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华为云分布式缓存Redis服务是兼容Redis的内存数据库服务，基于双机热备的高可用架构，提供单机、主从、集群等丰富类型的缓存类型，为用户提供高性能、高可用、可伸缩的数据缓存服务
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之前不是说过Redis可以当作缓存用嘛
现在我们就配置一下SpringBoot使用Redis的缓存
Redis缓存
为什么用Redis作缓存
用redis做缓存，是因为redis有着很优秀的读写能力，在集群下可以保证数据的高可
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乱码截图如下：
解决方法：在你RedisUtil类里加入下图红框的的代码，
代码请复制：
@Autowired(required = false)
public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
RedisSerializer stringSerializer = new String
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需要关注Redis的版本更新，因为它能带来性能提升、安全补丁和新功能。检查Redis版本是否需要升级的步骤包括：1.使用命令“redis-cli--version”查看当前版本；2.与Redis官方版本对比；3.评估新功能、性能提升、安全补丁和兼容性；4.遵循备份数据、测试环境、逐步升级和监控日志的最佳实践。
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Redis和Memcached的主要区别在于功能和适用场景。1)Redis提供丰富的数据结构和持久化功能，适合复杂数据处理和需要数据持久化的场景。2)Memcached专注于简单、高效的键值存储，适用于快速缓存需求。选择时需考虑数据复杂性、持久化需求、性能要求和扩展性。
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Redis在高并发环境下的性能调优可以通过以下步骤实现：1.内存管理：使用maxmemory和maxmemory-policy配置，建议使用allkeys-lru策略。2.网络I/O优化：调整tcp-backlog和client-output-buffer-limit配置。3.持久化优化：调整rdb和aof的配置，平衡性能和数据安全。4.集群和分片：使用RedisCluster或Codis分散数据。5.客户端优化：使用连接池和批处理命令如pipeline或mget/mset。通过这些措施，可以确保Redi
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企业项目中，一般都是将项目部署到多台服务器上，用nginx做负载均衡。这样可以减轻单台服务器的压力，不过这样也带来一些问题，例如之前单机部署的话，session存取都是直接了当的，因为请
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在分布式Web程序设计中，解决高并发以及内部解耦的关键技术离不开缓存和队列，而缓存角色类似计算机硬件中CPU的各级缓存。如今的业务规模稍大的互联网项目，即使在最初beta版的开发
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Redis Labs 方面宣布，该公司现已正式更名为 Redis，从名称中删除了“Labs”一词。
官方表示，这一变化标志着公司和 Redis 开源项目的成熟;也反映了公司继续将 Redis 作为实时数据平台发展的
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问题抛出
用过 Python 的列表吗？就是那种可以存储任意类型数据的，支持随机读取的数据结构。
没有用过的话那就没办法了。
本质上这种列表可以使用数组、链表作为其底层结构，不知道Python
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现在项目上用redis的话，很少说不用集群的情况，毕竟如果生产上只有一台redis会有极大的风险，比如机器挂掉，或者内存爆掉，就比如我们生产环境曾今也遭遇到这种情况，导致redis内存不够挂
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数据库存贮都用list形式 要存2个队列 1个用作消息队列保存到数据 还有个 就是用来实时读取数据在redis
$redis->lpush($queenkey, json_encode($array));
$redis->lpush($listkey, json_encode($array));
/*消息队
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Redis在知识图谱中的应用实例随着信息时代的到来，我们每天都会面临大量的数据和信息，其中包括许多结构化和非结构化的数据。在这个海量数据的背景下，知识图谱的概念被越来越广泛地关注和应用。知识图谱可以帮助我们更好地存储、管理和分析这些数据，为我们提供有价值的知识和信息。作为一种强大的内存数据库，Redis拥有快速、稳定和可扩展等优势，可以被广泛地应用于知识图谱
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Redis需要内存淘汰策略来在内存资源有限时决定移除哪些数据。选择最佳策略应基于应用场景和数据使用模式。具体策略包括：1.noeviction：适用于数据完整性要求极高的场景。2.allkeys-lru：适合缓存系统，淘汰最久未使用的数据。3.volatile-lru：适用于有明确过期时间的数据。4.allkeys-random：适用于对数据敏感度不高的场景。5.volatile-random：适用于有过期时间但对使用模式不敏感的数据。6.volatile-ttl：适用于优先移除即将过期数据的场景。
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一、HyperLogLog 基数统计
1.1 什么是基数？
我们直接通过一个例子就可以明白什么是基数统计，比如数据集 {1, 2, 3, 3, 5, 5,}， 那么这个数据集的基数集为 {1,2，3，5}, 基数(不重复元素)为4。也就是
