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搜索关键字:codis redis    ( 22879个结果
Redis处理文件日志并发(二)
多线程操作同一个文件时会出现并发问题。解决的一个办法就是给文件加锁(lock),但是这样的话,一个线程操作文件时,其它的都得等待,这样的话性能非常差。另外一个解决方案,就是先将数据放在队列中,然后开启一个线程,负责从队列中取出数据,再写到文件中。 public class MyExceptionAt...
分类:其他好文   时间:2014-06-18 15:24:34    阅读次数:661
Redis简单使用(一)
1.Redis简介Redis是一个开源的,使用C语言编写,面向“键/值”对类型数据的分布式NoSQL数据库系统,特点是高性能,持久存储,适应高并发的应用场景。Redis纯粹为应用而产生,它是一个高性能的key-value数据库,并且提供了多种语言的API性能测试结果表示SET操作每秒钟可达11000...
分类:其他好文   时间:2014-06-18 15:23:22    阅读次数:238
Redis常用命令速查 <第二篇>
一、Key Key命令速查:命令说明DEL删除给定的一个或多个 key,不存在的 key 会被忽略,返回值:被删除 key 的数量DUMP序列化给定 key,返回被序列化的值,使用 RESTORE 命令可以将这个值反序列化为 Redis 键EXISTS检查给定key是否存在EXPIRE为给定key....
分类:其他好文   时间:2014-06-18 13:56:37    阅读次数:241
ServiceStack.Redis常用操作 - 事务、并发锁
一、事务 使用IRedisClient执行事务示例: using (IRedisClient RClient = prcm.GetClient()) { RClient.Add("key",1); using (IRedisTransaction IRT =...
分类:其他好文   时间:2014-06-18 13:42:14    阅读次数:208
ServiceStack.Redis 之 IRedisTypedClient<第四篇>
IRedisTypedClient IRedisTypedClient类相当于IRedicClient的强类型版,其方法与属性大多数与IRedisClient类似。 它支持在Redis中使用Linq查询的强大的类,它本身是一个泛型,IRedisClient的泛型方法As获得对象。 其方法原型如...
分类:其他好文   时间:2014-06-18 13:38:23    阅读次数:326
Redis11种Web应用场景
Redis的一个很大好处就是可以不用整个转入到这个数据库,而是可以沿用之前的MySQL等数据库,而仅在一些特定的应用场景通过Redis的特性提高效率。本文列出了11个这样的Web应用场景,如显示最新的项目列表、删除和过滤、排行榜等相关需求。 【51CTO精选译文】在“怎样让Redis在你的系统中发挥作用”一文中,Salvatore 'antirez’ Sanfilippo告诉我们...
分类:Web程序   时间:2014-06-18 11:35:57    阅读次数:267
redis持久化与可用性
redis持久化与可用性...
分类:其他好文   时间:2014-06-18 06:35:54    阅读次数:201
关于 redis、memcache、mongoDB 的对比(转载)
from:http://yang.u85.us/memcache_redis_mongodb.pdf从以下几个维度,对 redis、memcache、mongoDB 做了对比。1、性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈。总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大于 m...
分类:数据库   时间:2014-06-17 20:22:01    阅读次数:305
ServiceStack.Redis之IRedisClient<第三篇>
事实上,IRedisClient里面的很多方法,其实就是Redis的命令名。只要对Redis的命令熟悉一点就能够非常快速地理解和掌握这些方法,趁着现在对Redis不是特别了解,我也对着命令来了解一下这些方法。一、属性 IRedisClient的属性如下:属性说明ConnectTimeout连接超.....
分类:其他好文   时间:2014-06-17 14:24:22    阅读次数:221
Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论(全文)
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业,估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验,与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Re..
分类:其他好文   时间:2014-06-16 17:07:55    阅读次数:402
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