kafka及redis基礎
初識Redis
一. 為什麼在多執行緒併發情況下，以Redis實現的“自增ID工具”能保證ID按順序自增長且不重複:
此處的自增ID工具用的是redis的增加score方法 , 每呼叫一次 , redis的key ‘id’ 就自增1 , 返回值為增加後的數值 , 故獲取id的動作不會有重複值.
/**
* “自增ID工具”
* @description:
* @author: Jeff
* @date: 2020年9月21日
* @return
*/
public Long getId(){
return redisTemplate.opsForValue().increment("id", 1);
}
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二 . 描述Redis之List型別分頁實現過程，企業裡存在類似的場景。
從redis中rang資料時 , 用的是按索引rang , 頁面請求的頁碼和pageSize傳到後臺 , 呼叫redis的rang方法 ,
int startIndex = (pageNum-1)pageSize;作為起始索引 ,
int endIndex = pageNumpageSize;作為截至索引 , 就能獲取到指定索引區間的資料返回頁面 .
package com.chencan.redis.controller;
import java.util.List;
import javax.annotation.Resource;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import com.chencan.redis.domain.ScoreType;
import com.chencan.redis.domain.Student;
@Controller
public class StudentController {
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 6.頁面資料展示：（25分）
(1)按原型圖效果展示資料。（5分）
(2)正確顯示“課程數”，課程數是學生除了成績為“-”外課程的數量。（4分）
(3)正確顯示“不及格數”，不及格數是除了成績為“-”外，低於60分的課程數量。（5分）
(4)正確顯示“平均成績”，平均成績是學生除了成績為“-”外課程成績的平均數。（5分）
(5)正確分頁，每頁展示10條。提示：必須在Redis中分好頁，不得全部取出通過Java在虛擬機器記憶體中分頁。（6分）
* @description:
* @author: Jeff
* @date: 2020年9月21日
* @param pageNum
* @param pageSize
* @param model
* @return
*/
@RequestMapping("list")
public String list(@RequestParam(defaultValue="1")Integer pageNum,@RequestParam(defaultValue="9")Integer pageSize,Model model){
ListOperations<String, Student> opsForList = redisTemplate.opsForList();
int startIndex = (pageNum-1)*pageSize;
int endIndex = pageNum*pageSize;
List<Student> list = opsForList.range("studentList", startIndex, endIndex);
for (Student student : list) {
Float chinese = student.getChinese();
Float english = student.getEnglish();
Float maths = student.getMaths();
Float c = student.getC();
Float css = student.getCss();
Float cf = student.getCf();
Float ds = student.getDs();
Float dsi = student.getDsi();
ScoreType os= student.getOs();
Float network = student.getNetwork();
int classCount=0;
//String osname=os.getDiplayName();
int fcount=0;
int count =0;
//System.out.println(osname);
if(chinese==null){
}else{
classCount++;
count+=chinese;
if(chinese<60){
fcount++;
}
}
if(english==null){
}else{
