1.背景生产环境，某云的某个业务Redis实例，触发内存使用率，连续3次平均值>=85%告警。运维同学告知，看看需要怎么优化或者升级配置？分享了其实例RDB的内存剖析链接。通过内存剖析详情发现，存在某类未设置过期时间且无用的keys，其内存占用约3.8GB，内存占比25%。内存占比挺大，有确定的成本经济收益。做事有动力啦！Redis实例信息某云Redis实例的基本信息实例规格：16G主从版版本：Redis2.8（兼容3.0特性）某云的RedisRDB内存剖析基本信息分析方法：使用已有备份集(选择的备份文件:完成于)详情Key内存占有情况Key数量分布情况Elements内存占用情况Elemen
在数字化时代，采购管理也正经历着前所未有的变革。全过程数字化采购管理成为了企业追求高效、透明和规范的关键。该系统通过SpringCloud、SpringBoot2、Mybatis等先进技术，打造了从供应商管理到采购招投标、采购合同、采购执行的全过程数字化管理。通过待办消息、招标公告、中标公告和信息发布等功能模块，实现了内外协同，为供应商集中推送展示与其相关的所有采购业务信息，支持供应商信息的自助维护，实时风险自动提示。功能模块：待办消息，招标公告，中标公告，信息发布描述：全过程数字化采购管理，打造从供应商管理到采购招投标、采购合同、采购执行的全过程数字化管理。通供应商门户具备内外协同的能力，为
1、下载redis安装包https://download.redis.io/releases/本文下载redis-7.0.11.tar.gz包，请按照自己需求下载相应文件。2、将下载后的.tar.gz压缩包上传到到服务器自定义文件夹下本人上传为系统的下载文件夹下，可以直接上传至指定目录下：使用cp复制文件到指定目录下： root@xxx-pc:~#cp/home/xxx/下载/redis-7.0.11.tar.gz /usr/lcoal/redis/redis-7.0.11.tar.gz3、解压文件--解压文件root@xxx-pc:~#cd /usr/lcoal/redisroot@xxx-
博主用的是yum安装，大家也可以自行去mysql的官网进行安装1.jdk安装查找可安装的jdk版本yum-ylistjava*根据自己需要的版本安装yuminstall-yjava-1.8.0-openjdk-devel.x86_64最后查看jdk的版本是否安装成功java-version 这样就代表安装成功了然后部署环境变量运行代码编辑全局环境变量vim/etc/profile 在最后一行插入代码exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.372.b07-1.el7_9.x86_64exportCLASSPATH=.:$JAVA
有些小问题明明很简单，但是由于之前没有碰到过，出了问题也只好网上查询，其实别人说的方式已经都是对的，但是自己尝试了之后还是没有解决问题，怎么说呢，事无巨细，把核心问题给说了，但是有的是需要搭建环境的，可能大佬们看来这已经无需再提，但是也是有一些没经历过的同学们难免不能全部考虑到，下面就把这个我碰到的问题经过和处理心得给大家说一下，本来五分钟解决的问题，因为没考虑周全，尝试了半天才知道原来败给了一个小小的基本点。 程序使用redis，用postman访问接口时候，报错内容一下org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureExceptio
背景 最近公司有个项目需要做单机的exe程序支持一些离线的功能，这些功能原本在Web端已经实现，为了应用快速开发出来没有考虑C#实现（主要是C#人手不够），决定将Web端应用阉割之后打包成离线运行。后续我将用RuoYi的前后端分离版来演示如何将RuoYi-Vue打包成单机应用。 另外我找遍了全网也没有详细的介绍，仅有几篇文章也只是简单的涉及到前端项目或者后端项目，没有文章介绍将前后端项目一起打包至桌面客户端中，特此才写此篇文章详细讲解。 转载请与我联系取得许可。服务架构的介绍后端采用SpringBoot框架，技术栈包含（Java8，MySQL，Redis）。前端采用
文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出解题思路贪心地选满列向滑窗三问滑窗三答代码pythonjavacpp时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练题目描述与示例题目描述给定一个矩阵，包含N*M个整数，和一个包含K个整数的数组现在要求在这个矩阵中找一个宽度最小的子矩阵，要求子矩阵包含数组中所有的整数。输入描述第一行输入两个正整数N，M，表示矩阵大小。接下来N行M列表示矩阵内容。下一行包含一个正整数K。下一行包含K个整数，表示所需包含的数组，K个整数可能存在重复数字。所有输入数据小于1000。输出描述输出包含一个整数，表示满足要求子矩阵的最小宽度，若找不到，输出-
早在2022年2月，当Elasticsearch8.0发布时，Python客户端也发布了8.0版本。它是对7.x客户端的部分重写，并带有许多不错的功能（如下所述），但也带有弃用警告和重大更改。今天，客户端的7.17版本仍然相对流行，每月下载量超过100万次，占8.x下载量的~50%。作为ElasticsearchPython客户端的新维护者，我希望我们的社区能够从我们在客户端中所做的改进中受益，帮助所有elasticsearch-py用户：帮助7.17用户迁移到8.x，帮助8.x用户利用新功能。根据我作为urllib3维护者的经验，我知道投资urllib32.0迁移指南1并帮助用户迁移是有
环境： RedisDesktopManager客户端查看方法：客户端连接redis进入serveinfo (redis服务器右边--点击serveinfo按钮ctrl+I) 可以查看服务器信息控制台输入infomemory查看 查询结果含义：used_memory由redis分配起分配的内存总量（包括redis进程开销和数据占用的内存）used_memory_human格式化显示使用内存量used_memory_rss(rss是redissetsize的缩写）该进程占物理内存的大小，是操作系统分配给redis实例的内存大小used_memory_rss_human 格式化显示used_memo
为什么要基于Redis实现消费队列？消息队列是一种典型的发布/订阅模式，是专门为异步化应用和分布式系统设计的，具有高性能、稳定性及可伸缩性的特点，是开发分布式系统和应用系统必备的技术之一。目前，针对不同的业务场景，比较成熟可靠的消息中间件产品有RocketMQ、Kafka、RabbitMq等，基于Redis再去实现一个消息队列少有提及，那么已经有很成熟的产品可以选择，还有必要再基于Redis自己来实现一个消息队列吗?基于Redis实现的消息队列有什么特别的地方吗？先来回顾一个Redis有哪些特性：速度快：Redis是基于内存的key-value类型的数据库，数据都存放在内存中，使得读写速度非常
