https://github.com/go-redisedis packagemainimport("context""fmt""time""github.com/go-redisedis/v8")var(ctxcontext.Contextrdb*redis.Client)funcinit(){rdb=redis.NewClient(

Vulhub漏洞学习之：Redis1Redis简介Redis是完全开源的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点：Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-va

@Slf4j@ComponentpublicclassRedisUtils{privatestaticRedisTemplate<Object,Object>redisTemplate;@AutowiredpublicvoidsetRedisService(RedisTemplateredisTemplate){RedisUtils.redisTemplate=redisTemplate;}publicstat

RedisDesktopManagerforMac是Mac平台上一款非常实用的Redis可视化工具。RDM支持SSL/TLS加密，SSH隧道，基于SSH隧道的TLS，为您提供了一个易于使用的GUI，可以访问您的Redis数据库并执行一些基本操作：将键视为树，CRUD键，通过shell执行命令。rdmmac功能特色随时随地RedisDesktopMa

web<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>  test<dependency>&lt

环境Java8redis2.8配置如下pom文件<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework

1背景分布式系统绕不开的核心之一的就是数据缓存，有了缓存的支撑，系统的整体吞吐量会有很大的提升。通过使用缓存，我们把频繁查询的数据由磁盘调度到缓存中，保证数据的高效率读写。当然，除了在内存内运行还远远不够，我们今天就以具有代表性的缓存中间件Redis为例子，分析下，它是如何达到

今日内容概要发布订阅bitmap位图HyperLogLogGEO地理位置信息持久化rdb持久化aof主从复制内容详细1、发布订阅#发布者发布了消息，所有的订阅者都可以收到，就是生产者消费者模型升级（后订阅了，无法获取历史消息）---》观察者模式#redis支持，不仅仅用redis可以实现---》消息

1、常见的两种缓存本地缓存：不需要序列化，速度快，缓存的数量与大小受限于本机内存分布式缓存：需要序列化，速度相较于本地缓存较慢，但是理论上缓存的数量与大小无限（因为缓存机器可以不断扩展）2、本地缓存Googleguavacache：当下最好用的本地缓存Ehcache：spring默认集成的一个缓存，

官方：https://github.com/uglide/RedisDesktopManager免费打包版：https://github.com/lework/RedisDesktopManager-Windows

一什么是主从复制机器故障；容量瓶颈；QPS瓶颈一主一从，一主多从做读写分离做数据副本扩展数据性能一个maskter可以有多个slave一个slave只能有一个master数据流向是单向的，从master到slave1.1原理1234567891.副本库通过slaveof127.0.0.16379命令,连接主库,并发送

redis-3.0.0编译安装1、前言redis是常用的no-sql数据库，常用于缓存数据，同时，他也可以持久化数据。他是C语言开发的，所以安装的时候需要编译。2、单机版redisyuminstallgcc-c++（安装C语言编译环境）3、编译安装源码：https://github.com/huangz1990edis-3.0-annotated.git

互联网三高架构概述王子安摘要：互联网的三高架构就是指设计互联网系统架构时需要满足高可用,高性能,高并发，本文对互联网三高架构的技术特点、要求、设计方案进行简绍关键字：互联网、架构、性能引言：互联网三高架构包括高并发、高性能、高可用，简称三高即3H。这三者都是互联网分布

redis添加缓存配置类packagecom.atguigu.servicebase.config;importcom.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;importcom.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;importcom.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;importorg.springframework.cac

转载请注明出处：1.查看所有键keys*该命令会存在线程阻塞问题，keys命令也可以通过正则匹配获取存在的缓存数据 2.查看键总数dbsizedbsize命令会返回当前数据库中键的总数。dbsize命令在计算键总数时不会遍历所有键，而是直接获取Redis内置的键总数

集群请求命令处理在Redis的命令处理函数processCommand（server.c）中有对集群节点的处理，满足以下条件时进入集群节点处理逻辑中：启用了集群模式，通过server.cluster_enabled判断发送命令的节点不是主节点收到的命令中包含了key参数或者命令是EXEC，EXEC命令与MULTI结合使用，用于执行

我这个工程是在集成mybatis的基础上添加的：  启动redis服务： redis安装后，输入如下数据：      pom文件： <?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLS

一、报错内容：redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException:Failedtocreatesocket.二、错误原因：redis默认端口6379@BeforeEachpublicvoidsetup(){jedis=newJedis("192.168.83.130",6379);jedis.auth("123");jedis.select(0);}三、解决

POM文件： <?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/PO

1.String 2.Hash 3.Set 4.Zset 5.BitMaps 6.Hyperlogloss 7.Streams 8.BloomFIlter数据结构 9. 1.String-键值对类型Redis存储的时候主动加序列化使用场景：1.Session 客户端>Nginx>WEB多个>Redis（共享内存）2.自增和自减,网站请求点赞评论数量等大型网站

哨兵模式前奏：有两种主从模式：1.2.层层链路(必须手动执行)哨兵模式(主节点宕机后，自动推选出主节点)哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个单独的进程，作为进程，他会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis

Rediskey-value结构组织首先，Redis使用了一个全局哈希表来保存所有的键值对。这个全局哈希表，也就是一个存放哈希桶(entry)的数组。Redis可以用哈希算法算出某个key的哈希值，直接取到这个数组这个位置的元素，也就是O(1)的读写。每个entry包含了两到三个部分，一个是*key也就是指向键ke

参考源https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?spm_id_from=333.999.0.0版本本文章基于Redis6.2.6概述Redis事务的本质是一组命令的集合事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户

转自：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1706150614199247340&wfr=spider&for=pc 前言近来，分布式的问题被广泛提及，比如分布式事务、分布式框架、ZooKeeper、SpringCloud等等。本文先回顾锁的概念，再介绍分布式锁，以及如何用Redis来实现分布式锁。一、锁的基本了解首先，

一、缓存穿透1、概念缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于

Redis1、NoSql概述1.1、为什么要用Nosql单机MySQL时代90年代，一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够！那个时候，更多的去使用静态网页Html~服务器根本没有太大的压力这种情况下：整个网站的瓶颈是什么？数据量如果太大、一台机器放不下了！数据的索引（B+Tree）,一

1.geospatial:地理位置redis得geo在3.2版本后已经推出2.Hyperloglog：专业做网站计数的或页面统计的(允许一定的错误)redis2.8.9推出了该数据结构reidHyperloglog基数统计的算法优点：占用的内存是固定，2^64不通元素的技术，只需要占用12kb的内存，如果要从内存角度比较的话：Hyperlog

redis持久化的意义redis持久化的意义，在于故障恢复。比如说，你部署了一个redis，作为cache缓存，当然也可以保存一些比较重要的数据。如果没有持久化的话，redis遇到灾难性故障的时候，就会丢失所有的数据，如果通过持久化将数据搞一份在磁盘上去，然后定期去同步和备份到一些云存储服务

原文连接： （1）、https://blog.csdn.net/weixin_39025362/article/details/105042476?spm=1001.2101.3001.6650.4&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefault-4-105042476-blog-117926658.pc_relevant_scanpaymentv1&depth_1-utm

分布式爬虫概念：我们需要搭建一个分布式的机群，让其对一组资源进行分布联合爬取。作用：提升爬取数据的效率如何实现分布式？安装一个scrapy-redis的组件原生的scarapy是不可以实现分布式爬虫，必须要让scrapy结合着scrapy-redis组件一起实现分布式爬虫。为什么原生的scrapy不可以实