本文目录一览：
- 1、基于Redisson实现延迟队列
- 2、Redis分布式缓存搭建
- 3、X分之3.6等于3分之二节比例?
- 4、对于NodeJS如何操作消息队列RabbitMQ的分析
- 5、MySQL与Redis数据库连接池介绍(图示+源码+代码演示)
- 6、LRU算法的原理与实现
2、redisson delayqueue 是一种基于 redis zset 结构的延时队列实现 。delayqueue 中有一个名为 timeoutSetName 的有序集合，其中元素的 score 为投递时间戳 。
3、Redisson都能满足，实际上单是使用Redisson作为Spring的客户端就足够了 。个人倾向lettuce + Redisson 。
4、如图所示啊，石杉大佬画的redisson分布式锁原理 。大概总结下 ， 保证我们的key落到一个集群里，并且加锁操作是基于lua脚本的原子性操作，对于锁延迟由watch dog控制 。
5、基于Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap和java.util.Map接口，与HashMap不同的是，RMap 保持了元素的插入顺序 。该对象的最大容量受Redis限制 ， 最大元素数量是4294967295个 。
Redis分布式缓存搭建比如，SSD将内存换成了磁盘 ， 以换取更大的容量 。
首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解 。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务 。
第四：分布式缓存的架构设计 架构设计 由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式 。基本架构图如下所示：分布式实现 通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布 。
首先，无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机，内存资源往往是有限制的，scale up不是一个好办法，我们需要scale out横向可伸缩扩展 ， 这需要由多台主机协同提供服务，即分布式多个Redis实例协同运行 。
redis-cluster把所有的物理节点映射到[0，16383]slot（槽）上，cluster负责维护node--slot--value 。集群预分好16384个桶，当需要在redis集群中插入数据时，根据CRC16（KEY） mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中 。
常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。虽然其是基于内存读写 ， 但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性 。
X分之3.6等于3分之二节比例?您好：3分之1：6分之5=x：0.5 3分之1x=6分之5乘以0.5 3分之1x=12分之5 x=12分之5÷3分之1 x=4分之5 有不明白的可以追问！如果有其他需要帮助的题目，您可以求助我 。
甲数的5分之4与乙数的3分之2相等，则甲乙两数比为（5：6）；如果甲比乙少6，则甲乙两书合为（36） 。
解：6=3+0.6 =3+6/10 =3+3/5 =15/5+3/5 =（15+3）/5 =18/5 即6化成分数为18/5 。
、一座城市地图中两地图上距离为10cm，表示实际距离30km，该幅地图 的比例尺是（ ） 。判断题：（共5分 每题1分） 自然数（0除外）不是质数，就是合数 。（） 小于五分之四而大于五份之二的分数只有五份之三 。
在比例中，两个外项之积等于两个内项的积，所以根据这个性质 ， 可以去分母，写成：0.9=1/3x ， 然后把方程的两边都除以1/3，得x=7 。把x=7代入原来的方程，左右两边相等，说明x=7确实是原来这个方程的根 。
对于NodeJS如何操作消息队列RabbitMQ的分析1、解耦 这是一个天然的解耦，实现了应用程序不再通过接口，你只需要调用消息队列的接口把结果存放在消息队列即可 。异步 一个同步的程序执行，通过消息队列，即可实现异步操作，而不必等待结果返回 。
2、are一个队列 ， 置AMQP_PASSIVE标志位，就不会影响服务端状态，并返回消息计数 。
3、Queue：即队列是rabbitmq内部对象，用于存储消息，一个message可以被同时拷贝到多个queue中 ， queue对load balance的处理是完美的 。
4、AMQP（Advanced Message Queuing Protocol）：AMQP是一种消息队列协议，它定义了客户端和消息中间件之间如何通信 。RabbitMQ是AMQP协议的一个主要实现者，对AMQP协议有非常完善的支持 。
MySQL与Redis数据库连接池介绍(图示+源码+代码演示)1、数据库连接池（Connection pooling）是程序启动时建立足够的数据库连接，并将这些连接组成一个连接池，由程序动态地对池中的连接进行申请，使用 ， 释放 。
2、数据库连接池是程序启动时，建立足够的数据库连接，并将这些连接组成一个连接 。由程序动态的对连接池中的连接进行申请，使用，释放和回补 。
3、确认容器内的Redis和数据库已经启动并运行正常 。在web应用的配置文件中添加Redis和数据库的连接信息 ， 包括主机名、端口号、用户名、密码等 。如果Redis和数据库运行在同一容器中，可以使用容器内部的IP地址进行连接 。
4、mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢 。
5、二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败 ， 则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
LRU算法的原理与实现以进一步提高缓存的命中率和性能 。此外，现代计算机系统中通常使用硬件支持的LRU算法来实现高速缓存的替换策略 ， 以提高系统的性能和响应速度 。
LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小 。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰 。
这个，就是著名的局部性原理——比内存速度还要快的cache ， 也是基于同样的原理运行的 。因此，我们只需要在每次调换时，找到最少使用的那个页面调出内存 。这就是LRU算法的全部内容 。
根据LRU算法的基本原理 ， 发现若严格按基本原理实现LRU算法，则开发的系统就需要额外内存空间保存LRU链表，系统运行时也会受到LRU链表操作的开销影响 。
lru算法是一种页面置换算法 ， 在对于内存中但是又不用的数据块，叫做LRU，操作系统会根据那些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据 。这就是LRU算法的全部内容 。一种LRU近似算法是最近未使用算法 。
【redis原理图 redis图解】这个，就是著名的局部性原理——比内存速度还要快的cache，也是基于同样的原理运行的 。因此，只需要在每次调换时，找到最近最少使用的那个页面调出内存 。这就是LRU算法的全部内容 。一种LRU近似算法是最近未使用算法 。
