阶段八:服务框架高级(第三章:分布式缓存Redis)分布式缓存Redis0.学习目标1.Redis持久化1.1.RDB持久化【==重要==】1.1.1.执行时机1.1.2.RDB原理1.1.3.小结1.2.AOF持久化【==重要==】1.2.1.AOF原理1.2.2.AOF配置1.2.3.AOF文件重写1.3.RDB与AOF对比2.==Redis主从==2.1.搭建主从架构 【==重要==】2.
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2024-09-12 11:11:05
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SpringBoot 整合 Redis1.pom.xml<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-r
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2023-07-13 15:38:01
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刚才登录上我的Hyper-v实验平台 IBMx3650, 吃惊的看到一台虚机的状态为“存储不够”,转眼看我的C盘已由巨大的600G变成7G,多么悲凉的一个画面,我真该截张图下来。 本以为可能是我做Hyper-v的快照搞的。。PS :快照从未成功过,这会本应该调查快照来着 于是各种右键属性,终于找到了罪魁祸首。SharePoint的日志!<C:\Program Files\Common F
原创
2010-11-25 17:32:18
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# Redis管理页实现指南
Redis是一种高性能的键值存储数据库,广泛应用于缓存、实时分析等场景。本文将指导你实现一个简单的Redis管理页,帮助你对Redis进行基本的增、删、改、查操作。
## 流程概览
实现Redis管理页的流程可以总结为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------
# SQL Server巨大
## 简介
SQL Server是微软提供的一种关系型数据库管理系统,被广泛应用于企业级数据库管理。随着数据量不断增长,数据库也变得越来越巨大,这给数据库管理员带来了更大的挑战。
## 如何处理巨大的数据库
### 分区表
分区表是一种将大表拆分为小表来提高查询性能的方法。通过将数据分布到不同的物理文件中,可以减少查询时的数据量,提高查询效率。下面是一个创建分区表
原创
2024-06-26 05:14:52
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概述木星是一颗质量很大,密度很小,表面很冷的行星。可是又有很密的云层悬在很丰富的大气里。这些大气的主要成分是氢和氮,再加上甲烷和氨。木星绝不是一个小型的太阳,也不是一个大型的地球。基本参数体积:地球1310倍质量:318个地球(其他所有行星加起来两倍半)距太阳距离:5.2天文单位偏心率:0.048远日点:8.16亿千米近日点:7.4亿千米公转周期:11年10个月零17日回合周期:1年零34天。顺行...
原创
2021-05-30 19:32:41
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# 如何实现Redis内存页大小
## 操作流程
下面是实现Redis内存页大小的具体步骤:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接Redis服务器 |
| 2 | 获取内存页大小 |
| 3 | 输出内存页大小信息 |
## 具体操作
### 步骤一:连接Redis服务器
首先,我们需要连接到Redis服务器。可以使用以下代码进行连接:
```ma
原创
2024-05-01 04:13:32
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## Redis内存数据页详解
### Redis内存数据页概述
在Redis中,内存数据页是一种用于存储数据的数据结构。它将内存分成多个大小固定的页,每个页可以存储一个或多个数据对象。这种设计有助于提高内存利用率,减少碎片化,并且可以更好地管理内存。
### Redis内存数据页的实现
Redis使用内存数据页的方式是通过一种称为`redisObject`的数据结构来表示数据对象。`redi
原创
2024-04-29 04:52:16
62阅读
# 读取巨大的 JSON 文件
在数据科学和机器学习领域,我们经常会处理大量数据。而有些数据可能以巨大的 JSON 文件的形式存在。在这种情况下,我们需要使用高效的方法来读取和处理这些巨大的 JSON 文件。Python 提供了一些库和技术来处理这个问题。
## 1. 什么是 JSON
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式。它以文本的形式
原创
2023-08-15 15:13:22
447阅读
突然发现我的音响中多了很多交流声,很恼人,音源是MacBook Pro,我用MP4或者电视作为音源都没有问题,难道是苹果的问题,可是iPad试了一下也没有问题,难道是MacBook Pro的问题,可是我第一次遇到这个问题啊。 我承认,如果真的是主板上有了什么问题,我真的解决不了,但是我始终不相信是主板出了问题,幸亏以前还有点无线电基础,玩音响的时候也遇到过很多这
原创
2012-10-14 20:32:00
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国家统计局日前公布的数据显示,今年一季度,全国农村居民人均消费支出5050元,实际增长9.2%,增速高出城镇居民消费1.5个百分点。近年来,随着乡村振兴战略深入推进,农村居民收入增长加快,我国农村消费增长快、潜力大的特点越来越突出,消费质量和水平显著提升。