classCount++;
count+=english;
if(english<60){
fcount++;
}
}
//數學
if(maths==null){
}else{
classCount++;
count+=maths;
if(maths<60){
fcount++;
}
}
if(c==null){
}else{
classCount++;
count+=c;
if(c<60){
fcount++;
}
}
if(css==null){
}else{
classCount++;
count+=css;
if(css<60){
fcount++;
}
}
if(cf==null){
}else{
classCount++;
count+=cf;
if(cf<60){
fcount++;
}
}
if(ds==null){
}else{
classCount++;
count+=ds;
if(ds<60){
fcount++;
}
}
if(dsi==null){
}else{
classCount++;
count+=dsi;
if(dsi<60){
fcount++;
}
}
if(network==null){
}else{
classCount++;
count+=network;
if(network<60){
fcount++;
}
}
student.setAvg(count/classCount);
student.setClassCount(classCount);
student.setFcount(fcount);
}
model.addAttribute("list", list);
model.addAttribute("pageNum", pageNum);
model.addAttribute("total", opsForList.size("studentList")/pageSize);
return "list";
}
/**
* 7.測試持久化機制：（10分）
(1)保持Web專案不停止執行的情況下，通過Redis客戶端命令關閉Redis服務端。（3分）
(2)重新啟動Redis服務端。（2分）
(3)重新整理或繼續訪問頁面，資料繼續顯示。資料丟失則全扣此大項13分。（5分）
*/
}
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三 . Redis的持久化機制。
持久化流程
（1）客戶端向服務端傳送寫操作(資料在客戶端的記憶體中)。
（2）資料庫服務端接收到寫請求的資料(資料在服務端的記憶體中)。
（3）服務端呼叫write這個系統呼叫，將資料往磁碟上寫(資料在系統記憶體的緩衝區中)。
（4）作業系統將緩衝區中的資料轉移到磁碟控制器上(資料在磁碟快取中)。
（5）磁碟控制器將資料寫到磁碟的物理介質中(資料真正落到磁碟上)。
實際使用中 , 這個資料儲存過程會發生主要兩種故障 ,
即時儲存了資料 , 儲存的資料也可能已經損壞:
1）Redis資料庫發生故障，
2）作業系統發生故障，
Redis如何保證上面5步儲存動作 : 它提供了兩種機制
RDB和AOF
1 . RDB機制
RDB其實就是把資料以快照的形式儲存在磁碟上。什麼是快照呢，你可以理解成把當前時刻的資料拍成一張照片儲存下來。
RDB持久化是指在指定的時間間隔內將記憶體中的資料集快照寫入磁碟。也是預設的持久化方式，這種方式是就是將記憶體中資料以快照的方式寫入到二進位制檔案中,預設的檔名為dump.rdb。
2 . AOF機制
全量備份總是耗時的，有時候我們提供一種更加高效的方式AOF，工作機制很簡單，redis會將每一個收到的寫命令都通過write函式追加到檔案中。通俗的理解就是日誌記錄。
每當有一個寫命令過來時，就直接儲存在我們的AOF檔案中。
初識Redis
一. 為什麼在多執行緒併發情況下，以Redis實現的“自增ID工具”能保證ID按順序自增長且不重複:
此處的自增ID工具用的是redis的增加score方法 , 每呼叫一次 , redis的key ‘id’ 就自增1 , 返回值為增加後的數值 , 故獲取id的動作不會有重複值.
/**
* “自增ID工具”
* @description:
* @author: Jeff
* @date: 2020年9月21日
* @return
*/
public Long getId(){
return redisTemplate.opsForValue().increment("id", 1);
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二 . 描述Redis之List型別分頁實現過程，企業裡存在類似的場景。
從redis中rang資料時 , 用的是按索引rang , 頁面請求的頁碼和pageSize傳到後臺 , 呼叫redis的rang方法 ,
int startIndex = (pageNum-1)pageSize;作為起始索引 ,
int endIndex = pageNumpageSize;作為截至索引 , 就能獲取到指定索引區間的資料返回頁面 .
