redis设置数据相关知识
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devops| redis 数据量暴涨进行数据清理实战最近一段时间, 需求爆发式增长, 业务量也蹭蹭蹭上涨, 也伴随着一些新的烦恼, 线上 redis 服务, 频繁触发容量超出 80% 阀值报警. 而 redis 作为程序员的 「瑞士军刀」, 在现有业务中扮演着重要的角色. 为了避免触雷, 「保卫世界和平」, 对 redis 数据进行分析并清理.快速寻找解决办法业务使用的阿里云的 redis 服务, 报警也是使用阿里云上设置的, 比如下面这个模板:aliyun-redis-monitor容量不够用, 首先想到的就是 redis 的淘汰机制, 对应的设置:aliyun-redis-maxmemory各个淘汰机制不作过多介绍, 感兴趣可以搜索网上更详细的资料进行了解. 现有的淘汰机制是符合现有业务特点的, 那就需要从其他地方下功夫了.快速的在阿里云 redis 服务控制面板中浏览了一圈, 没有发现相关的设置, 于是转向百度. 尝试 redis 容量超过阀值 redis 数据分析 redis 数据清理 等关键词后, 依然没有找到相关的答案.最后, 向技术社区进行求助
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Jmeter连接Redis,获取Redis数据集Redis(REmote DIctionary Server)是一个开源的内存数据结构存储,用作数据库,缓存和消息代理。本博文是分享jmeter怎么连接使用Redis数据库。安装Redis数据集JMeter插件1.从JMeter插件管理器安装Redis数据集插件:下载Plugins Manager JAR文件将文件复制到Jmeter的lib / ext目录重启JMeter单击“选项”,然后单击“插件管理器”点击“可用插件”选择“Redis数据集”,然后单击“应用更改并重新启动JMeter” 重新启动JMeter后,就能够在菜单中看到Redis Data Set配置元素: 右键单击测试计划 - >添加 - >配置元素 - > jp @ gc - Redis数据集 如上,插件安装成功。Redis 安装Window 下安装下载地址:https://github.com/MSOpenTech/redis/releases。Redis 支持 32 位和 64 位。这个需
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Redis数据持久化1. RDB 快照存储快照: 将内存中的所有数据完整的保存到硬盘中机制fork出一个子进程,专门进行数据持久化, 将内存中所有数据保存到单个rdb文件中(默认为dump.rdb)redis重启后, 会加载rdb文件中的数据到内存中触发方式配置中设置自动持久化策略SAVE | BGSAVE | SHUTDOWN (前提是设置了自动持久化策略)相关配置save 60 1000 # 多久执行一次自动快照操作 60秒内如果更新了1000次, 则持久化一次stop-writes-on-bgsave-error no # 创建快照失败后,是否继续执行写命令rdbcompression yes # 是否对快照文件进行压缩dbfilename dump.rdb # 如何命名快照文件dir ./ # 快照文件保存的位置save # 关闭RDB机制优缺点不是实时保存数据, 如果redis意外停止工作(如电源断电等), 则可能会丢失一段时间的数据数据量大时, fork进
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Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI整合进阶篇(十一)redis密码设置、安全设置警惕 前一篇文章《Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI整合进阶篇(九)Linux下安装redis及redis的常用命令和操作》主要是一个简单的介绍,针对redis入门和安装及命令行简单的使用,虽然已经正常启动和使用,但是由于所有的设置都没有做任何改动,使用的是默认设置,默认端口、默认免密......其实目前状态下的redis相当于是一个裸奔的服务,多多少少是有一些安全性方面的缺陷,如果被一些别有用心的人扫描到或者攻击到还是比较麻烦的。 redis密码设置 第一种方式:通过命令行设置 //首先通过```