当前,我国农村消费市场增长总体快于城市消费市场,2023年乡村消费品零售额64005亿元,同比增长8.0%,较城镇消费品零售额
原创
2024-05-17 16:48:12
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Redis提供了两个不同方式的持久化方式RDB(Redis DataBase)AOF(Append Of File)RDB(Redis DataBase)是什么 在指定时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是行话讲的Snapshot快照,它恢复时是将快照文件直接读到内存里备份是如何执行的 Redis会单独创建一个子进程(fork)来进行持久化,会先将数据写入到一个临时文件中,待持久化过程都
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2023-12-02 13:09:43
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上周对ES集群进行扩容,运维同学找了几台物理机部署data node,结果发现新的data node比以前的data node性能差很多。同样的data node配置,同样的查询量,测试结果:CPU低,load非常高,diskIO打满。最后通过对比系统配置,发现区别是新加入的物理机以前是跑MongoDB的,按官方建议关闭了透明大页(THP),而老机器的透明大页是开启的,遂把THP enable、重
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2023-12-13 23:15:51
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最近SQL服务器的日志文件越来越大了,没办法,学点相关知识把它搞定吧
*SQL SERVER日志清除的方法
1、设置数据库模式为简单模式:打开SQL企业管理器,在控制台根目录中依次点开Microsoft SQL Server-->SQL Server组-->双击打开你的服务器-->双击打开数据库目录-->选择你的数据库名称-->然后点击右键选
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精选
2008-12-05 11:15:19
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# MongoDB的WT文件巨大问题及解决方案
MongoDB使用WiredTiger存储引擎时,会生成后缀为`.wt`的文件。随着数据的增加,这些文件可能会变得非常巨大,影响存储和性能。本文将教你如何识别和解决MongoDB WT文件巨大问题的步骤,并附上必要的代码和图示。
## 流程概览
以下是处理WT文件问题的简要步骤:
| 步骤编号 | 步骤描述
# 如何使用Python读取巨大的CSV文件
作为一名刚入行的开发者,面对需要处理的大量数据,可能会感到不知所措。本文将指导你如何使用Python来高效地读取巨大的CSV文件。
## 流程概览
首先,我们通过一个表格来展示整个读取CSV文件的流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备环境 |
| 2 | 读取CSV文件 |
| 3 | 处理数据 |
| 4
原创
2024-07-21 03:15:23
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Redis是一个强大的内存数据结构存储,包含数据库,缓存和消息代理等多种用途。大多数人经常认为它不过是一个简单的键值存储,但其实它有更多的能力。下面将会总结一些Redis可以做的事情的真实例子。 1.全页面缓存 首先是整页缓存。如果你正在使用服务器端呈现的内容,则不需要为每个单独的请求重新渲染每个页面。使用如Redis这样的缓存,你可以缓存经常请求的内容,从而大大减
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2023-09-27 08:50:49
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1. 数据类型redis是键值对的数据库,有5中主要数据类型:字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合(sortedset)。命令参考 : http://doc.redisfans.com/可以在本地下载RedisDesktopManager管理db,操作key。客户端命令flushall 清空整个Redis服务器的数据。在游戏中做了好友
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2023-08-22 16:57:16
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在mpvue 按文档使用1.1 安装1.2 "usingComponents": { "van-button": "@vant/weapp/button/index", "van-toast": "@vant/we
原创
2022-07-05 17:00:26
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在企业的数据分析中,很少会遇到正负样本数据比例平衡的状况。通常情况是,绝大多数为正样本,而只有极少数(几个或者十几个)负样本。在这种情况下,不论是用LR,SVM或者基于提升方法的随机森林,直接用该数据集进行学习的效果都不会太好,原因是这些方法的学习结果都会偏向于样本较多的一类。另一个方面,对学习结果进行评估时,假如正样本占95%,负样本仅占5%,这样甚至不需要学习,直接把所有新样本预测为正,准确率