看不懂!这份‘阿里内部必读Redis实战笔记’凭什么能让你月薪涨3k?

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Redis 是一个内存数据库(或者说内存数据结构)服务器,最初由 Salvatore Sanfilippo 创建,现在是一个开源软件。

今天为大家带来的这本 “阿里内部必读 Redis 实战笔记” 不需要有任何使用 Redis 的经验,只是阅读的方式不一样,下面我会一步步介绍!

本笔记深入浅出地介绍了 Redis 的5种数据类型,并通过多个实用示例展示了 Redis 的用法。除此之外,笔记中还讲述了 Redis 的优化方法以及扩展方法,是一本对于学习和使用 Redis 来说不可多得的参考书籍。

本笔记既涵盖了命令用法等入门主题,也包含了复制、集群、性能扩展等深入主题,所以无论是Redis新手还是有一定经验的Redis 使用者,应该都能从本笔记中获益。本笔记面向具有基本数据库概念的读者,读者无需预先了解任何NoSQL知识,也不必具备任何Redis使用经验。

先提几个问题让大家思考一下!

  1. Redis 的五种数据类型分别是由什么数据结构实现的?
  2. Redis 的字符串数据类型既可以存储字符串(比如"hello world"),又可以存储整数和浮点数(比如10086和3.14),甚至是二进制位(使用 SETBIT 等命令),Redis在内部是怎样存储这些值的?
  3. Redis 的一部分命令只能对特定数据类型执行(比如APPEND只能对字符串执行,HSET只能对哈希表执行),而另一部分命令却可以对所有数据类型执行(比如DEL、TYPE和EXPIRE),而另一部分命令却可以对所以数据类型执行(比如DEL、TYPE和EXPIRE),不同的命令在执行时是如何进行类型检查的?Redis在内部是否实现了一个类型系统?
  4. Redis的数据库是怎样存储各种不同数据类型的键值对的?数据库里面的过期键又是怎样实现自动删除的?
  5. 除了数据库之外,Redis还拥有发布与订阅、脚本、事务等特性,这些特性又是如何实现的?
  6. Redis使用什么模型或者模式来处理客户端的命令请求?一条命令请求从发送到返回需要经过什么步骤?

