redis主从复制能不能指定库号， 把 主库0号库的内容复制到从库的1号库

因为我要从多个redis从抽数据放到一个统一的 总redis中，每个redis都只用0号库。我想把第一个redis的0号库，复制到总redis的 0号库，把第二个redis的0号库复制到总redis 的 1号库，把第三个redis的 0号库，复制到总redis的2号库。依次类推，大神们知道怎么办吗

redis做库存需要持久化到数据库吗

商品的库存数是存放在redis里面的，每次对库存的操作，都会先从redis获取数据，如果获取不到，则查询数据库然后添加进redis中。那么是否应该每隔一段时间将这些操作的结果持久化到数据库呢

Redis缓存数据与数据库如何同步

Redis缓存数据与数据库如何同步，更新数据库时如何保证与缓存中的数据保持一致

redis不是数据库吗？什么大家都用redis做缓存？

redis不是数据库吗？什么大家都用redis做缓存？ redis不是数据库吗？什么大家都用redis做缓存？ redis不是数据库吗？什么大家都用redis做缓存？

怎么将数据存储在一台redis服务分布在不同的redis数据库中

我在Windows上搭建了一个redis服务器，我想将数据缓存在这台redis上，但是所有的 数据都会默认缓存在index为0的这个数据库当中，怎么样才能将数据存储在不同下标上 的redis数据库？

redis缓存更新同步数据库数据

redis缓存部分数据库数据后，当需要更新数据库数据时，如何同步更新redis缓存内的数据了？？求解，谢谢

关于redis同步数据库的问题

有一个这样的需求，redis连接异常（网络问题，或者是缓存重启）以后，就需要通过数据库查询，那么应该怎么实现，什么时候往数据库里写，什么时候数据库往缓存里写呢等，又不会因为过多查询数据库而导致性能降低？

redis数据导出到oracle数据库

请教各位老师，redis数据导出到oracle数据库，如何实现。 具体业务场景和需求：redis有一张表，记录用户编号，用户状态，oracle也有一相同表。因redis更新，导致oracle的表数据 和redis表数据不一致。现在想先将redis数据导出到insert到oracle表，然后进行比对。至于redis数据和oracle如何保持一致，后面再想方案。 谢谢各位老师指导。

在海量业务场景下，首次使用redis，如何避免redis穿透和雪崩

假设公司之前没有使用过redis，现在想在原系统中加入redis，假设数据库无法直接承担所有的请求。 那么怎么利用redis来分担数据库的压力？本人的初步构思是，让数据库中一些访问量较多的内容，先给它同步到redis中。那这种方案是否可行，可行的话，用什么工具去同步呢？大家有什么其他的方案么？多谢了。

redis是如何将数据持久化到数据库的？

我在网上查看资料redis持久化的策略分为两种：RDB和AOF，但两者都是生成一个临时文件完成持久化的， 但什么时候，怎么插入数据库的很多都没有说，有哪位大神比较了解的能介绍一下吗？或者给一个参考di'zhi

如何复制redis的List列表的数据？

如何复制redis的List数据？ 把一个有600多个元素的列表复制成几份放在同一个数据库里供不同的用户使用。谢谢！

redis做缓存异常时查询数据库

我依照[redis缓存](http://blog.csdn.net/xiadi934/article/details/50786293 "") 这篇文章做了一个项目. 有一个问题就是redis服务器跟mysql服务器都正常的时候运行都没有问题,但是当我 关掉redis服务器的时候,项目就报Connection refused: connect异常; 如何设置当redis异常时就直接向mysql请求数据就可以?

ssm redis里面缓存更新

ssm搭redis，怎么设置xml使redis里面的缓存数据更新？（当我第一次查询数据库数据，缓存到redis里面，再往数据库插入数据，此时再查询会查询到redis里面的缓存，怎么设置xml使数据库数据有更新时redis会跟着重新缓存，或设置时间定时连接数据库缓存）

