今日还记得当时无言以对的尴尬，最终只得以面试官留下一句“好吧”来收场。。。为了充分考察候选人的能力，面试官设计了直击灵魂的连环七问，无死角、全方位
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2024-06-24 23:07:46
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一、强缓存（这个阶段不需要发送HTTP请求）对于强缓存，浏览器在第一次请求的时候，会直接下载资源，然后缓存在本地，第二次请求的时候，直接使用缓存。强缓存方案Expires：服务端的响应头，第一次请求的时候，告诉客户端，该资源什么时候会过期。该字段是 http1.0 时的规范，它的值为一个绝对时间的 GMT 格式的时间字符串，比如 Expires:Mon,18 Oct 2066
1. Redis 简介Redis 是目前业界使用最广泛的内存数据存储。相比 Memcached，Redis 支持更丰富的数据结构，例如 hashes, lists, sets 等，同时支持数据持久化。除此之外，Redis 还提供一些类数据库的特性，比如事务，HA，主从库。可以说 Redis 兼具了缓存系统和数据库的一些特性，因此有着丰富的应用场景。本文介绍 Redis 在 Spring
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2023-09-11 07:12:16
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网上有很多Apache Solr和ElasticSearch之间的比较，我来写写我的看法。Solr可能是构建标准搜索应用时的首选武器，但Elasticsearch将其提升到了一个新的层次，它的架构可以创建现代实时搜索应用。Percolation是一个令人兴奋的创新功能，这个功能能轻松打败Solr。Elasticsearch具有可扩展性、速度快，并且是一个集成。Adios Solr，很高兴认识你。维
京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。 Elasticsearch作为一款功能强大的分
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2024-09-04 07:55:07
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MongoDB 和 Redis 都是流行的 NoSQL 数据库系统，但它们的应用场景和特点不同，主要体现在以下几个方面：1.数据类型：MongoDB 是面向文档的数据库系统，支持复杂的数据类型，如嵌套文档、数组等；Redis 则是一个基于内存的键值数据库系统，支持字符串、哈希表、列表、集合等简单数据类型。2.数据持久化：MongoDB 支持多种数据持久化方式，包括内存映射文件、复制和分片等技术；R
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2023-06-01 18:26:52
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Redis 基础数据类型：String、Hash、List、Set、SrotSet； String：数据类型为Key->Value； Hash：数据类型对应Java -> Map 形式； List：数据可重复，数组类型； Set：数据结构类型 List，但数据不可重复； SortSet：在 Set 数据结构上面，加上排序逻辑；Redis 高级数据类型：Bitmap、HyperLogLo
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2023-12-14 15:33:42
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redis总结为什么选择使用redis传统的关系型数据库如mysql已经不能适用所有的场景，比如秒杀的库存扣减，很容易把数据库打崩，所以需要引入缓存中间件，目前市面上比较常用的缓存中间件有redis和memcached，考虑优缺点，选择了redis。redis有哪些数据结构，以及应用场景string：这是最简单的类型，就是普通的 set 和 get，做简单的 KV 缓存。计数器。共享用户Sessi
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2023-08-01 15:25:08
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实时搜索 elasticsearch vs solroyhk学习笔记什么是ElasticSearch?ElasticSearch是基于rest风格,分布式搜索引擎,非常优秀的lucene库.内置的JSON API提供了一个优雅的+ HTTP平台完美的结合(例:弹性可搜索的ruby gem)。它的简单的、可伸缩的和酷...对比solr首先,让我们澄清问题.solr效率是非常快的,这个我可以肯定.so
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2024-05-28 11:27:01
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# 用ES做缓存和Redis做缓存哪个好？
在现代互联网应用中，缓存是提高系统性能和用户体验的重要手段。常见的缓存技术有 Elasticsearch（ES）和 Redis。本文将通过对比这两种缓存技术的优缺点，帮助开发者做出合适的选择。在比较之前，首先介绍一下这两种技术的基本概念和使用场景。
## 什么是Elasticsearch？
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎
原创
2024-08-02 05:45:28