ps:由于内容较多,本次将展示部分,如果看的不过瘾想更加深入地了解本笔记彻底掌握Redis实战 可在文末了解详情。

Redis 思维导图

第一部分

第一章 初识Redis

  1. Redis 简介
  2. Redis 数据结构简介
  3. 你好 Redis

第二章 使用 Redis 构建 Web应用

  1. 登录和 cookie 缓存
  2. 使用 Redis 实现购物车
  3. 网页缓存
  4. 数据行缓存
  5. 网页分析
  6. 小结

第二部分 核心概念

第三章 Redis命令

  1. 字符串
  2. 列表
  3. 集合
  4. 散列
  5. 有序集合
  6. 发布与订阅
  7. 其他命令
  8. 小结

第四章 数据安全与性能保障

  1. 持久化选项
  2. 复制
  3. 处理系统故障
  4. Redis 事务
  5. 非事务型流水线
  6. 关于性能方面的注意事项
  7. 小结

第五章 使用 Redis 构建支持程序

  1. 使用 Redis 来记录日志
  2. 计数器和统计数据
  3. 查找IP所属城市以及国家
  4. 服务的发现与配置
  5. 小结

第六章 使用 Redis 构建应用程序组件

  1. 自动补全
  2. 分布式锁
  3. 计数信号量
  4. 任务队列
  5. 消息拉取
  6. 使用 Redis 进行文件分发
  7. 小结

第七章 基于搜索的应用程序

  1. 使用 Redis 进行搜索
  2. 有序索引
  3. 广告定向
  4. 职位搜索
  5. 小结

第八章 构建简单的社交网站

  1. 用户和状态
  2. 主页时间线
  3. 关注者列表和正在关注列表
  4. 状态消息的发布和删除
  5. 流API
  6. 小结

第三部分 进阶内容

第九章 降低内存占用

  1. 短结构
  2. 分片结构
  3. 打包存储二进制位和字节
  4. 小结

第十章 扩展 Redis

  1. 扩展读性能
  2. 扩展写性能和内存容量
  3. 扩展复杂的查询
  4. 小结

第十一章 Redis的Lua脚本编程

  1. 在不编写C代码的情况下添加新功能
  2. 使用Lua重写锁和信号量
  3. 移除WATCH/MULTI/EXEC事务
  4. 使用Lua对列表进行分片
  5. 小结

最后

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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30K的月薪,是个什么段位?

Java程序员30K的月薪,是个什么段位? 大家可以参照BAT等一线大厂的职级,一般是高级工程师和资深工程师的职位,在阿里是p6~p7左右,在百度是t5左右,腾讯是t2-3左右,在京东是t3-1,美团是p6左右 掌握的技能树主要包含哪个方面? Java基础。比如对**集合类,并发包,IO/NIO,JVM,内存模型,泛型,异常,反射,**等有深入了解,最好是看过源码了解底层的设计。 需要有全面的互联网主流技术相关知识。起码得深入了解mysql,redis,mongodb,nginx,tomcat,rpc,j

Java进阶营 3350

月薪60K技术专家,在阿里巴巴是什么水平?

能拿月薪60K,就拿阿里P8高级技术专家做比喻,他们是一线Team leader或者二级域架构师,需要对一个领域的业务非常熟悉并且能够将影响力辐射到其他合作团队。一般来说...

Java知音 906

从外包月薪5K到阿里月薪15K,附Java面经

前言 Redis是企业级系统高并发、高可用架构中非常重要的一个环节。Redis主要解决了关系型数据库并发量低的问题,有助于缓解关系型数据库在高并发场景下的压力,提高系统的吞吐量(具体Redis是如何提高系统的性能、吞吐量,后面会专门讲)。 而我们在Redis的实际使用过程中,难免会遇到缓存与数据库双写时数据不一致的问题,这也是我们必须要考虑的问题。如果还有同学不了解这个问题,可以搬小板凳来听听啦。 基本知识 1.学会分析源码 程序员每天都和代码打交道。经过数年的基础教育和职业培训,大部分程序员都会「写」代码

m0_57064830的博客 193

细节爆炸!阿里内部Redis成长手册震撼开源!实战+源码齐飞!

Redis 是互联网技术架构在存储系统中使用得为广泛的中间件,也是中高级后端工程师技术面试中面试官喜欢问的工程技能之一,特别是那些优秀的互联网公司,通常要求面试者不仅仅掌握 Redis 基础用法,还要理解 Redis 内部实现的细节原理。 这份手册分为分为基础和应用篇、原理篇、集群篇、拓展篇、源码篇共 5 大块内容。基础和应用篇讲解对读者来说有价值的内容,可以直接应用到实际工作中;原理篇、集群篇让开发者透过简单的技术表面看到精致的底层世界;拓展篇帮助读者拓展技术视野和夯实基础,便于进阶学习;源码篇让高阶.

Java圈全能架构师的博客 542

阿里Java岗薪资及职位描述!月薪 20K-40K的Java程序员,需要掌握哪些技术?

金九银十的跳槽面试季已经结束了,最近跟朋友在一起聚会的时候,提了一个问题,说1-5年的Java程序员,薪资区间大致是在15-25K左右,那有没有可能提前达到30K的薪资呢?有人说这只能是大企业或者互联网企业工程师才能拿到。也许是的,小公司或者非互联网企业拿30K的不太可能是初级开发或者码农了,应该已经转管理。还有区域问题,这个是不在我的考虑范围内 因为除了北上广深杭,其他地方也很难...

xingduan5153的博客 2429
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JavaCaiy
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