Nginx 负载均衡 中如何实现数据库同步

最近准备做Nginx负载均衡，环境是Nginx+Redis+MySql Nginx添加页面访问和数据库的反向代理。 数据库反向代理后数据库如何同步呢？ 比如读数据和写数据之间的同步，写到不同的数据库 之间的同步。 目前想到的解决办法是： 读数据和写数据：读写分离，写作为主服务器，读在从服务器，主从同步。 写到不同的数据库 之间的同步：写不做同步，写的时候，通过分表，写到不同的数据库。 不知道 可不可行，特别是读写分离，会不会有延时问题。希望大神能够指点一下。先谢谢了。

spring boot整合redis获取异常或者获取不到

系统异常：org.springframework.data.redis.RedisConnec tionFailureException: Cannot get Jedis connection; nested exception is redis.clients.jedis.exceptions.JedisException: Could not get a resource from the pool 刚启动系统运行正常，过几天就会出现这个异常，以下是关于redise的配置： # redis.properties文件中的内容如下： redis.hostName=127.0.0.1 redis.password= #端口号 redis.port=6379 #客户端超时时间单位是毫秒 默认是2000 redis.timeout=10000 #最大空闲数 redis.maxIdle=300 #连接池的最大数据库连接数。设为0表示无限制,如果是jedis 2.4以后用redis.maxTotal #redis.maxActive=600 #控制一个pool可分配多少个jedis实例,用来替换上面的redis.maxActive,如果是jedis 2.4以后用该属性 redis.maxTotal=300 #最大建立连接等待时间。如果超过此时间将接到异常。设为-1表示无限制。 redis.maxWaitMillis=1000 #连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟) redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000 #每次释放连接的最大数目,默认3 redis.numTestsPerEvictionRun=1024 #逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1 redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000 #是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个 redis.testOnBorrow=true #在空闲时检查有效性, 默认false redis.testWhileIdle=true # pom.xml中整合redis内容如下： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> # redisConfig内容如下： package com.brons.trans.redis; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.context.annotation.PropertySource; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer; import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; @Configuration @PropertySource("classpath:redis.properties") public class RedisConfig { Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisConfig.class); @Value("${redis.hostName}") private String hostName; @Value("${redis.port}") private Integer port; @Value("${redis.password}") private String password; @Value("${redis.timeout}") private Integer timeout; @Value("${redis.maxIdle}") private Integer maxIdle; @Value("${redis.maxTotal}") private Integer maxTotal; @Value("${redis.maxWaitMillis}") private Integer maxWaitMillis; @Value("${redis.minEvictableIdleTimeMillis}") private Integer minEvictableIdleTimeMillis; @Value("${redis.numTestsPerEvictionRun}") private Integer numTestsPerEvictionRun; @Value("${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}") private long timeBetweenEvictionRunsMillis; @Value("${redis.testOnBorrow}") private boolean testOnBorrow; @Value("${redis.testWhileIdle}") private boolean testWhileIdle; // @Value("${spring.redis.cluster.nodes}") // private String clusterNodes; // // @Value("${spring.redis.cluster.max-redirects}") // private Integer mmaxRedirectsac; /** * JedisPoolConfig 连接池 * * @return */ @Bean public JedisPoolConfig jedisPoolConfig() { logger.info("初始化RedisConfig.JedisPoolConfig 连接池===="); JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); // 最大空闲数 jedisPoolConfig.setMaxIdle(maxIdle); // 连接池的最大数据库连接数 jedisPoolConfig.setMaxTotal(maxTotal); // 最大建立连接等待时间 jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(maxWaitMillis); // 逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟) jedisPoolConfig.setMinEvictableIdleTimeMillis(minEvictableIdleTimeMillis); // 每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3 jedisPoolConfig.setNumTestsPerEvictionRun(numTestsPerEvictionRun); // 逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1 jedisPoolConfig.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(timeBetweenEvictionRunsMillis); // 是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个 jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(testOnBorrow); // 在空闲时检查有效性, 默认false jedisPoolConfig.setTestWhileIdle(testWhileIdle); return jedisPoolConfig; } /** * 单机版配置 @Title: JedisConnectionFactory @param @param * jedisPoolConfig @param @return @return JedisConnectionFactory @autor * lpl @date 2018年2月24日 @throws */ @Bean public JedisConnectionFactory JedisConnectionFactory(JedisPoolConfig jedisPoolConfig) { logger.info("初始化RedisConfig.JedisConnectionFactory单机版配置===="); JedisConnectionFactory JedisConnectionFactory = new JedisConnectionFactory(jedisPoolConfig); // 连接池 JedisConnectionFactory.setPoolConfig(jedisPoolConfig); // IP地址 JedisConnectionFactory.setHostName(hostName); // 端口号 