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背景从本章开始，在没有特殊说明的情况下，文章中的MQTT版本均为 3.1.1。MQTT 的发展历史在物联网中，开源和开放标准是基本的要素。MQTT 的发展历史大致如下：1999 年，IBM 和合作伙伴共同发明了 MQTT 协议。2004 年， MQTT.org 开放了论坛，供大家广泛参与。2011 年，IBM 建立了 Eclipse 开源项目 Paho ，并贡献了代码。Eclipse Paho 是
环境信息Docker是什么？Docker就是一个平台，这个平台具备开发、发布和运行应用程序的功能，在项目生命周期中，我们可以运用Docker实现快速交付、测试和部署。Docker通过将运行环境打包成一个镜像，就可以在安装了Docker的任意平台上运行（一次构建，到处运行）。安装Dockercentos版本推荐7以上，centos6安装docker比较麻烦。如果以前安装过docker，需要先清理：s
一、数据分帧的作用 对于非平稳的 EEG/sEMG 信号，在一个短时的活动段内，信号可以看成近似平稳的， 即“准平稳” (quasistationary)过程[1]。因此，在特征提取前对每个动作的每个 活动段进行了分帧处理，在短时内将肌电信号近似处理为线性、平稳信号，对一帧 肌电信号进行处理就相当于对特征
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2024-09-30 16:54:41
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ElasticSearch数据结构和学习数据库一样，在学习ES的时候也要注意学习数据的存储 模式结构，就能更好的理解ES的数据，如MySQL中，定义数据的最小单位是字段，也叫属性，多个字段组成一行数据，多行数据组成一张表，多张表汇聚在一个数据库下面，数据上面就是实例，即IP加端口； ES也一样，最小单位叫field，一般叫属性，就是类似于MySQL的字段；多个field组成一个document
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2024-02-20 10:21:50
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存储在Redis中的数据多大比较合适背景过大的数据对 Redis 的影响『过大』的定义是什么结论 背景本文是工作中应对一个实际业务场景的调研总结过程。在使用 redis 作为数据缓存的时候，一个 key 里面需要存储许多个 map 结构。缓存需要序列化后存储在redis，这时候就出现了两种方案：将多个map结构分开序列化，N 个 map N个 key：map1:{“foo”:“bar”}; ma
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2023-06-28 18:28:06
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随着信息的增长，存储用户的业务应用对于性能的需求越来越高。传统的使用增加磁盘数量的方式已经无法满足用户的I/O需求，因此企业级闪存盘得到了更加广泛的应用。本文将介绍企业级闪存盘的原理。 闪存盘也被称为固态硬盘，是新一代的磁盘。闪存盘采用了和传统机械磁盘相同的外形和连接器，以实现在存储机柜中使用闪存盘替代传统的机械磁盘。闪存盘使用基于半导体的固态存储来存取数据。与传统的机械磁盘
MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。 指标 MongoDB(v2.4.9) Redis(v2.4.17) 比较
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2023-07-03 17:05:24
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前言 对于分布式使用Nginx+Tomcat实现负载均衡，最常用的均衡算法有IP_Hash、轮训、根据权重、随机等。不管对于哪一种负载均衡算法，由于Nginx对不同的请求分发到某一个Tomcat，Tomcat在运行的时候分别是不同的容器里，因此会出现session不同步或者丢失的问题。 实际上实现Session共享的方案很多，其中一种常用的就是使用Tomcat、Jetty等服务器提供的Sessi
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2024-05-31 12:07:37
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mongodb和memcached不是一个范畴内的东西。mongodb是文档型的非关系型数据库，其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据。mongodb和memcached不存在谁替换谁的问题。
和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不
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2023-06-13 23:14:14
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本身应用场景不同，自然无法直接对比优势劣势。 从效率来说： Redis的数据存放在内存，所以速度快但是会受到内存空间限制。MySQL存放在硬盘，在速度上肯定没有Redis快，但是存放的数据量要多的多。从功能来说： Redis是一个K-V数据库，同时还支持List/Hash/Set/Sorted Set等几个简单数据结构，所以只能以这些数据结构为基础实现功能。而MySQL这点就不必说了。最后需要提到
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2023-07-05 16:52:26
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