Redis2.8 psync1解决什么问题在psync1功能出现前（redis2.8之前的版本），redis复制秒级中断，就会触发从实例进行fullsync。 每一次的fullsync，集群的性能和资源使用都可能带来抖动；如果redis所处的网络环境不稳定，那么fullsync的出步频率可能较高。 为解决此问题，redis2.8引入psync1, 有效地解决这种复制闪断，带来的影响。redis的f
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2024-03-05 21:57:55
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文章目录前言分布式原理scrapy_redis项目编写 前言scrapy是python界出名的一个爬虫框架。Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 虽然scrapy能做的事情很多，但是要做到大规模的分布式应用则捉襟见肘。有能人改变了scrapy的队列调度，将起始的网址从start_urls里分离出来，
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2023-12-15 14:55:12
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# 用 Scrapy 实现消费 Redis 的教程
## 引言
在现代网络爬虫的开发过程中，使用消息队列和分布式数据存储的需求日益增加。Redis 是一个高效的内存数据库，广泛用于缓存和数据管理。而 Scrapy 是一个强大的爬虫框架，结合这两者可以完成高效的爬取任务。本文将详细阐述如何通过 Scrapy 消费 Redis 的过程，步骤清晰，代码详细，帮助初学者快速上手。
## 流程概述
原创
2024-09-25 05:44:27
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延迟消息队列在我们的日常工作中经常会被用到，比如支付系统中超过 30 分钟未支付的订单，将会被取消，这样就可以保证此商品库存可以释放给其他人购买，还有外卖系统如果商家超过 5 分钟未接单的订单，将会被自动取消，以此来保证用户可以更及时的吃到自己点的外卖，等等诸如此类的业务场景都需要使用到延迟消息队列，又因为它在业务中比较常见，因此这个知识点在面试中也会经常被问到。我们本文的面试题是，使用 Redi
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2023-09-08 22:08:16
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# 如何实现“redis brpop 消费慢”
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到需要处理大量数据的场景，而为了提高处理效率，常常会使用消息队列。而Redis提供的brpop命令是一种常用的阻塞式消费方法，它可以实现在队列中没有数据时阻塞等待，直到有数据到来。本文将介绍如何使用Redis的brpop命令来实现消费速度慢的问题。
## 整体流程
下面是整件事情的流程，我们可以使用表格的形式
原创
2024-01-15 10:31:46
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一、 慢操作五大原因如下图所示，主要分为与操作系统相关以及与Redis集群实例之间与内部相关两个方面1. Redis实例之间以及内部数据传输阻塞（客户端、磁盘、主从通信、切片集群通信）解决方法 — 主从集群时，限制主库RDB文件大小。2. 多CPU多核架构（绑核，绑CPU）解决方法—绑核绑CPU。3. sql语句执行阻塞（慢查询、过期key）解决方法—避免慢查询指令、客户端做聚合、对key设置不同
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2023-08-14 13:10:24
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# 如何实现 Redis 消费速度慢的解决方案
当我们在使用 Redis 作为消息队列时，可能会遇到消费速度慢的问题。本文将为刚入行的小白提供解决方案，分步骤讲解如何实现这个过程。我们将用表格汇总步骤，并借助代码示例帮助你理解。
## 一、整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-02 04:21:01
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现在常用的绝大部分消息队列提供的服务质量都是At least once（至少一次，不允许丢失消息，但是允许有少量重复消息出现），包括RocketMQ、RabbitMQ和Kafka都是这样。也就是说，消息队列很难保证消息不重复。用幂等性解决重复消息问题一个幂等操作的特点是，其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。设计幂等操作的方法1. 利用数据库的唯一约束实现幂等利用关系型数据库的唯一约束
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2023-09-23 15:30:40
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在分布式系统中必备的一个中间件就是消息队列，通过消息队列对服务与服务间进行异步处理、应用解耦、流量削峰，常用的消息中间件有rabbitmq、rocketmq、kafka等。 消息队列是一种异步的服务间通信方式，适用于分布式或微服务架构中，消息在被处理之前一直存储在队列上。如消息队列被用于分离重量级处理、缓冲或批处理工作或缓解高峰期工作。3个节点
producer：消息生产者，负载生产和发送消息到b
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2023-08-11 10:49:01
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# 实现Redis推送和订阅消费慢
## 引言
Redis是一个高性能的键值存储系统，它支持发布/订阅模式，可以实现消息的推送和订阅。本文将介绍如何在Redis中实现推送和订阅消息，并探讨在消息量较大时如何处理消费慢的问题。
## 流程概述
下面是实现Redis推送和订阅消费慢的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Redis连接 |
| 2 | 创
原创
2024-01-04 08:13:25
