secretx的专栏

# redis命令参考 http://redisdoc.com/ # # pipelining #  Client: INCR X Server: 1 Client: INCR X Server: 2 Client: INCR X Server: 3 Client: INCR X Server: 4 `#网络往返次数线性增长，4次RTT (Round Trip Time

redis 3.0引入cluster，试试水，玩一玩 1.准备3个目录 cd /usr/local mkdir redis_cluster cd redis_cluster mkdir 7000 7001 7002 2.分别创建3个redis.conf cd 7000 && vim redis.conf port 7000 bind 127.0.0.1 cluster-e

前文讲了redis3.0引入cluster，怎么能少cluster对应的python client包呢？ 1.start pip install redis-py-cluster >>> from rediscluster import StrictRedisCluster >>> startup_nodes = [{"host": "127.0.0.1", "port": "

1.适用场景 在极大的数据集合中快速查找某个元素是否存在,但是不要求100%正确.这个是文绉绉的说法,说人话:一个很理想的场景:分布式缓存 缓存的数据可能很大,QPS也相当的高,比如千万级,那么一般这个缓存集群就会达到近百台机器的规模.能不能少点机器呢? 毕竟找老板要这么多机器,不容易啊,动不动就是KPI导向! 这个时候Bloom Filter就可以上场了 2.横向对比 为了查找某元素是

背景线上某个redis连接数过万,老报警,于是产生刚需:快速知道某个redis的client分布. 用于快速找出连接数占用最多的客户端.shell习惯python的老司机处理这点小事,那还不是手到擒来.可是偶尔不也想装个逼,用shell么?先上代码,接着解读#!/bin/bashhost=$1 port=$2echo $host: $port redis-cli -h $host -p $po