概述Stream 数据类型是在 Redis 版本 5.0 中添加的，它表示消息的仅追加日志。redis.io 上记录的所有 stream related commands 已在 StackExchange.Redis 客户端库中实现。阅读"Introduction to Redis Streams"，以获取有关原始 Redis 命令以及如何使用流的更多信息。写入流流中的每条消息或条目均由 Stre
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2024-10-21 17:09:19
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# 在 Redis 中实现 Offset 的完整指南
Redis 是一个高性能的键值存储，它广泛应用于缓存、消息队列和数据存储等场景。在许多项目中，我们可能需要处理分页数据，而在 Redis 中实现数据的 offset 也是一个常见的需求。本文将全面介绍如何在 Redis 中实现 offset 的流程，包括步骤，代码示例，以及状态图和关系图的展示。
## 流程步骤
下面是实现 Redis 中
原创
2024-09-03 06:54:41
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命令名称：setbit语法：setbit key offset value功能：
1）对key所存储的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位（bit），位的设置或清除取决于value参数，可以是0也可以是1。2）字符串会进行伸展（grown）以确保它可以将value保存在指定的偏移量上。当字符串值进行伸展时，空白位置以0填充。offset参数必须大于或等于0，小于2^32（bit映射被限制在512M
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2024-04-22 16:21:57
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请求/回复协议和RTT(往返时延)Redis是一个基于客户端-服务端模型的TCP服务，叫做请求/回复协议。这个意思是一个请求通常包括了以下的步骤:1.客户端发送给服务端一个请求，从socket中读取，以阻塞的方式等待服务端的回复。2.服务端处理请求，然后发送回复给客户端。举个例子，如下是一个四个命令组成的串：Client: INCR XServer: 1Client: 
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2024-07-01 11:19:27
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bitMapbitmap本身使用string类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型，二值就是只能是 0 1
string类型是会保存为二进制的字节数组，redis就用字节数组的每个bit位表示一个元素的二值状态，bitmap
可以看作是一个bit数组常用命令SETBIT key offset value 说明：设置二进制串某一位的value(0 或 1)GETBIT key off
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2023-06-29 14:27:59
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因为redis是单线程程序，可以天然保证线程安全，只要我们的命令是单条命令，就可以保证操作的安全性，而redis中提供了setnx key value命令，表示当redis中没有key 的键值对时，就会创建这个键值对的值，如果已经有了，就不操作，java中有valueOperations.setIfAbsent(key,value)与redis中的s
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2023-08-11 10:31:33
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问题背景在使用Redis时，常用的值序列化器为GenericJackson2JsonRedisSerializer，但是该序列化器默认不支持Java8的日期相关类（java.time.*）； 测试代码如下：public class Demo {
public static void main(String[] args) {
GenericJackson2JsonRedi
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2023-08-15 12:36:10
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# 如何实现Redis Offset Lag
## 引言
Redis是一款高性能的键值存储数据库，常用于缓存、队列、实时统计等场景。在使用Redis时，开发者经常需要监控Redis的性能和健康状况。其中一个重要指标是Redis的Offset Lag，用于衡量当前消费者的消费速度和生产者的生产速度之间的差异。本文将介绍如何通过Redis的offset lag来监控Redis的性能。
## 流程概
原创
2024-01-01 08:18:07
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## Java中的Offset
在Java编程中，offset（偏移量）是一个常见的概念。它用于表示在一个数据结构中的位置。这篇文章将介绍offset的概念，以及在Java中如何使用它。
### 什么是Offset？
Offset表示一个位置相对于某个参考点的偏移量。在Java中，我们经常需要在数组、字符串或者其他数据结构中定位某个元素或者区域。Offset就是用来表示这个位置的。
具体来
原创
2023-09-03 19:00:47
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目录1. Limit 限制调整2. join优化3. 小文件优化1) 小文件过多产生的影响2) 怎么解决小文件过多4. 本地模式5. strict模式6. 并行执行优化7. JVM优化8. 推测执行优化9. 数据倾斜优化10. 动态分区调整11. 其他参数调优最后1. Limit 限制调整一般情况下，limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。有一个配置属性可以开启，避免这种情况：