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背景：项目业务上需要实现延时发送消息的需求。最开始想到的就是消息中间件，公司统一用的RocketMq，于是开始整。。。但是，业务需求要求的延时消息时间是可自由指定的，但是公司居然用的是开源的RocketMq，开源的只支持18个固定级别的延时，我们这里不重点说RocketMq，有兴趣的自己查吧。结论就是开源的RocketMq没法实现现在的需求，要不就用阿里云的，公司也不愿出那份钱吧。哈哈哈。于是想别
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2023-07-07 13:38:23
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1.安装 安装scrapy_redis包,打开cmd工具,执行命令pip install scrapy_redis 准备好要部署的爬虫项目 准备好redis服务器还有跟程序相关的mysql数据库 打开redis 连接上服务器 2. 部署 修改爬虫项目的settings文件调度url 去重组件要添加在settings文件中还有个一个pipelines文件,里面的RedisPipeline类可以把爬虫
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2023-06-21 22:20:07
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本文目录一、秒杀系统分析二、秒杀系统整体设计1、前端预处理2、Redis全链路支持三、Redis实现库存扣减1、为什么库存扣减不放到数据库中2、基于Redis分布式锁的扣减库存3、基于lua脚本(原子性)的扣减库存总结本文导读本文首先对秒杀系统进行整体分析，通过分析得出前端预处理、Redis全链路支持的秒杀系统整体的设计，最后给出Redis实现库存扣减，为什么不放到数据库中，以及使用Redis分布
摘要：本文讲述基于FusionInsight HD&MRS的五种kafka消费端性能优化方法。本文分享自华为云社区《FusionInsight HD&MRS：kafka消费端性能优化方法》，作者： 穿夹克的坏猴子 。kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化：1. 接口使用方面优化：旧版本highlevel-consumer：偏移量信息存储在zookeeper，最大消费线程数与
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2024-02-10 12:04:49
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最近在工作中写了很多 scrapy_redis 分布式爬虫，但是回想 scrapy 与 scrapy_redis 两者区别的时候，竟然，思维只是局限在了应用方面，于是乎，搜索了很多相关文章介绍，这才搞懂内部实现的原理。首先我们从整体上来讲scrapy是一个Python爬虫框架，爬取效率极高，具有高度定制性，但是不支持分布式。而scrapy-redis一套基于redis数据库、运行在scrapy框架
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2023-06-29 13:32:15
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分布式爬虫原理首先我们来看一下scrapy的单机架构： 可以看到，scrapy单机模式，通过一个scrapy引擎通过一个调度器，将Requests队列中的request请求发给下载器，进行页面的爬取。那么多台主机协作的关键是共享一个爬取队列。所以，单主机的爬虫架构如下图所示： 前文提到，分布式爬虫的关键是共享一个requests队列，维护该队列的主机称为master，而从机则负责数据的抓取，数据处
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2023-10-28 15:00:09
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前 言消息队列是服务端必不可少的组件，其中Kafka可以说是数一数二的选择，对于大部分服务端的同学来说Kafka也是最熟悉的消息中间件之一。而当我们在生产上遇到kafka的使用问题时想要透过现象看到问题的本质，从而找到解决问题的办法。这就要求对kafka的设计和实现有这较为深刻的认识。在这篇文章里我们就以生产实际的例子来展开讨论Kafka在消费端中的一个重要设计consumer group的reb
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2024-04-13 12:22:33
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一、分布式爬虫 scrapy-redisScrapy-redis为了实现Scrapy分布式提供了一些以redis为基础的组件https://github.com/rmax/scrapy-redis/ 有能人改变了scrapy的队列调度，将起始的网址从start_urls里分离出来，改为从redis读取，多个客户端可以同时读取同一个redis，从而实现了分布式的
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2023-05-25 17:12:49
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Python 网络爬虫：Scrapy-redis 的简单配置及初应用 文章目录Python 网络爬虫：Scrapy-redis 的简单配置及初应用前言一、scrapy-redis是什么？二、使用步骤1.首先当然是安装redis啦2.scrapy-redis相关配置3.代码部分(1) 分析页面情况(2) 编写爬虫文件(3) 编写items文件(4) 编写pipelines文件(4) 编写settin
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2024-01-30 21:57:31
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一、scrapy框架不能自己实现分布式爬虫的原因 其一：因为多台机器上部署的scrapy会各自拥有各自的调度器，这样就使得多台机器无法分配start_urls列表中的url。（多台机器无法共享同一个调度器） 其二：多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对数据进行统一的数据持久出存储。（多台机器无法共享同一个管道）二、基于scrapy-redis组件作用 其一：给原生的scrapy提供了可以被
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2023-06-29 13:32:23
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