【C++】map详解 C++ 中的 map 详解map 是 C++ 标准库中的一个关联容器,它以键-值对的形式存储数据,并且每个键都是唯一的。map 是基于红黑树实现的,这使得它在插入、删除和查找操作上具有对数时间复杂度 O(log n)。在 C++ 中,map 可以通过头文件 <map> 引入。基本特性 后端 2024年10月16日 0 点赞 0 评论 17 浏览
Java 使用redis实现分布式锁 在分布式系统中,多个服务实例可能会并发访问共享资源,这就需要一种机制来确保在同一时间只有一个实例能够访问某个资源,以防止资源的冲突和不一致性。分布式锁就是用来解决这个问题的一种方式。Redis是一种高性能的键值存储系统,因其支持原子性操作,非常适合用来实现分布式锁。Redis 分布式锁的基本思想 后端 2024年10月14日 0 点赞 0 评论 17 浏览
SpringBoot 启动报错 Unable to connect to Redis server: 127.0.0.1/127.0.0.1:6379 问题解决 在使用Spring Boot开发应用时,常常会集成Redis作为缓存或数据存储。但有时我们会遇到“Unable to connect to Redis server: 127.0.0.1/127.0.0.1:6379”的错误提示。这一错误通常意味着你的应用程序无法成功连接到Redis服务器。下面将详 后端 2024年10月17日 0 点赞 0 评论 17 浏览
Spring Boot Security认证:Redis缓存用户信息 在微服务架构中,用户认证和授权是一个关键的问题。在典型的 Spring Boot 应用中,我们常用 Spring Security 来进行认证和授权。为了提高性能,我们可以将用户信息存储在 Redis 缓存中,这样可以有效减少数据库的访问频率,提高系统的响应速度。本文将详细介绍如何在 Spring 后端 2024年10月06日 0 点赞 0 评论 17 浏览
【Redis】golang操作Redis基础入门 Golang操作Redis基础入门Redis是一种开源的键值存储(NoSQL),广泛应用于缓存、实时分析、消息队列等场景。在Go语言中,我们可以使用go-redis这个包来与Redis进行交互。接下来,我们将介绍如何在Golang中安装并使用Redis。1. 安装Redis首先,你需要在本地或 后端 2024年09月24日 0 点赞 0 评论 17 浏览
2019年系统架构师案例分析试题五 在2019年系统架构师案例分析试题五中,我们需要解决一个实际的架构设计问题。假设我们要设计一个在线购物平台,系统需要处理用户注册、商品浏览、购物车、订单管理等功能。在设计这一系统时,我们需要考虑多个方面,包括系统的可扩展性、性能、可靠性和安全性。本文将围绕这些方面进行分析,并给出相应的代码示例。一 后端 2024年10月01日 0 点赞 0 评论 18 浏览
Redisson分布式锁的概念和使用 Redisson分布式锁的概念和使用在分布式系统中,多个应用实例通常需要对共享资源进行访问和修改。为了确保数据的一致性和完整性,我们需要一种机制来控制对这些共享资源的并发访问,分布式锁应运而生。Redisson是一个基于Redis的高性能Java客户端,它提供了多种分布式锁的实现,使得在多实例环境 后端 2024年10月15日 0 点赞 0 评论 18 浏览
SpringBootWeb 篇-深入了解 Redis 五种类型命令与如何在 Java 中操作 Redis 深入了解 Redis 五种类型命令与如何在 Java 中操作 RedisRedis 是一个开源的内存键值数据库,通常用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构,如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。Spring Boot 提供了良好的支持,使开发者能够在 Java 项目中轻松地操作 Redi 前端 2024年10月10日 0 点赞 0 评论 18 浏览
重学SpringBoot3-集成Redis(十三)之点排行榜实现 在现代应用程序中,排行榜功能经常被用来展示用户的成绩或表现。使用 Redis 来实现排行榜是一个常见且高效的模式,因为 Redis 提供了丰富的数据结构和高性能的读写能力。本篇文章将介绍如何在 Spring Boot 3 中集成 Redis 来实现一个简单的点排行榜。一、环境准备首先,确保你已经 后端 2024年10月14日 0 点赞 0 评论 18 浏览
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新 在现代大数据处理架构中,Apache Spark Streaming与Apache Kafka的结合使用,被广泛应用于实时数据流处理。Kafka作为高吞吐量的消息队列,能够有效处理大量实时数据,而Spark Streaming则提供了强大的流数据处理能力。然而,处理Kafka数据时,有效管理Offs 后端 2024年09月23日 0 点赞 0 评论 19 浏览