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2023-07-12 21:56:37
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sync虽然解决了数据同步问题，但是在数据量比较大情况下，从库断线从来依然采用全量复制机制，无论是从数据恢复、宽带占用来说，sync所带来的问题还是很多的。于是redis从2.8开始，引入新的命令psync。psync有两种模式：完整重同步和部分重同步。部分重同步主要依赖三个方面来实现，依次介绍。offset（复制偏移量）：主库和从库分别各自维护一个复制偏移量（可以使用info replicati
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2023-09-16 13:32:40
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目录1 Kafka高级API特性1.1 Offset的自动控制1.1.1 消费者offset初始策略1.1.2 消费者offset自动提交策略1.2 Acks & Retries(应答和重试)1.3 Kafka幂等写机制1.3.1 Kafka幂等概念1.3.2 Kafka幂等实现策略1.4 Kafka的事务控制1.4.1 生产者事务only使用场景1.4.1 生产者消费者事务1 Kafka
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2023-11-24 21:00:42
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## Redis 主从延迟 offset 实现流程
### 1. 创建 Redis 主从服务器
首先，我们需要创建一个 Redis 主从服务器，其中主服务器负责写入数据，从服务器负责读取数据。
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[创建主服务器] --> B[创建从服务器]
```
在代码中，我们可以使用以下命令创建 Redis 主从服务器：
`
原创
2023-10-23 09:28:17
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NOAUTH Authentication required. 意思：需要NOAUTH身份验证,那你输入密码验证就可以。 redis报这个错是因为你设置的密码，默认是没有的，是在reids.conf这个文件中设置的，一旦你设置了密码，无论是你在redis客户端连接，还是用Java代码连接，都是需要密码的，先在redis的bin目录下找到redis.cocnf这个文件，输入 ：vim redis.c
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2023-05-25 18:44:30
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# Flink与Kafka的集成：将Offset存储在Redis中
Apache Flink作为一个高性能的流处理框架，与Kafka的结合为实时数据处理提供了强大的支持。Kafka以其出色的消息传递能力而闻名，但如何高效地管理Offset是一个值得关注的问题。本文将讨论如何将Flink中Kafka消费的Offset存储在Redis中，以实现更加灵活和高效的处理能力。我们将使用代码示例来帮助理解，
首先创建一个数据库，假设名字是abc：
createdb abc
然后进入数据库abc：
psql abc
终端提示：
psql (9.1rc1)
Type "help" for help.
abc=# 说明我们已经进去啦，
然后创建一个score表：
CREATE TABLE score (id int, name varchar(20), score real);
如果看到"CREATE
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2024-05-21 17:26:45
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一、confluent-kafka1、confluent-kafka简介confluent-kafka是Python模块，是对librdkafka的轻量级封装，支持Kafka 0.8以上版本。本文基于confluent-kafka 1.3.0编写。GitHub地址：GitHub - confluentinc/confluent-kafka-python: Confluent's Kafka Pyt
今天有朋友问我jquery中的offset方法，因为好就不仔细考虑这个东西了，对于它的定义都快忘干净了。我还是通过博客总结一下吧。关于偏移量有四个值，分别是offsetHeight、offsetWidth、offsetLeft、offsetTop。offsetTop是指元素的上边框至包含元素的上内边框之间的像素距离。offsetLeft是指元素左边框至包含元素的左内边框之间的像素距离。offset
原创
2013-11-23 19:45:23
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在 Kafka 中无论是 producer 往 topic 中写数据, 还是 consumer 从 topic 中读数据, 都避免不了和 offset 打交道, 关于 offset 主要有以下几个概念。 Last Committed Offset：consumer group 最新一次 commit
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2019-08-07 08:23:00
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# 在Python中实现Rolling Offset
在数据分析中，rolling 方法是一个非常强大的工具。特别是在处理时间序列数据时，rolling 方法可以帮助我们生成移动窗口的统计数据。今天，我们将一起探索如何在 Python 中实现 rolling 的 offset。本文将通过步骤解析、代码示例和可视化内容来帮助你理解。
## 整体流程
首先，让我们理清这整个过程的步骤。下表展示了