JedisConnectionFactory.setPort(port); // 如果Redis设置有密码 JedisConnectionFactory.setPassword(password); // 客户端超时时间单位是毫秒 JedisConnectionFactory.setTimeout(timeout); return JedisConnectionFactory; } /** * 实例化 RedisTemplate 对象 * * @return */ @Bean public RedisTemplate<String, Object> functionDomainRedisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) { RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>(); initDomainRedisTemplate(redisTemplate, redisConnectionFactory); return redisTemplate; } /** * 设置数据存入 redis 的序列化方式,并开启事务 * * @param redisTemplate * @param factory */ private void initDomainRedisTemplate(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate, RedisConnectionFactory factory) { // 如果不配置Serializer，那么存储的时候缺省使用String，如果用User类型存储，那么会提示错误User can't cast to // String！ redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer()); redisTemplate.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer()); // 开启事务 redisTemplate.setEnableTransactionSupport(true); redisTemplate.setConnectionFactory(factory); } /** * 注入封装RedisTemplate @Title: redisUtil @return RedisUtil @autor lpl @date * 2017年12月21日 @throws */ @Bean(name = "redisUtil") public RedisUtil redisUtil(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) { RedisUtil redisUtil = new RedisUtil(); redisUtil.setRedisTemplate(redisTemplate); return redisUtil; } } # RedisUtil工具类文件内容如下： package com.brons.trans.redis; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.util.CollectionUtils; public class RedisUtil { private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; public void setRedisTemplate(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; } //=============================common============================ /** * 指定缓存失效时间 * @param key 键 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean expire(String key,long time){ try { if(time>0){ redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据key 获取过期时间 * @param key 键 不能为null * @return 时间(秒) 返回0代表为永久有效 */ public long getExpire(String key){ return redisTemplate.getExpire(key,TimeUnit.SECONDS); } /** * 判断key是否存在 * @param key 键 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hasKey(String key){ try { return redisTemplate.hasKey(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除缓存 * @param key 可以传一个值 或多个 */ @SuppressWarnings("unchecked") public void del(String ... key){ if(key!=null&&key.length>0){ if(key.length==1){ redisTemplate.delete(key[0]); }else{ redisTemplate.delete(CollectionUtils.arrayToList(key)); } } } //============================String============================= /** * 普通缓存获取 * @param key 键 * @return 值 */ public Object get(String key){ return key==null?null:redisTemplate.opsForValue().get(key); } /** * 普通缓存放入 * @param key 键 * @param value 值 * @return true成功 false失败 */ public boolean set(String key,Object value) { try { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 普通缓存放入并设置时间 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) time要大于0 如果time小于等于0 将设置无限期 * @return true成功 false 失败 */ public boolean set(String key,Object value,long time){ try { if(time>0){ redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS); }else{ set(key, value); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 递增 * @param key 键 * @param by 要增加几(大于0) * @return */ public long incr(String key, long delta){ if(delta<0){ throw new RuntimeException("递增因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta); } /** * 递减 * @param key 键 * @param by 要减少几(小于0) * @return */ public long decr(String key, long delta){ if(delta<0){ throw new RuntimeException("递减因子必须大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta); } //================================Map================================= /** * HashGet * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return 值 */ public Object hget(String key,String item){ return redisTemplate.opsForHash().get(key, item); } /** * 获取hashKey对应的所有键值 * @param key 键 * @return 对应的多个键值 */ public Map<Object,Object> hmget(String key){ return redisTemplate.opsForHash().entries(key); } /** * HashSet * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @return true 成功 false 失败 */ public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map){ try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * HashSet 并设置时间 * @param key 键 * @param map 对应多个键值 * @param time 时间(秒) * @return true成功 false失败 */ public