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Kafka分区之路文章目录Kafka分区之路前言一、分区之路二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言Partition也就是我们所说的分区，事实上，分区只是一个代称，其实就是topic的模块。Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的

关于序列化不可不谈的 serialVersionUID很多时候我们都会在实现序列化是写上：private static final long serialVersionUID = 1L;这是什么意思呢？又有什么作用呢?我们一起来看一下：作用简单来说，Java的序列化机制是通过在运行时判断类的serialVersionUID来验证版本一致性的。在进行反序列化时，JVM会把传来的字节流中的serialVersionUID与本地相应实体（类）的serialVersionUID进行比较，如果相同就认为是一致

实战布隆过滤器文章目录实战布隆过滤器前言实战Redis实现布隆过滤器前言上次我们介绍了布隆过滤器的原理，我们知晓布隆过滤器的作用，布隆过滤器判定不存在的一定不存在，判定存在的是存在误差率的，正是因为这种特性，有以下使用方式：（1）拼写检查，即判断一个单词是否存在字典。（2）垃圾邮件过滤假设邮件服务器通过发送方的邮件域或者IP地址对垃圾邮件进行过滤，那么就需要判断当前的邮件域或者IP地址是否处于黑名单之中。（3）加快数据库查询过程本次实战布隆过滤器我们不用去写一个布隆过滤器，而是利用布隆过滤器

Redis不可不谈之布隆过滤器文章目录前言一、布隆过滤器的原理二、布隆过滤器使用1.基本使用2.进阶使用总结前言布隆过滤器（Bloom Filter）一种判断手法，可以告诉你某种东西一定不存在或者可能存在。当布隆过滤器说，某种东西存在时，这种东西可能不存在；至于为什么，会在后面详细分析。当布隆过滤器说，某种东西不存在时，那么这种东西一定不存在。为什么这么肯定呢！我们也需要一起来看一下布隆过滤器的内在逻辑。布隆过滤器相对于Set、Map 等数据结构来说，它可以更高效地插入和查询，并且占用空间更少，它

Redis优化实践文章目录Redis优化实践前言一、如何使用Redis更节省内存？二、持续提升Redis 的高性能三、保证 Redis 的可靠性四、运维 Redis五、保证Redis安全总结前言Redis的优化对于使用缓存的人来说和数据库优化一样重要。实践优化可以从内存，性能，高可靠，日常运维，资源规划，监控，安全等角度思考问题，这样我们去利用Redis时，我们去进行优化就可以有更多的参考，其实很多业务是共通的，从几个角度去进行优化能够更快地去入手并解决问题。一、如何使用Redis更节省内存？

架构师师兄再谈修炼之路提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录架构师师兄再谈修炼之路前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言架构师师兄再谈修炼之路，基础之路就是Nginx+业务逻辑层+数据库+缓存层+消息队列，这种模型几乎能适配绝大部分的业务场景。今天就来谈一谈缓存。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二

Redis集合（一）：基本数据结构文章目录Redis集合（一）：基本数据结构基础数据结构高级数据结构总结基础数据结构1.字符串Redis 是用 C 语言写的，但是对于Redis的字符串，却不是 C 语言中的字符串（即以空字符’\0’结尾的字符数组），它是自己构建了一种名为 简单动态字符串（simple dynamic string,SDS）的抽象类型，并将 SDS 作为 Redis的默认字符串表示。struct sdshdr{ //记录buf数组中已使用字节的数量 //等于

spring data redis（一）：基本内容文章目录spring data redis（一）：基本内容前言一、Redis数据内存二、使用案例1.配置pom.xml和application.properties2.创建实体类和配置类测试总结前言Redis是一个基于内存的键（key）值（value) 类型的数据结构存储容器,因为数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向。所以当某些不专业的面试官问你，你为什么不使用本地内存进行存储时，你可以很自豪地回答他，Red

Redis缓存优化数据库实例文章目录Redis缓存优化数据库实例前言使用案例前言Redis的典型应用场景：缓存热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存，redis的性能非常优秀。使用案例1.在index.html中添加一个下拉列表，显示省份信息。当页面加载完成后，发送ajax请求，从服务器端获取数据回显到页面。在服务器端使用Redis缓存优化（在服务器接收到客户端的请求后，会先去缓存中找数据如果缓存中有该数据，则直接响应给客户端，不会使用数据库的资源。

**Redis缓存配置**文章目录Redis缓存配置前言案例前言Redis作为分布式缓存使用，缓存配置中需要设置数据的过期时间，对于频繁更改的情况，我们需要设置较短的过期时间。因为数据修改频繁，缓存也会频繁去同步数据库。同样也需要设置序列化方式。还有需要定义key的生成策略，当发生异常的时候，如何抛出异常。这些都是我们需要关注的问题。Cache作为缓存接口，定义缓存操作。实现有：RedisCache、EhCacheCache、ConcurrentMapCache等CacheManager是缓