前言是的，我又来了。这篇文章主要解析一下 Set 这个数据结构，也是 Redis 系列的第七篇了。概述Set 类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表（List）类型不一样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素。还记得 JAVA (别怪我只用 JAVA 举例，其他的我也不会呀)中的 Set 吗，是不是也是这样的呢？好哥哥们，看图说话（请叫我灵魂画手）。1
# Redis Stream Ack 机制详解
Redis 作为一个高性能的键值数据库，提供了丰富的数据结构和功能。其中，Redis Streams 是 Redis 5.0 版本引入的一项重要功能，支持数据的流式处理。在使用 Redis Streams 时，ACK 机制是保证消息可靠处理的关键部分。本文将详细介绍 Redis Stream 的 ACK 机制，并带有相应的代码示例。
## 1.
Redis 5.0 全新的数据类型：streams，官方把它定义为：以更抽象的方式建模日志的数据结构。Redis的streams主要是一个append only的数据结构，至少在概念上它是一种在内存中表示的抽象数据类型，只不过它们实现了更强大的操作，以克服日志文件本身的限制。 如果你了解MQ，那么可以把streams当做MQ。如果你还了解kafka，那么甚至可以把streams当做kaf
# Redis Stream ACK后如何删除
## 概述
Redis Stream 是 Redis 5.0 之后引入的一种数据结构，它可以用于存储和处理实时数据流，类似于消息队列。Stream 中的消息可以通过 ACK 操作进行确认，以确保消息已经被消费。一旦消息被确认，我们可能会想要将其从 Stream 中删除。
本文将详细介绍在 Redis Stream 中 ACK 操作后如何删除消息
原创
2024-02-01 12:20:19
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# Redisson Stream Ack 科普
在现代的实时数据处理中，消息队列是非常常见的一种方式。Redis是一个流行的内存数据库，而Redisson是一个基于Redis的Java驻留库。在Redisson中，Stream是一种数据结构，用于实现消息队列的功能。在Stream中，消息被添加到流中，然后可以被消费者消费。在这篇文章中，我们将介绍Redisson Stream Ack的概念和使
原创
2024-03-21 07:28:03
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# 实现“redis stream 消息ack 删除数据”流程
## 1. 确保已连接到 Redis 服务器
首先，你需要确保已经连接到 Redis 服务器。
```markdown
// 连接到 Redis 服务器
const redis = require('redis');
const client = redis.createClient();
```
## 2. 创建 Redis
原创
2024-03-07 05:37:44
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celery的内存泄漏？ 总结： celery执行完任务不释放内存与原worker一直没有被销毁有关，因此CELERYD_MAX_TASKS_PER_CHILD可以适当配置小点，而任务并发数与CELERYD_CONCURRENCY配置项有关， 每增加一个worker必然增加内存消耗，同时也影响到一个worker何时被销毁
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2024-09-24 09:09:08
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# Redis Stream 消息确认机制解析
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本引入的一种新的数据结构，用于消息队列和日志处理。它提供了发布/订阅的功能，并且支持消息的持久化。在 Redis Stream 中，消费者需要手动确认（ack）消息，以确保消息的可靠性。本文将详细解析 Redis Stream 的消息确认机制，并提供代码示例和图表来帮助理解。
## Redis
原创
2024-07-17 04:16:39
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目录1.RDB1.1 RDB流程1.2 RDB优缺点2.AOF2.1 AOF流程2.2 AOF缓冲区同步策略2.3 AOF重写机制3.总结 任何一个分布式集群，都需要考虑如何避免因为故障，造成数据丢失的问题。持久化机制能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。&nb
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2024-10-08 10:26:58
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## Redis Stream ACK 会删除消息吗？
### 引言
在使用 Redis Stream 时，我们会经常使用 ACK 操作来确认消息已经被消费。但是有一个常见的疑问是：ACK 操作是否会删除消息？在本文中，我们将探讨这个问题并给出相应的代码示例。
### Redis Stream 简介
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本中引入的一种数据结构，用于存储和处理
原创
2024-03-19 04:53:26
483阅读
## Spring Boot Redis5 Stream 手动 ACK 实现
### Introduction
在分布式系统中，消息队列是一种常见的解决方案，用于解耦和异步处理系统中的各个组件。Redis Stream 是 Redis 5.0 新增的数据结构，它提供了可持久化的、有序的、不可变的消息流，非常适合作为消息队列使用。