boolean hmset(String key, Map<String,Object> map, long time){ try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); if(time>0){ expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key,String item,Object value) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一张hash表中放入数据,如果不存在将创建 * @param key 键 * @param item 项 * @param value 值 * @param time 时间(秒) 注意:如果已存在的hash表有时间,这里将会替换原有的时间 * @return true 成功 false失败 */ public boolean hset(String key,String item,Object value,long time) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); if(time>0){ expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 删除hash表中的值 * @param key 键 不能为null * @param item 项 可以使多个 不能为null */ public void hdel(String key, Object... item){ redisTemplate.opsForHash().delete(key,item); } /** * 判断hash表中是否有该项的值 * @param key 键 不能为null * @param item 项 不能为null * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hHasKey(String key, String item){ return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item); } /** * hash递增 如果不存在,就会创建一个 并把新增后的值返回 * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要增加几(大于0) * @return */ public double hincr(String key, String item,double by){ return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by); } /** * hash递减 * @param key 键 * @param item 项 * @param by 要减少记(小于0) * @return */ public double hdecr(String key, String item,double by){ return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item,-by); } //============================set============================= /** * 根据key获取Set中的所有值 * @param key 键 * @return */ public Set<Object> sGet(String key){ try { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 根据value从一个set中查询,是否存在 * @param key 键 * @param value 值 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean sHasKey(String key,Object value){ try { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将数据放入set缓存 * @param key 键 * @param values 值 可以是多个 * @return 成功个数 */ public long sSet(String key, Object...values) { try { return redisTemplate.opsForSet().add(key, values); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 将set数据放入缓存 * @param key 键 * @param time 时间(秒) * @param values 值 可以是多个 * @return 成功个数 */ public long sSetAndTime(String key,long time,Object...values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values); if(time>0) expire(key, time); return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 获取set缓存的长度 * @param key 键 * @return */ public long sGetSetSize(String key){ try { return redisTemplate.opsForSet().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 移除值为value的 * @param key 键 * @param values 值 可以是多个 * @return 移除的个数 */ public long setRemove(String key, Object ...values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } //===============================list================================= /** * 获取list缓存的内容 * @param key 键 * @param start 开始 * @param end 结束 0 到 -1代表所有值 * @return */ public List<Object> lGet(String key,long start, long end){ try { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 获取list缓存的长度 * @param key 键 * @return */ public long lGetListSize(String key){ try { return redisTemplate.opsForList().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 通过索引 获取list中的值 * @param key 键 * @param index 索引 index>=0时， 0 表头，1 第二个元素，依次类推；index<0时，-1，表尾，-2倒数第二个元素，依次类推 * @return */ public Object lGetIndex(String key,long index){ try { return redisTemplate.opsForList().index(key, index); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 将list放入缓存 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); if (time > 0) expire(key, time); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 将list放入缓存 * @param key 键 * @param value 值 * @param time 时间(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); if (time > 0) expire(key, time); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根据索引修改list中的某条数据 * @param key 键 * @param index 索引 * @param value 值 * @return */ public boolean lUpdateIndex(String key, long index,Object value) { try { redisTemplate.opsForList().set(key, index, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 移除N个值为value * @param key 键 * @param count 移除多少个 * @param value 值 * @return 移除的个数 */ public long lRemove(String key,long count,Object value) { try { Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value); return remove; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } }

Pyspider爬虫框架使用Docker部署分布式连接redis数据库，连不上？

问题是这样的，使用docker布置分布式爬虫，框架采用pyspider，消息队列使用redis数据库，但是却无法在数据库中显示消息信息，  求解！ 代码如下： 单点redis 虚拟机上命令行部署：ip 192.168.0.137 ``` docker run --name mysql -d -p 192.168.0.137:3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root1234 mysql:latest docker run -d --name redis -p 192.168.0.137:6379:6379 --restart=always redis:latest docker run --name phantomjs -m 512m -d -e EXCLUDE_PORTS=5000,23333,24444 -p 192.168.0.137:25555:5000 --restart=always cecil/pyspider:add_mysql docker run --name phantomjs-lb -d --link phantomjs --restart=always dockercloud/haproxy:latest docker run --name fetcher -m 128m -d --link phantomjs-lb:phantomjs -e EXCLUDE_PORTS=5000,25555,23333 --restart=always cecil/pyspider:add_mysql \ **--message-queue "redis://192.168.0.137:6379/1"** \ --phantomjs-proxy "phantomjs:80" \ fetcher --xmlrpc docker run --name fetcher-lb -d --link fetcher --restart=always dockercloud/haproxy:latest docker run --name processor -m 256m -d --restart=always cecil/pyspider:add_mysql \ --projectdb "mysql+projectdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/projectdb" \ --message-queue "redis://192.168.0.137:6379/2" docker run --name processor-lb -d --link processor --restart=always dockercloud/haproxy:latest docker run --name scheduler -d -p 192.168.0.137:23333:23333 --restart=always cecil/pyspider:add_mysql \ --taskdb "mysql+taskdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/taskdb" \ --resultdb "mysql+resultdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/resultdb" \ --projectdb "mysql+projectdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/projectdb" \ --message-queue "redis://192.168.0.137:6379/3" \ scheduler --inqueue-limit 5000 --delete-time 43200 docker run --name result_worker -m 256m -d --restart=always cecil/pyspider:add_mysql \ --taskdb "mysql+taskdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/taskdb" \ --resultdb "mysql+resultdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/resultdb" \ --projectdb "mysql+projectdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/projectdb" \ --message-queue "redis://192.168.0.137:6379/4" docker run --name webui -m 256m -d -p 192.168.0.137:5000:5000 -e EXCLUDE_PORTS=24444,25555,23333 --link fetcher-lb:fetcher --restart=always cecil/pyspider:add_mysql \ --taskdb "mysql+taskdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/taskdb" \ --resultdb "mysql+resultdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/resultdb" \ --projectdb "mysql+projectdb://root:root1234@192.168.0.137:3306/projectdb" \ --message-queue "redis://192.168.0.137:6379/5" \ webui --username "root" --password "123456" --need-auth --max-rate 0.2 --max-burst 2 --scheduler-rpc "http://192.168.0.137:23333/" --fetcher-rpc http://fetcher/ ``` 其中重点是若干redis数据库语句， ``` --message-queue "redis://192.168.0.137:6379/4" ``` 是否有误？

用Redis和Mysql搭建的框架，查数据的时候有没有比较好的方案？

毕业生刚接触redis，现在框架是redis和mysql。在数据库存了一些需要用来做条件查询的字段。 举个例子，redis里面Hash存了编号，姓名，性别，年龄。mysql也存了这些，编号为主键。（也有很多Hash存的键比较多，而mysql里面存的少量筛选条件） 查数据的时候是直接通过筛选条件获取mysql的所有字段的值（select * ），还是根据筛选条件获取符合条件的id列表（select Id ）然后根据id从redis取出对应的数据？ 这两种方式哪种效率高？对于大数据量（记录特别多，字段特别多）的时候哪种方式更好？ 感谢大佬指导！

Xamarin:安卓开发如何连接 REDIS 数据库？

试了好多 ，，statckexchang.redis ,用不了，在windwos下正常，但是一到手机里就连不上，大神门指点一下

redis缓存与spring的问题

最近项目想使用redis作为缓存数据库，通过了解，可以采用spring cacheManager结合redis的方式去管理缓存，请问还有什么比较好的方式吗，目前比较流行的方式是什么？

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

在中国程序员是青春饭吗？

今年，我也32了 ，为了不给大家误导，咨询了猎头、圈内好友，以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助，记得帮我点赞哦。 目录： 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时，拿着傲人的工资，想着好好干，以为我们的人生是这样的： 等真到了那一天，你会发现，你的人生很可能是这样的： ...

《MySQL 性能优化》之理解 MySQL 体系结构

本文介绍 MySQL 的体系结构，包括物理结构、逻辑结构以及插件式存储引擎。

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近日闲来无事，总有一种无形的力量萦绕在朕身边，让朕精神涣散，昏昏欲睡。 可是，像朕这么有职业操守的社畜怎么能在上班期间睡瞌睡呢，我不禁陷入了沉思。。。。 突然旁边的IOS同事问：‘嘿，兄弟，我发现一个网站的图片很有意思啊，能不能帮我保存下来提升我的开发灵感？’ 作为一个坚强的社畜怎么能说自己不行呢，当时朕就不假思索的答应：‘oh， It’s simple. Wait for me for a ...

一名大专同学的四个问题

【前言】 　　收到一封来信，赶上各种事情拖了几日，利用今天要放下工作的时机，做个回复。 　　2020年到了，就以这一封信，作为开年标志吧。 【正文】 　　您好，我是一名现在有很多困惑的大二学生。有一些问题想要向您请教。 　　先说一下我的基本情况，高考失利，不想复读，来到广州一所大专读计算机应用技术专业。学校是偏艺术类的，计算机专业没有实验室更不用说工作室了。而且学校的学风也不好。但我很想在计算机领...

