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本文主要和大家分享一下redis的高级特性：bit位操作。力求让大家彻底学会使用redis的bit位操作并掌握其底层实现原理！主要包含以下内容： redis位操作命令示例 底层数据结构分
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用户登录系统 记录用户登录信息的一个系统，我们简化业务后只留下一张表。 关系型数据库的设计 mysql>select*fromlogin; +---------+----------------+-------------+---------------------+ |user_id|name|login_times|last_login_time| +---------+----------------+-------------+---------------------+ |1|
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今天我们说一下Redis中最后一个数据类型 “有序集合类型”，回首之前学过的几个数据结构，不知道你会不会由衷感叹，开源的世界真好，写这些代码的好心人真的要一生平安哈，不管我们想没
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按照下面步骤依次执行
1.检查依赖，安装依赖
[root@ecs-3c46 ~]# whereis gcc
gcc: /usr/bin/gcc /usr/lib/gcc /usr/libexec/gcc /usr/share/man/man1/gcc.1.gz
[root@ecs-3c46 ~]# whereis tc
tc: /sbin/tc /usr/lib64/tc /usr/share/tc /usr/share/ma
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Redis实现延迟队列Redis延迟队列Redis 是通过有序集合（ZSet）的方式来实现延迟消息队列的，ZSet 有一个 Score 属性可以用来存储延迟执行的时间。但需要无限循环检查任务，会消耗系
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如何使用Redis实现分布式数据同步随着互联网技术的发展和应用场景的日益复杂，分布式系统的概念越来越被广泛采用。在分布式系统中，数据同步是一个重要的问题。Redis作为一个高性能的内存数据库，不仅可以用来存储数据，还可以用来实现分布式数据同步。对于分布式数据同步，一般有两种常见的模式：发布/订阅（Publish/Subscribe）模式和主从复制（Maste
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Redis列表在消息队列中的应用可以通过以下优化措施提升性能和可靠性：1.启用持久化机制（AOF或RDB）确保消息不丢失；2.使用BRPOP命令提高消费者的响应性和降低系统负载；3.通过多个列表模拟优先级队列处理不同优先级的消息；4.设置键的过期时间或在消息中加入时间戳管理消息的生命周期；5.利用批量操作减少网络开销，提升系统性能。
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Redis和RabbitMQ在性能和联合应用场景中各有优势。1.Redis在数据读写上表现出色，延迟低至微秒级，适合高并发场景。2.RabbitMQ专注于消息传递，延迟在毫秒级，支持多队列和消费者模型。3.联合应用中，Redis可用于数据存储，RabbitMQ处理异步任务，提升系统响应速度和可靠性。
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Redis性能瓶颈主要出现在硬件、配置和应用层面。1.硬件层面：内存不足和CPU性能低下可能导致性能问题。2.配置层面：不当的持久化和网络配置会影响性能。3.应用层面：大Key、大Value和不合理缓存策略是常见问题。通过监控和优化，可以有效提升Redis性能。
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环境
Win10Ubuntu 18.04 LTSRedis 6.0.6
Ubuntu安装
在Windows系统下可以挂载Linux子系统，通过Windows商店Microsoft Store搜索Ubuntu即可
安装Ubuntu需要先打开Windows功能
安装后打开Ubuntu，需要创建一个用户及密码
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现在用redis缓存热数据越来越常见了，甚至一些配置，开关等等的东西也写到redis里。原因就是redis简单高效。redis里的数据也越来越重要了，例如一些业务的中间数据会暂时存放在redis里，所以
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intset
当set集合存储的是整数时，encoding为intset类型（小整数集合）
typedef struct intset {
int32 encoding;
int32 length;
int contents[];
}
字段描述说明encoding决定整数位宽是16位、32位还是64位枚举表
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Redis作为一个开源的内存键值数据库系统，已经成为了现代云原生应用中不可或缺的一部分。在云原生应用的架构设计中，服务治理与服务网格是非常重要的组成部分。本文将会讨论Redis在云原生应用中的服务治理与服务网格，探讨Redis在这些方面的应用场景和优势。1、Redis如何支持服务治理？在云原生应用中，服务治理可以帮助我们管理和监控服务实例的运行状况和状态。而
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Redis限流通过控制单位时间请求量保护系统，常见算法有计数器、令牌桶和漏桶。1.计数器算法简单但存在临界问题，适合对精度要求不高的场景；2.令牌桶允许突发流量，通过恒定填充令牌实现更平滑的限流；3.漏桶以固定速率处理请求，严格限制流量但无法应对突发流量。选择时需根据业务需求权衡实现复杂度与限流效果，并结合Redis集群或分布式锁解决性能与一致性问题，从而构建稳定可靠的系统。
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Redis实现LRU缓存采用近似LRU算法，通过maxmemory-policy选择淘汰策略，如volatile-lru或allkeys-lru，并通过maxmemory-samples设置随机采样数量来提高淘汰准确性。Redis记录每个Key的访问时间戳，在内存不足时比较采样Key的时间戳以淘汰最近最少使用的Key。配置时需设置maxmemory、maxmemory-policy和maxmemory-samples参数，并可通过Jedis进行缓存操作。监控指标包括used_memory、evicted_
