redis高级数据类型详解
高级数据类型和五种基本数据类型不同,并非新的数据结构。高级数据类型往往是用来解决一些业务场景。 # (一)BitMaps # (1.1) BitMaps概述 在应用场景中,有一些数据只有两个属性,比如是否是学生,是否是党员等等,对于这些数据,最节约内存的方式就是用bit去记录,以是否是学生为例,1代表是学生,0代表不是学生。那么1000110就代表7个人中3个是学生,这就
高级数据类型和五种基本数据类型不同,并非新的数据结构。高级数据类型往往是用来解决一些业务场景。 # (一)BitMaps # (1.1) BitMaps概述 在应用场景中,有一些数据只有两个属性,比如是否是学生,是否是党员等等,对于这些数据,最节约内存的方式就是用bit去记录,以是否是学生为例,1代表是学生,0代表不是学生。那么1000110就代表7个人中3个是学生,这就
# (一)主从复制介绍 前面所讲的关于redis的操作都属于单机操作,单机操作虽然操作简单,但是处理能力有限,无法高可用。所谓高可用性,就是指当一台服务器宕机的时候,有备用的服务器能顶替上,在单机操作上这是无法实现的,因此就出现了主从复制。 我们把一台服务器看作是主服务器(master),把另外多台服务器看作是从服务器(slave),主从复制就是将master中的数据即时有效
# (一)哨兵概述 前面我们讲了redis的主从复制,为了实现高可用,会选择一台服务器作为master,多台服务器作为slave。现在有这样一种情况,master宕机了,这时系统会选择一台slave作为master,然后把宕机的master下线,再通知所有slave新的master是谁。这里就产生了一个问题,master是否宕机、选择哪台slave作为master都是谁来决定
# (一) 概述 在前面的博客系列中,我们把redis的基础语法配置等比较详细的讲了一遍,但如果要用现在更多的是集成到spring系列的框架之中,今天我们就来讲解springboot集成redis的方法以及一些注意点。 # (二) 项目依赖 springboot对于redis的集成十分友好,我们创建springboot项目时可以直接勾选SpringDataRedis即可直
# (一)缓存穿透(查不到) # 1.1 概念 当用户想要查询一个数据的时候,发现redis内存数据库中没有,于是向持久化数据库查询发现也没有,相当于请求绕过缓存直接打到持久层。当用户很多的时候,如果大量缓存都没有命中,于是都去请求了持久化数据库,这会给持久化数据库带来很大的压力,这就是缓存穿透。 # 1.2 解决方案 缓存空对象 如果用户的请求在持久层中也未命中,即
在很长一段时间里,ZooKeeper都是 Kafka的标配,现如今,Kafka官方已经在慢慢去除ZooKeeper,Kafka 为什么要抛弃 Zookeeper?这篇文章我们来聊聊其中的缘由。
Kafka作为一款优秀的分布式消息中间件,内部也存在一些选举机制,这篇文章,我们将详细地分析 Kafka如何实现选择 Leader?
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