复习一周，京东+百度一面，不小心都拿了Offer

京东和百度一面都问了啥，面试官百般刁难，可惜我全会。

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【CSDN编者按】1月2日，阿里巴巴发布《达摩院2020十大科技趋势》，十大科技趋势分别是：人工智能从感知智能向认知智能演进；计算存储一体化突破AI算力瓶颈；工业互联网的超融合；机器间大规模协作成为可能；模块化降低芯片设计门槛；规模化生产级区块链应用将走入大众；量子计算进入攻坚期；新材料推动半导体器件革新；保护数据隐私的AI技术将加速落地；云成为IT技术创新的中心 。 新的画卷，正在徐徐展开。...

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首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： 函数计算（Function Compute）: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。Fun: Fun 是一个用于支持 Serverless 应用部署的工具，能帮助您便捷地管理函数计算、API ...

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目录 1、导入库文件 2、设计GUI 3、调用摄像头 4、实时图像处理 4.1、阈值二值化 4.2、边缘检测 4.3、轮廓检测 4.4、高斯滤波 4.5、色彩转换 4.6、调节对比度 5、退出系统 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试...

2020年一线城市程序员工资大调查

人才需求 一线城市共发布岗位38115个，招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元，工资中位数为14583元，其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较： yea...

为什么猝死的都是程序员，基本上不见产品经理猝死呢？

相信大家时不时听到程序员猝死的消息，但是基本上听不到产品经理猝死的消息，这是为什么呢？ 我们先百度搜一下：程序员猝死，出现将近700多万条搜索结果： 搜索一下：产品经理猝死，只有400万条的搜索结果，从搜索结果数量上来看，程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍，而且从下图可以看到，首页里面的五条搜索结果，其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大，并不是错...

害怕面试被问HashMap？这一篇就搞定了！

声明：本文以jdk1.8为主！ 搞定HashMap 作为一个Java从业者，面试的时候肯定会被问到过HashMap，因为对于HashMap来说，可以说是Java集合中的精髓了，如果你觉得自己对它掌握的还不够好，我想今天这篇文章会非常适合你，至少，看了今天这篇文章，以后不怕面试被问HashMap了 其实在我学习HashMap的过程中，我个人觉得HashMap还是挺复杂的，如果真的想把它搞得明明白...

毕业5年，我问遍了身边的大佬，总结了他们的学习方法

我问了身边10个大佬，总结了他们的学习方法，原来成功都是有迹可循的。

python爬取百部电影数据，我分析出了一个残酷的真相

2019年就这么匆匆过去了，就在前几天国家电影局发布了2019年中国电影市场数据，数据显示去年总票房为642.66亿元，同比增长5.4%；国产电影总票房411.75亿元，同比增长8.65%，市场占比 64.07%；城市院线观影人次17.27亿，同比增长0.64%。 看上去似乎是一片大好对不对？不过作为一名严谨求实的数据分析师，我从官方数据中看出了一点端倪：国产票房增幅都已经高达8.65%了，为什...

推荐10个堪称神器的学习网站

每天都会收到很多读者的私信，问我：“二哥，有什么推荐的学习网站吗？最近很浮躁，手头的一些网站都看烦了，想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦，梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司，只有我辞退老板的份，没有老板辞退我这一说，但是还是被吓得 4 点多都起来了。（主要是因为我掌握着公司所有的核心源码，哈哈哈） 既然 4 点多起来，就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站，推...

这些软件太强了，Windows必装！尤其程序员！

Windows可谓是大多数人的生产力工具，集娱乐办公于一体，虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰，但是大部分不都是从Windows过来的，而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以，今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家，如果有一个你没有用过甚至没有听过，那你就赚了????，这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦！ 走起！???? NO、1 ScreenToGif 屏幕，摄像头和白板...

阿里面试，面试官没想到一个ArrayList，我都能跟他扯半小时

我是真的没想到，面试官会这样问我ArrayList。

曾经优秀的人，怎么就突然不优秀了。

职场上有很多辛酸事，很多合伙人出局的故事，很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似，曾经是名校毕业，曾经是优秀员工，曾经被领导表扬，曾经业绩突出，然而突然有一天，因为种种原因，被裁员了，...