本文将介绍如何在 Spring Boot 环境下使用 Redis
原创
2023-08-14 03:18:23
891阅读
AOF和RDB都是redis的缓存方案。
RDB的思路是把内存中的缓存数据存到文件中，下次再打开redis服务时就重新加载到内存中去。
而AOF的思路是把服务器执行过的命令（读命令不算，因为读命令不会修改任何数据）都记录下来，存到文件中，下次再打开redis服务时就照着命令从之执行到尾，就可以达到恢复数据的目的。这种方式的弊端在于如果指令量比较大，那么恢复过程会很消耗时间。如何使用AOF？
red
Redis 应用目录Redis 应用一、Redis 应用1.1.1 Redis 介绍1.1.2 Redis环境部署1.1.3 Redis 基本操作命令1.1.4 Redis 持久化配置1.1.5 Redis安全认证一、Redis 应用1.1.1 Redis 介绍Redis 介绍Redis 是一种基于键值对(key value)的 NoSQL(非关系型) 数据库,与很多键值对数据库不同,
redis
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2024-06-03 12:53:31
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Redis如何做持久化的？bgsave做镜像全量持久化，aof做增量持久化。因为bgsave会耗费较长时间，不够实时，在停机的时候会导致大量丢失数据，所以需要aof来配合使用。在redis实例重启时，会使用bgsave持久化文件重新构建内存，再使用aof重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态。对方追问那如果突然机器掉电会怎样？取决于aof日志sync属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令
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2023-11-24 22:23:13
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背景介绍 Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型,可以使我们更好的使用redis当作我们项目的轻量消息中间件,在设计上借鉴了 kafka,引入了消费组等概念,使redis传输的消息更加可靠,可以持久化消息,支持消息的重传,超时等 系统原理 在stream设计中,生产者通过 xadd 命令往stream结构中增加消息,而消费者则可以选择独立消费或者以消费组的方式来进行消费,一个str
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2023-09-02 11:28:28
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Redis单机问题随着互联网的急速发展，单机的redis已经不足以应对日常的需求，单机的redis主要存在以下问题：
1.单点故障，在单机环境下，一旦redis宕机，那么整个系统将会崩溃。
2. 容量有限，redis是一个内存型数据库，而一台机器的内存是非常有限的，一台机器只能将内存的一部分分配给redis用，故而单机的redis存在容量问题。
3. 访问压力，当访问量急速增加时，单机的redis
作者：程序猿的内心独白 一、前言
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能，持久化一直是影响 Redis 性能的高发地，也是面试中经常被问到的。包括 RDB 相关的特定和优缺点，AOF 的优缺点，事实上，由于 RDB 的数据实时性问题，目前用 AOF 比较多了，而持久化恢复也是优先 AOF。RDB 是旧的模式，现在基本上都使用 AOF，当然，今天两个都会一起聊聊。 二、RDB
RDB
一、SpringCloud就是这么简单 1.1为什么需要SpringCloud？前面也讲了，从分布式/微服务的角度而言：就是把我们一大的项目，分解成多个小的模块。这些小的模块组合起来，完成功能。举个可能不太恰当的例子(现实可能不会这么拆分，但意思到位就好了)：拆分出多个模块以后，就会出现各种各样的问题，而SpringCloud提供了一整套的解决方案！注：这些模块是独立成一个子系统的(不同
上节回顾上一节我们讲了AKF拆分原则，讲了Redis主从复制的方式，是X轴方向的拓展，实现了HA，但是没有解决单节点数据的容量有限问题。如何解决单节点数据容量的问题如果数据可以分类，交集不多，可以考虑按业务拆分如果数据没有办法划分拆解：采用sharding分片 下面这三种方案都发生在客户端1、Hash+取模（几乎没人用）2、使用random随机分配节点，适合做消息队列 3、使用kmeta一致性哈希
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2023-11-08 23:58:40
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服务器端处理过程在前面我们大致分析了Redis的服务器端的启动流程，Redis服务端主要就是依据单线程的反应器模式来设计的，并且在处理的事件过程中主要分为时间事件和连接响应事件。本文就根据客户端发送一个请求进来，来查看服务器端是如何工作的。服务器端的工作流程本文主要描述连接响应事件，即客户端新进来的连接、响应客户端发送的数据和将处理结果发送给客户端三种形式。客户端新进来的连接在启动的概述中，当服务
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2024-01-21 06:32:42
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