我正在构建一个由Redis支持的PUB/SUB系统。我有一个发布者和大量订阅者。订阅者并不那么可靠，他们随时可能失去连接并且需要能够从失去的连接中“恢复”。不过有一个转折点，我希望我的积压有一定数量的上限，这意味着有故障的订阅者应该能够恢复仅最多N条消息。简单的解决方案是:发布者发布消息XX被推送到列表RPUSH列表消息消息被编码以包含其在列表中的索引消息发布给消费者(嵌入索引)PUBLISHchannelencoded如果消费者需要重新建立:它在它拥有的索引之后向redis询问列表中的所有值，并以原子方式执行PSUBSCRIBE到这里我们都很好。我的大问题是，如果我希望积压列表的上限
我正在构建一个由Redis支持的PUB/SUB系统。我有一个发布者和大量订阅者。订阅者并不那么可靠，他们随时可能失去连接并且需要能够从失去的连接中“恢复”。不过有一个转折点，我希望我的积压有一定数量的上限，这意味着有故障的订阅者应该能够恢复仅最多N条消息。简单的解决方案是:发布者发布消息XX被推送到列表RPUSH列表消息消息被编码以包含其在列表中的索引消息发布给消费者(嵌入索引)PUBLISHchannelencoded如果消费者需要重新建立:它在它拥有的索引之后向redis询问列表中的所有值，并以原子方式执行PSUBSCRIBE到这里我们都很好。我的大问题是，如果我希望积压列表的上限
查看AWSElasticCache的文档，我可以看到他们支持RedisCluster，并大体讨论了键/值数据和Redis操作。但是，我不清楚这是否支持在不同服务器上复制Redis的发布/订阅。我们正在node-xmpp上构建一个聊天服务器。我们将有许多应用程序服务器来处理聊天连接，我们依赖Redis发布/订阅来处理聊天线程之间的通信。我们要求无论每个聊天服务器与哪个实际Redis实例通信，它们都可以共享相同的发布/订阅channel。在AWSElasticcachewhitepaper(page7)如果你想要pub/sub，他们指示使用Redis。我从中了解到AWSElasticCac
查看AWSElasticCache的文档，我可以看到他们支持RedisCluster，并大体讨论了键/值数据和Redis操作。但是，我不清楚这是否支持在不同服务器上复制Redis的发布/订阅。我们正在node-xmpp上构建一个聊天服务器。我们将有许多应用程序服务器来处理聊天连接，我们依赖Redis发布/订阅来处理聊天线程之间的通信。我们要求无论每个聊天服务器与哪个实际Redis实例通信，它们都可以共享相同的发布/订阅channel。在AWSElasticcachewhitepaper(page7)如果你想要pub/sub，他们指示使用Redis。我从中了解到AWSElasticCac
我的心智模型是“聊天”模式，我订阅了某个channel，然后可以向该channel发布消息。 最佳答案 由于发布/订阅是异步的，发布的消息可能随时出现，包括当您期待对命令的响应时。虽然Redis是单线程的，通常可以防止这种情况发生，但网络延迟会导致一些有趣的影响-根据消息的内容，您可能会在服务器实际收到命令之前收到对命令的有效响应。就是说，如果您真的想要的话，您可能会使用单个连接-“不应该”与“不能”不同，redis遵循一个简单的设计理念，即不试图阻止你开枪自杀脚。但是，只打开两个到服务器的连接要容易得多。如果您达到每个客户端两个连
我的心智模型是“聊天”模式，我订阅了某个channel，然后可以向该channel发布消息。 最佳答案 由于发布/订阅是异步的，发布的消息可能随时出现，包括当您期待对命令的响应时。虽然Redis是单线程的，通常可以防止这种情况发生，但网络延迟会导致一些有趣的影响-根据消息的内容，您可能会在服务器实际收到命令之前收到对命令的有效响应。就是说，如果您真的想要的话，您可能会使用单个连接-“不应该”与“不能”不同，redis遵循一个简单的设计理念，即不试图阻止你开枪自杀脚。但是，只打开两个到服务器的连接要容易得多。如果您达到每个客户端两个连
如果有人能帮助我解决一个小问题，我将不胜感激。使用socket.io广播功能和在Redis上使用pub/sub设计架构有什么区别？例如，在进一步的示例中，node.js服务器正在监听(socket.io)CRUD请求(创建)“键”(模型“todo”)和值“data”。收到它的那一刻，它会再次发送给同一个用户，并广播给收听同一个“channel”的所有用户。socket.on('todo:create',function(data,callback){varid=guid.gen(),todo=db.set('/todo/'+id,data),json=todo._attributes;
如果有人能帮助我解决一个小问题，我将不胜感激。使用socket.io广播功能和在Redis上使用pub/sub设计架构有什么区别？例如，在进一步的示例中，node.js服务器正在监听(socket.io)CRUD请求(创建)“键”(模型“todo”)和值“data”。收到它的那一刻，它会再次发送给同一个用户，并广播给收听同一个“channel”的所有用户。socket.on('todo:create',function(data,callback){varid=guid.gen(),todo=db.set('/todo/'+id,data),json=todo._attributes;
问题很简单:我需要根据Redis的表示找到最佳策略来实现准确的HyperLogLog联合——这包括在数据结构导出以供其他地方使用时处理它们的稀疏/密集表示。两种策略有两种策略，其中一种似乎简单得多。我查看了实际的Redis源代码，我遇到了一些麻烦(我自己在C中并不大)弄清楚从精度和效率的角度来看使用他们的内置结构/例程还是开发我自己的更好.对于它的值(value)，我愿意牺牲空间和某种程度的错误(stdev+-2%)来追求极大集合的效率。1。包容原则到目前为止，这是两者中最简单的一个——本质上，我只是将无损联合(PFMERGE)与此原理结合使用来计算重叠的估计值。测试似乎表明在许多情况
问题很简单:我需要根据Redis的表示找到最佳策略来实现准确的HyperLogLog联合——这包括在数据结构导出以供其他地方使用时处理它们的稀疏/密集表示。两种策略有两种策略，其中一种似乎简单得多。我查看了实际的Redis源代码，我遇到了一些麻烦(我自己在C中并不大)弄清楚从精度和效率的角度来看使用他们的内置结构/例程还是开发我自己的更好.对于它的值(value)，我愿意牺牲空间和某种程度的错误(stdev+-2%)来追求极大集合的效率。1。包容原则到目前为止，这是两者中最简单的一个——本质上，我只是将无损联合(PFMERGE)与此原理结合使用来计算重叠的估计值。测试似乎表明在许多情况
