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Zset操作//将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集当中。如果某个成员已经是有序集的成员，则更新这个成员的分数值，并通过重新插入这个成员元素，来保证该成员在正确的位置上。分数值可以是整数值或双精度浮点数。$ret=$redis->zAdd('scores',98,'English',90,'physics');//返回有序集中指定区间内的成员。成员按分数值递增排序，分数值相同的则按字典序来排序。//参数：第四个参数表示是否返回各个元素的分数值，默认为f
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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是一种非关系型的高性能键值对数据库，具有快速读取和写入、多种数据结构支持、数据持久化等特点，被广泛用于缓存、计数器、消息队列等场景中。在实际应用中，单个Redis实例的性能有一定限制，因此需要使用Redis集群来实现水平扩展和高可用性。本文将介绍Redis集群的搭建和使用。一、什么是Redis集群Redis集群是将多个Redis节点组成的一个分布式
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如何使用Redis和JavaScript实现分布式缓存功能引言：在开发Web应用程序时，缓存是一种常见的技术，它可以大大优化系统性能和响应时间。而分布式缓存则更进一步，可以在多个服务器上分布和共享缓存数据，提供更高的可扩展性和容错性。本文将介绍如何使用Redis和JavaScript实现分布式缓存功能，以提高系统的性能和稳定性。一、Redis简介Redis是
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在Java项目中配置和使用Redis集群的步骤如下：1.创建RedisURI对象，指定集群节点的地址和端口；2.使用这些节点创建RedisClusterClient；3.连接到集群并获取同步命令接口；4.执行基本的读写操作；5.关闭连接和客户端。通过这些步骤，你可以有效地在Java项目中集成和使用Redis集群，提升系统的性能和可靠性。
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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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查看Redis中所有key的高效方法是使用SCAN命令，而非KEYS命令以避免阻塞。1.SCAN命令通过游标分批遍历key，不会一次性返回所有结果，避免阻塞服务器；2.使用redis-cli--scan可简化操作，以流方式输出匹配key；3.Lua脚本封装SCAN命令，减少网络开销并保证原子性；4.第三方工具如redis-rdb-tools可用于离线分析RDB文件提取key信息；5.避免全局扫描可通过优化数据结构设计实现，例如用集合存储key名称；6.查找特定前缀key可通过SCAN配合MATCH选项提高
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配置RedisSentinel高可用集群需要以下步骤：1.配置Sentinel节点，使用sentinelmonitor指令监控主节点；2.设置主从节点，确保从节点能自动接管；3.确保网络稳定性，避免误判；4.至少配置三个Sentinel节点保证高可用性；5.谨慎配置故障转移策略，设置超时时间；6.确保数据一致性，通过配置min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag减少数据丢失风险；7.调整sentineldown-after-milliseconds参数减少不必要的故障转移
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Redis 在 3.2 版本以后增加了地理位置 GEO 模块，意味着我们可以使用 Redis 来实现摩拜单车「附近的 Mobike」、美团和饿了么「附近的餐馆」这样的功能了。
用数据库来算附近的人
地图元素的位置
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今天为大家介绍Redis的另一种持久化策略——AOF。什么是AOF男孩“一觉醒来”忘记了对女孩子的承诺，这时候女孩子把曾经海誓山盟的录音逐条播放给男孩子听，帮助他“恢复
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1 第一个坑：错误释放锁时机
1.1. 发现问题
分析以下代码存在什么问题：
// 分布式锁服务
public interface RedisLockService {
// 获取锁
public boolean getLock(String key);
// 释放锁
public boolean release
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利用Redis和Java实现分布式计数器：如何实现高并发引言：在现代互联网应用程序开发中，高并发是一个常见的挑战。当多个用户同时访问一个应用程序时，它需要能够正确地处理和跟踪每个用户的请求，以避免数据的丢失或混乱。在这篇文章中，我们将讨论如何利用Redis和Java实现一个分布式计数器，以实现高并发的数据跟踪和管理。一、Redis简介Redis是一个开源的基
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Redis特殊数据类型Geospatial地理空间
这是在redis 3.2版本推出的，推算地理位置的信息，两地之间的距离，周围方圆的人等等场景都可以用它实现。
一、geoadd
将指定的地理空间位置(纬度、经度、
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如果启动前不对linux内核做任何更改，那么redis启动会报出警告，共三个：如下图所示
第一个警告：The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.
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一、前提
最近在使用分布式锁redisson时遇到一个线上问题：发现是subscriptionsPerConnection or subscriptionConnectionPoolSize 的大小不够，需要提高配置才能解决。
二、源码分析
下面对其源码进行分析，才
