序列化方式概述对比同份数据初次序列化时的情况（很多帖子都没有考虑序列化的同份数据是否为二次加载的情况，就给出了结论）StringRedisSerializer:简单的字符串序列化，可视化性好（内部就是通过String类的newString(bytes)&string.getBytes()实现的序列化）JdkSerializationRedisSerializer:Java提供的序列化方式，效率高，占用空间少，可视化性差Jackson2JsonRedisSerializer:序列化为json字符串，效率低于JdkSerializationRedisSerializer，占用空间多，可视化性好，默
Redis是一个非常火的非关系型数据库，火到什么程度呢？只要是一个互联网公司都会使用到。Redis相关的问题可以说是面试必问的,下面我从个人当面试官的经验，总结几个必须要掌握的知识点。介绍：Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API的非关系型数据库。传统数据库遵循ACID规则。而Nosql（NotOnlySQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称）一般为分布式而分布式一般遵循CAP定理。Github源码：https://github.com/antirez/redi
在ASP.NETCore2中，我们可以像这样添加一个AzureRedis缓存:services.AddDistributedRedisCache(config=>{config.Configuration=Configuration.GetConnectionString("RedisCacheConnection");config.InstanceName="MYINSTANCE";});那么用法是这样的:privatereadonlyIDistributedCache_cache;publicMyController(IDistributedCachecache){_cache=c
世界杯是足球界的盛世，不知道大家看了做完韩国晋级16强的感想是什么。日韩两国我们想必不太陌生了，我这里就不过多言语了。有一天想我们的国家什么时候也能在世界杯的赛场上再次重现，那真的就是乐开花了，我到时候必然手捧🍺在电视甚至有可能现场观看。 作为一个篮球爱好者，足球可以说是踢得很少，甚至都没怎么踢过。以前的我不知道“越位”什么？也不知道“积分”是怎么算的？在以往的我只听过梅西、C罗，今年我看集锦看到了巴西舞者内马尔，这里必须要夸赞一下，虽然对手有点气人，但是作为观众的我是非常喜欢看到在绿茵场地上看到那绝妙的舞蹈。 通过朋友的了解，我对足球也产生了浓厚的兴趣，看到有比赛的时候很
文章目录数据库事务Redis事务定义：作用Redis事务VS数据库事务常用命令案例：正常执行`MULTI`->`EXEC`案例：放弃事务`MULTI`->`DISCARD`案例：全体连坐(语法错误：原子性)案例：冤头债主(逻辑错误：不保证一起成功，一起失败)案例：watch监控数据库事务定义：在一次跟数据库连接会话当中，所有的执行sql，要么一起成功，要么一起失败。经典案例：转账Redis事务官网：https://redis.io/docs/manual/transactions/定义：可以一次执行多个命令，本质是一组命令的集合。个事务中的所有命令都会序列化，按顺序地串行化执行而不会被其它命令
目录一、Zset有序集合介绍二、常用命令三、示例zadd...zrange[WITHSCORES] zrangebyscorekeyminmax[withscores][limitoffsetcount]zrevrangebyscorekeymaxmin[withscores][limitoffsetcount]zincrbyzremzcountzrank四、Redis中Zset底层数据结构一、Zset有序集合介绍Redis有序集合zset与普通集合set非常相似。Zset是一个没有重复元素的字符串集合。不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按
ElasticSearch集群的高可用和自平衡方案会在节点挂掉（重启）后自动在别的结点上复制该结点的分片，这将导致了大量的IO和网络开销。如果离开的节点重新加入集群，elasticsearch为了对数据分片(shard)进行再平衡，会为重新加入的节点再次分配数据分片(Shard)；当一台es因为压力过大而挂掉以后，其他的es服务会备份本应那台es保存的数据，造成更大压力，于是整个集群会发生雪崩。生产环境的ElasticSearch服务如果负载过重，单台服务器不稳定；则集群稳定性就会因为自动平衡机制，再遭重创。生产环境下建议关闭自动平衡。一、数据分片与自平衡配置1.1、关闭自动分片，即使新建in
1、前言 一台服务器上无法存储大量数据，ES把一个index里面的数据分成多个shard分布式的存储在多个服务器上(对大的索引分片，拆成多个，分不到不同的节点上)。ES就是通过shard来解决节点的容量上限问题的，通过主分片可以将数据分布到集群内的所有节点上。主分片数是在索引创建时指定的，一般不允许修改，除非Reindex。一个索引中的数据保存在多个分片中(默认为一个)相当于水平分表。一个分片表示一个Lucene的实例，它本身就是一个完整的搜索引擎。我们的文档被存储和索引到分片内，这些对应用程序是透明的，即应用程序直接与索引交互而不是分片。 首先看一下一个ES集群大概的组
目录 一、es集群的基本核心概念二、es集群搭建三、es集群索引分片管理3.1创建索引，指定分片 3.2索引分片的分配3.2.1手动移动分片： 3.2.1修改副分片数量一、es集群的基本核心概念Cluster集群:一个Elasticsearch集群由一个或多个节点（Node）组成，每个集群都有一个共同的集群名称作为标识。Node节点:一个Elasticsearch实例即一个Node，一台机器可以有多个实例，正常使用下每个实例应该会部署在不同的机器上。Elasticsearch的配置⽂件中可以通过node.master、node.data来设置节点类型。node.master：表示节点是否具有成
文章目录Redis哨兵(sentinel)官网定义作用用法(一主二从三哨兵)哨兵配置文件`sentinel.conf`启动一主二从启动三台哨兵哨兵故障恢复哨兵运行流程和选举原理SDown主观下线(SubjectivelyDown)ODown客观下线(ObjectivelyDown)哨兵内部选取leaderRaft算法由leader推动故障切换流程并选出一个新master新master选举从机重新认主老master重连后也认新主哨兵使用建议Redis哨兵(sentinel)官网https://redis.io/docs/manual/sentinel定义吹哨人巡查监控后台master主机是否故障
