1、Redis 各种数据类型的基本用法String 普通字符串Hash 类似于maplist 有序集合 还可以用作队列set 无序集合，有去重效果sorted set 有序去重集合HyperLogLog 用于去重统计 2、各种使用场景1、热点数据缓存比如分布式 session,热点查询数据的缓存。这个就比较简单了，查询数据时先从 redis 里查询，如果查到了直接返回，如果没有查到再从数
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2024-02-05 13:01:57
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# Redis Hash去重
在使用Redis存储数据时，有时候我们需要对数据进行去重操作。Redis提供了多种数据结构来满足不同的需求，其中Hash是一种常用的数据结构之一。本文将介绍如何使用Redis Hash来进行数据去重操作，并给出相应的代码示例。
## Redis Hash简介
Redis Hash是一个键值对集合，类似于Python中的字典数据结构。在Redis中，Hash可以用
原创
2024-03-24 05:26:49
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使用场景Redis 的 Set 数据结构适用于以下场景：去重：可以将具有重复元素的数据存储在 Set 中，利用 Set 自动去重的特性，去除重复元素。 判重：可以使用 sadd 命令将元素添加到 Set 中，并使用 sismember 命令查询某个元素是否存在于 Set 中，以实现判重功能。 关系型数据处理：可以通过 Set 实现关系型数据处理。例如，可以将一个用户的粉丝列表、关注列表存储在两个不
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2023-07-11 14:24:05
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引言redis的字典采用哈希表作为底层结构，一个哈希表能够有多个哈希节点，每个哈希节点包含多个键值对且每个键值对的键不能重复。redis存放字典的机构如下图所示：redis字典的优点——渐进式rehash我们知道，在使用哈希表的时候，随着不断的键值插入，哈希表的负载因子会越变越大，最终导致哈希表在查询的时候效率下降，因此我们需要对原哈希表进行rehash操作，对哈希表扩容。rehash操作的具体实
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2023-09-24 17:32:13
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Redis是开源的，c编写的，基于内存（快）且支持持久化（数据备份保存到硬盘），高性能的key-value的NoSQL数据库 目录1、字符串String 2、列表List（有索引）3、散列 Hash （实际上是map）4、集合 Set（去重，无序）5、有序集合 sortedSet （去重，有序）Linux连接Redis cd /usr/local/soft/
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2024-02-22 14:13:33
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## Redis数据库去重Hash的实现
### 1. 流程概述
在实现Redis数据库去重Hash的过程中，我们需要完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接Redis数据库 |
| 2 | 获取待去重的数据 |
| 3 | 使用Hash数据结构进行去重 |
| 4 | 将去重后的数据存入Redis数据库 |
下面我们将详细介绍每个步骤的实现方法
原创
2024-02-16 11:26:47
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js中的hash去重是建立在对象的基础之上。因为对象属性的添加利用了hash算法。 /** *...
原创
2022-07-13 15:33:18
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例子：生成随机数，不能重复，存入List集合并进行升序输出public class Test02 {
public static void main(String[] args) {
List li = new ArrayList();
while (li.size()<10){
//产生一个1-100随机数
int random= (int) ((Math.random()*100)+1)
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2023-09-19 07:48:09
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1、什么是哨兵哨兵是对Redis的系统的运行情况的监控，它是一个独立进程，功能有二个：监控主数据库和从数据库是否运行正常；主数据出现故障后自动将从数据库转化为主数据库；2、原理单个哨兵的架构：多个哨兵的架构：多个哨兵，不仅同时监控主从数据库，而且哨兵之间互为监控。多个哨兵，防止哨兵单点故障。3、环境当前处于一主多从的环境中：4、设置哨兵启动哨兵进程首先需要创建哨兵配置文件：vim sentinel
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2024-06-25 19:30:35
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去重：是对请求或者消息在一定时间内进行去重 幂等：实在保证请求或者消息在任意时间内进行处理，都需要保证它的结果是一致的 去重和幂等的本质：唯一Key + 存储 不同的业务场景，唯一Key是不一样的，由业务决定 存储选择挺多的，比如本地缓存、redis、MySQL、HBase等等，具体选取什么，也和业务有关。比如在消息管理平台这个场景下，存储选择redis（读写优越），redis也有过期时间，方便解
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2024-04-21 08:16:45
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一、Redis为什么那么快QPS达到10万/秒用C语言实现基于内存单线程，不用线程上下文切换及加锁二、Redis数据类型String，常见的缓存，存储登录session等Hash，存储对象，单独修改对象属性List，有序列表，可实现简单的消息队列，阻塞队列Set，分布式去重Zset，也叫做sorted set，有序集合，关联一个double类型的分数，根据分数排序，可实现排行榜、延时队列Strea
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2024-02-26 18:32:43
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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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一：业务需求 用户名存储之前进行去重判断方法一：使用redis的set集合进行去重判断keys * 查看所有的键type 键名 查看对应的数据类型sadd set a b c 往set集合里面插入 三个元素smember set 查看键名为set的集合所有的成员sadd set a 返回一个值 插入存在的数据sadd set d &nb
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2023-06-29 11:00:03
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一.介绍SDS：在Redis中并没有直接使用C语言的字符串(以空字符结尾的字符数组)，而是构建了一种名为简单动态字符(SDS)的抽象类型，并且SDS用作Redis的默认字符串。在Redis中一个可以被修改的字符串值都是用SDS来表示这样一个字符串值的，因此在Redis中键值对的底层都是由SDS来实现的。举例：如果客户端执行命令：SET msg "hello world",那么Redis将在数据库中
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2024-07-01 20:50:43
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今天，我和大家分享下redis在运维数据分析中的去重统计方式。为了避免混淆，本文中对于redis的数据结构做如下约定： SET：saddkey memberZSET：zaddkeyscorememberHYPERLOGLOG:pfaddkeyelementSTRING:setbitkeyoffset value 名词约定：维度：比如版本、操作系统类型、操作系统版本、运营商、设备型号、网络类型等复合
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2024-03-06 21:09:48
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# 项目方案：利用Redis实现列表去重功能
## 概述
在实际项目中，有时候需要对数据进行去重操作，保证数据的唯一性。本项目方案将使用Redis实现对列表数据的去重功能。
## 实施方案
### 1. 利用Redis的集合数据结构实现列表去重
通过将列表中的元素存储在Redis的集合中，由于集合的特性是不允许重复元素存在，所以可以实现列表的去重功能。
```markdown
// 代
原创
2024-03-29 04:55:33
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# 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
原创
2024-08-15 04:34:07
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前言博客还是要写的, 知识还是要整理的. 不常用的东西不整理, 到最后就只剩下一个名词.正文日常开发经常是有计数功能, 譬如统计一个商品的访问次数 访问人数等, 那就来聊聊实现计数的 Redis 的实现方法. 计数分为去重以及非去重两种, 非去重计数没有太多可谈的, 直接使用 incr 指令, 简单高效. 这里用商品访问人数的列子详细说下去重计数.Set集合 利用集合的去重功能,存入用户 ID,
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2023-07-09 17:55:03
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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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三种去重方式去重就有三种实现方式，那有什么不同呢？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。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，增加开发和使用成本。布隆过滤器（BloomFil
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2023-08-18 14:13:30
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