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一个热爱技术、喜欢折腾的开发者。 专注于后端开发,偶尔写写前端。 记录生活,分享技术,探索未知。

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Redis的GEO实现查看附件商户

Redis的GEO实现查看附件商户

一,GEO数据结构 GEO就是Geolocation的简写,代表地理坐标。Redis在3.2版本加入了对GEO的支持,允许存储地理坐标信息,帮助我们根据经纬度来搜索数据 1.1 GeoAdd GeoAdd:添加一个地理空间信息,包含:经度(longitude),纬度(latitude),值(memb

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3月 normaling
Redis实现共同关注和关注推送

Redis实现共同关注和关注推送

一,关注和取关 基于该表结构,实现两个接口: 关注和取关接口 判断是否关注的接口 关注是User之间的关系,是博主与粉丝的关系,数据库中有一张tb_floow表来标识 字段 说明 id 编号 user_id 用户id follow_user_id 关联的用户id create_time 创建时间 关

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3月 normaling
Redis实现点赞排行表

Redis实现点赞排行表

一,点赞功能 需求: 同一个用户只能点赞一次,再次点击则取消点赞 如果当前用户已经点赞,则点赞按钮高亮显示(前端已实现,判断字段Blog类的isLike属性) 实现步骤: 给Blog类中添加一个isLike字段,标识是否被当前用户点赞 修改点赞功能,利用Redis的set集合判断是否点赞过,未点赞则

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3月 normaling
Redis实现优惠卷秒杀(消息队列,分布式锁,全局id生成器,lua脚本)

Redis实现优惠卷秒杀(消息队列,分布式锁,全局id生成器,lua脚本)

一,全局唯一ID 全局ID生成器: 在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具,一般要满足以下特性: 唯一性 高可用 高性能 递增性 安全性 全局唯一ID生成策略: UUID:生成的是16进制数值,返回的是String,不是单调递增的特性 Redis自增 snowflake雪花算法:不依赖redis,

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3月 normaling
Redis商户查询缓存(缓存三大问题以及解决方法)

Redis商户查询缓存(缓存三大问题以及解决方法)

一,缓存概述 缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache)是临时存储数据的地方,一般读写性能较高。 缓存的作用: 降低后端负载 提高读写效率,降低响应时间 缓存的成本: 数据一致性成本 代码维护成本 运维成本 二,添加Redis缓存

Redis Middleware
3月 normaling
Redis实现短信登录(Session共享)

Redis实现短信登录(Session共享)

一,基于Session实现登录 思维导图 1.1 发送短信验证码 控制层: @Resource private IUserService userService; /** * 发送手机验证码 */ @PostMapping("code") public Result sendCode(@Reque

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3月 normaling
Redis的Java客户端

Redis的Java客户端

一,Redis的Java客户端介绍 Java操作Redis的客户端有如下图几种: Spring Data Redis是规范日志,可以兼容Jedis和Letture 二,Jedis 2.1 快速入门 引入依赖 <dependency> <groupId>redis.clients</group

Middleware Redis
3月 normaling
Redis基础

Redis基础

一,NoSQL介绍 NoSQL(Not Only SQL)泛指非关系型数据库,用于解决传统关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)在大数据、高并发、灵活数据模型等场景下的局限性。NoSQL数据库通常具有高扩展性、高性能、灵活的数据模型等特点。 1.1 NoSQL的特点 特性 说明 灵活的数

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3月 normaling
MyCat配置读写分离

MyCat配置读写分离

一,介绍 读写分离,简单地说是把对数据库的读和写操作分开,以对应不同的数据库服务器。主数据库提供写操作,从数据库提供读操作,这样能有效地减轻单台数据库的压力。 通过MyCat即可轻易实现上述功能,不仅可以支持MySQL,也可以支持0racle和SQLServer。 二,一主一从 MySQL的主从复制

Middleware MySQL
3月 normaling
MyCat配置分库分表

MyCat配置分库分表

一,介绍 随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行数据存储,存在以下性能瓶颈: IO瓶颈:热点数据太多,数据库缓存不足,产生大量磁盘10,效率较低。 请求数据太多,带宽不够,网络!0瓶颈。 CPU瓶颈:排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU

Middleware MySQL
3月 normaling