package com.chencan.redis.controller;
import java.util.List;
import javax.annotation.Resource;
import org.springframework.data.redis.core.ListOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import com.chencan.redis.domain.ScoreType;
import com.chencan.redis.domain.Student;
@Controller
public class StudentController {
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 6.頁面資料展示：（25分）
(1)按原型圖效果展示資料。（5分）
(2)正確顯示“課程數”，課程數是學生除了成績為“-”外課程的數量。（4分）
(3)正確顯示“不及格數”，不及格數是除了成績為“-”外，低於60分的課程數量。（5分）
(4)正確顯示“平均成績”，平均成績是學生除了成績為“-”外課程成績的平均數。（5分）
(5)正確分頁，每頁展示10條。提示：必須在Redis中分好頁，不得全部取出通過Java在虛擬機器記憶體中分頁。（6分）
* @description:
* @author: Jeff
* @date: 2020年9月21日
* @param pageNum
* @param pageSize
* @param model
* @return
*/
@RequestMapping("list")
public String list(@RequestParam(defaultValue="1")Integer pageNum,@RequestParam(defaultValue="9")Integer pageSize,Model model){
ListOperations<String, Student> opsForList = redisTemplate.opsForList();
int startIndex = (pageNum-1)*pageSize;
int endIndex = pageNum*pageSize;
List<Student> list = opsForList.range("studentList", startIndex, endIndex);
for (Student student : list) {
Float chinese = student.getChinese();
Float english = student.getEnglish();
Float maths = student.getMaths();
Float c = student.getC();
Float css = student.getCss();
Float cf = student.getCf();
Float ds = student.getDs();
Float dsi = student.getDsi();
ScoreType os= student.getOs();
Float network = student.getNetwork();
int classCount=0;
//String osname=os.getDiplayName();
int fcount=0;
int count =0;
//System.out.println(osname);
if(chinese==null){
}else{
classCount++;
count+=chinese;
if(chinese<60){
fcount++;
}
}
if(english==null){
}else{
classCount++;
count+=english;
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fcount++;
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//數學
if(maths==null){
}else{
classCount++;
count+=maths;
if(maths<60){
fcount++;
}
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if(c==null){
}else{
classCount++;
count+=c;
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fcount++;
}
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}else{
classCount++;
count+=css;
if(css<60){
fcount++;
}
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if(cf==null){
}else{
classCount++;
count+=cf;
if(cf<60){
fcount++;
}
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if(ds==null){
}else{
classCount++;
count+=ds;
if(ds<60){
fcount++;
}
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if(dsi==null){
}else{
classCount++;
count+=dsi;
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fcount++;
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if(network==null){
}else{
classCount++;
count+=network;
if(network<60){
fcount++;
}
}
student.setAvg(count/classCount);
student.setClassCount(classCount);
student.setFcount(fcount);
}
model.addAttribute("list", list);
model.addAttribute("pageNum", pageNum);
model.addAttribute("total", opsForList.size("studentList")/pageSize);
return "list";
}
/**
* 7.測試持久化機制：（10分）
(1)保持Web專案不停止執行的情況下，通過Redis客戶端命令關閉Redis服務端。（3分）
(2)重新啟動Redis服務端。（2分）
(3)重新整理或繼續訪問頁面，資料繼續顯示。資料丟失則全扣此大項13分。（5分）
持久化流程
（1）客戶端向服務端傳送寫操作(資料在客戶端的記憶體中)。
（2）資料庫服務端接收到寫請求的資料(資料在服務端的記憶體中)。
（3）服務端呼叫write這個系統呼叫，將資料往磁碟上寫(資料在系統記憶體的緩衝區中)。
（4）作業系統將緩衝區中的資料轉移到磁碟控制器上(資料在磁碟快取中)。
（5）磁碟控制器將資料寫到磁碟的物理介質中(資料真正落到磁碟上)。
實際使用中 , 這個資料儲存過程會發生主要兩種故障 ,
即時儲存了資料 , 儲存的資料也可能已經損壞:
1）Redis資料庫發生故障，
2）作業系統發生故障，
Redis如何保證上面5步儲存動作 : 它提供了兩種機制
RDB和AOF
1 . RDB機制
RDB其實就是把資料以快照的形式儲存在磁碟上。什麼是快照呢，你可以理解成把當前時刻的資料拍成一張照片儲存下來。
RDB持久化是指在指定的時間間隔內將記憶體中的資料集快照寫入磁碟。也是預設的持久化方式，這種方式是就是將記憶體中資料以快照的方式寫入到二進位制檔案中,預設的檔名為dump.rdb。
2 . AOF機制
全量備份總是耗時的，有時候我們提供一種更加高效的方式AOF，工作機制很簡單，redis會將每一個收到的寫命令都通過write函式追加到檔案中。通俗的理解就是日誌記錄。
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