大学四年因为知道了这32个网站，我成了别人眼中的大神！

依稀记得，毕业那天，我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”，哎呀，别提当时多开心啦????，嗯，我们导员是所有导员中最帅的一个，真的???? 不过，导员说的是实话，很多人都叫我大神的，为啥，因为我知道这32个网站啊，你说强不强????，这次是绝对的干货，看好啦，走起来！ PS：每个网站都是学计算机混互联网必须知道的，真的牛杯，我就不过多介绍了，大家自行探索，觉得没用的，尽管留言吐槽吧???? 社...

良心推荐，我珍藏的一些Chrome插件

上次搬家的时候，发了一个朋友圈，附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多，于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常工作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家，随便一个都能提高你的“生活品质”和工作效率。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件，由于支持 Markdown 直接转电子邮...

看完这篇HTTP，跟面试官扯皮就没问题了

我是一名程序员，我的主要编程语言是 Java，我更是一名 Web 开发人员，所以我必须要了解 HTTP，所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶，看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前，我们的电脑都是单机的，单机系统是孤立的，我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑，想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿，及其不方便。我就想为什么家里人不让上网，我的同学 xxx 家里有网，每...

史上最全的IDEA快捷键总结

现在Idea成了主流开发工具，这篇博客对其使用的快捷键做了总结，希望对大家的开发工作有所帮助。

C++(数据结构与算法):62---搜索树（二叉搜索树、索引二叉搜索树）

一、搜索树的复杂度分析 本文考察二叉搜索树和索引二叉搜索树 二叉搜索树的渐进性能可以和跳表媲美： 查找、插入、删除操作所需的平均时间为Θ(logn) 查找、插入、删除操作的最坏情况的时间为Θ(n) 元素按升序输出时所需时间为Θ(n) 虽然在最坏情况下的查找、插入、删除操作，散列表和二叉搜索树的时间性能相同，但是散列表在最好的情况下具有超级性能Θ(1) 不过，对于一个指定的关键...

阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug，被骂惨了。

这种新手都不会范的错，居然被一个工作好几年的小伙子写出来，差点被当场开除了。

谁是华为扫地僧？

是的，华为也有扫地僧！2020年2月11-12日，“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们，将在华为开发者大会2020（Cloud）上，和大家见面。到时，你可以和扫地僧们，吃一个洋...

AI 没让人类失业，搞 AI 的人先失业了

最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败，被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下，把消息分享给群里。 阿杰也看了消息，笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物，21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士，累计发表论文 40 余篇，个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...

2020年，冯唐49岁：我给20、30岁IT职场年轻人的建议

点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID：jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐：职场人35岁以后，方法论比经验重要》，收到了不少读者的反馈，觉得挺受启发。其实，冯唐写了不少关于职场方面的文章，都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...

最全最强！世界大学计算机专业排名总结！

我正在参与CSDN200进20，希望得到您的支持，扫码续投票5次。感谢您！ （为表示感谢，您投票后私信我，我把我总结的人工智能手推笔记和思维导图发送给您，感谢！） 目录 泰晤士高等教育世界大学排名 QS 世界大学排名 US News 世界大学排名 世界大学学术排名（Academic Ranking of World Universities） 泰晤士高等教育世界大学排名 中国共...

作为一名大学生，如何在B站上快乐的学习？

B站是个宝，谁用谁知道???? 作为一名大学生，你必须掌握的一项能力就是自学能力，很多看起来很牛X的人，你可以了解下，人家私底下一定是花大量的时间自学的，你可能会说，我也想学习啊，可是嘞，该学习啥嘞，不怕告诉你，互联网时代，最不缺的就是学习资源，最宝贵的是啥？ 你可能会说是时间，不，不是时间，而是你的注意力，懂了吧！ 那么，你说学习资源多，我咋不知道，那今天我就告诉你一个你必须知道的学习的地方，人称...

那些年，我们信了课本里的那些鬼话

教材永远都是有错误的，从小学到大学，我们不断的学习了很多错误知识。 斑羚飞渡 在我们学习的很多小学课文里，有很多是错误文章，或者说是假课文。像《斑羚飞渡》： 随着镰刀头羊的那声吼叫，整个斑羚群迅速分成两拨，老年斑羚为一拨，年轻斑羚为一拨。 就在这时，我看见，从那拨老斑羚里走出一只公斑羚来。公斑羚朝那拨年轻斑羚示意性地咩了一声，一只半大的斑羚应声走了出来。一老一少走到伤心崖，后退了几步，突...