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- 3. 连接 redis 数据库 使用 redis.Redis() 方法连接 redis 数据库,示例如下:>>> import redis>>> db = redis.Redis(host='localhost')>>> db.set('name', 'ZhangSan')True>>> db.get('name')b'ZhangSan'在第 1 行,引入 redis 模块在第 2 行,使用 redis.Redis() 方法连接 redis 数据库,返回一个数据库连接对象 db在第 3 行,设置键 ‘name’ 的值为 ‘ZhangSan’在第 5 行,获取键 ‘name’ 的值在第 6 行,redis 数据库返回的是字节对象 b’ZhangSan’,而不是字符串 ‘ZhangSan’在默认情况下,redis 返回的结果是字节对象,通过设定参数 decode_responses=True 使 redis 返回字符串。示例如下:>>> import redis>>> db = redis.Redis(host='localhost', decode_responses=True)>>> db.set('name', 'ZhangSan')True>>> db.get('name')'ZhangSan'在第 2 行,使用 decode_responses=True 的方式连接 redis 数据库在第 6 行,redis 数据库返回的是字符串 ‘ZhangSan’,而不是字节对象 b’ZhangSan’在接下来的小节中,我们使用 decode_responses=True 的方式连接 redis 数据库,通过数据库连接对象 db 向 redis 数据库发送命令。以上连接 redis 数据库的代码将不再重复。
- 2.3 配置 Redis 数据库连接 修改 application.properties 配置文件内容如下。实例:# Redis库的编号spring.redis.database=0# Redis实例地址spring.redis.host=127.0.0.1# Redis实例端口号,默认6379spring.redis.port=6379# Redis登录密码spring.redis.password=Easy@0122# Redis连接池最大连接数spring.redis.jedis.pool.max-active=10# Redis连接池最大空闲连接数spring.redis.jedis.pool.max-idle=10# Redis连接池最小空闲连接数spring.redis.jedis.pool.min-idle=0
- Redis的简单使用和配置 上一个小节我们简单学习了一下 MongoDB 数据库,这节课我们来学习下另外一个在爬虫开发中经常会用到的数据库,这就是我们大名鼎鼎的键值对数据库–Redis。Redis 以它超快的读写速度受到爬虫开发程序员的青睐,在正式的爬虫开发中我们经常使用 Redis,比如我们的分布式爬虫通常会基于 Redis 进行设计。这个小节我们会介绍:Redis的基本概念;Redis的安装;Redis的连接;Redis的基本使用。通过本节课的学习你会掌握:Redis基本概念;可以动手安装配置Redis;能够操作创建数据库,并且进行简单的增删改查功能。
- Flask 链接 Redis 数据库 本节使用 Flask 完成一个访问 Redis 数据库的例子,通过浏览器向用户提供界面,在服务端使用 Flask 完成增、删、改、查 Redis 数据库的操作。传统的关系数据库在超大规模和高并发类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。Redis 是是一个高性能的 key-value 数据库,可以有效应对高并发、大数据量访问的难题。
- 2. Redis底层数据结构 面试官提问: 你有看过 Redis 源码吗?Redis 底层是用什么数据结构实现的?题目解析:这里谈到的数据结构不是 Redis 的五种对外基本数据结构:String(字符串类型)、Hash(哈希类型)、List(链表类型)、Set(集合类型)、ZSet(有序集合类型),而是更为底层的数据结构实现,例如双向链表、字典、压缩列表等。Redis 底层是用标准 C 语言编写的,下面我们会结合 C 代码分析。
- 6. 设置主体数据: 当想要添加或者更新结构化数据的时候,请求就要携带主体数据。一般 PUT, POST, PATCH 这几类请求是需要携带主体数据的。可以在 Postman 中的 Body 选项卡里输入主体数据。如果你要发送主体数据,一定要选择正确的请求头,以确保API可以正确处理发送的这些数据:对于表单数据和 urlencoded 内容,Postman 会自动附加正确的 Content-Type 头;如果你的主体数据使用的是原始模式,Postman 会根据你选择的类型设置请求头(e.g. text, json);Postman 不会为二进制主体数据设置请求头。
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