redis 滑动窗口 redis滑动窗口显示最新数据

本文目录一览：

1、如何查看redis中的数据
2、如何查询redis存储的所有数据
3、Redis实现限流策略
4、经典面试题——让你设计一个限流的系统怎么做?
5、select下拉框刷新未展示最新数据
6、Redis应用场景?

如何查看redis中的数据在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名。例如，执行 keys * 可以列出所有的键名。type key 命令可以查看指定键的数据类型。
打开reidis，选择第三个数据库。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加， r代表右。push listInfo bb ，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。
执行如图是命令，查看redis服务是否启动。执行命令“redis-cli”进入redis命令行界面。执行命令“dbsize” 。执行命令“flushall”刷新清除。执行命令“ keys * ”进行验证redis是否为空，可以看到redi数据。
如何查询redis存储的所有数据在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名。例如，执行 keys * 可以列出所有的键名。type key 命令可以查看指定键的数据类型。
首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。
到远程的仓库进行搜索。点击查看详情，查看tag 。找到我们想要的0.0，最新的tag可以用latest标识。执行命令：docker pull redis：0 。通过docker images查看镜像。
使用info查看Keyspace 代表有多少个库或键名空间，然后select 相应的id选择库，scan 0查询所有的键。
其中users：1 users：2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users：location：shanghai 记录了所有上海的用户id ，通过集合数据结构实现。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。
数据以ID为key缓存到Redis里；把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；当查找数据时，先从Redis里的skip list取出对应的分页数据，得到ID列表。用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来。
Redis实现限流策略1、基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。
2、其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11 。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。
3、一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联，以此来实现访问频次限制。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质。
4、首先创建令牌桶数据模型 reSync函数同样是为了解决令牌桶数据更新问题，在每次获取令牌之前调用，这里不多介绍 expires函数计算redis数据过期时间。
5、个人觉得，项目不大的，维护成本不高的话，可以采用直接使用 redsi-cell ，否则可以考虑细粒度的控制到每个服务节点去限流，配合相应的负载均衡策略去实现。以上为个人理解，仅供参考。
经典面试题——让你设计一个限流的系统怎么做?最简单的限流算法就是维护一个计数器 Counter，当一个请求来时，就做加一操作，当一个请求处理完后就做减一操作。如果这个 Counter 大于某个数了（我们设定的限流阈值），那么就开始拒绝请求以保护系统的负载了。
【redis 滑动窗口 redis滑动窗口显示最新数据】计数器算法（固定窗口）：计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略，下一个周期开始时，进行清零，重新计数，实现简单。计数器算法方式限流对于周期比较长的限流，存在很大的弊端，有严重的临界问题。
首先，应该设计出实现目标系统的几种可能的方案。概要设计的另一项主要任务就是设计程序的体系结构，也就是确定程序由哪些模块组成以及模块间的关系。
问题一：请你做下自我介绍。这一般是面试中的第一个问题，如果只是把姓名、专业、经验直接快速说一遍的话，不会给HR留下什么特别的印象。正确的做法是在最短的时间内，让HR记住你，并认为你是能够胜任岗位的。
多线程并发抢占出现消费乱序问题，将消息ID进行hash计算，将相同值放入同一个内存队列，让指定线程执行，即可解决顺序消费问题。
select下拉框刷新未展示最新数据1、分析：select选择器对数据的显示，是匹配到select下拉框数据源中对应的value值时则会显示相应的label；若是没有匹配到，则显示的是该value 。显然，这里是因为没有匹配到下拉框中的value值，直接显示的这个字段的值。
2、点击#ca时，检查有没有options_loaded=1，有就不再发起ajax请求了。没有的话：发起ajax请求获取最新数据。追加option前先清空所有options 。追加后，给#ca元素添加属性options_loaded=1 。
3、网络延迟：如果服务器响应时间较长或者网络传输速度较慢，那么请求数据的过程就会变慢。这可能导致select下拉框的加载速度变慢。
4、选择下拉框同时为试图赋新值，并且返回新数据。页面刷新，必定进入 Load _Page 事件。你再把试图的值赋给下拉框同时调用返回值 ---代码自己会写吧，这里是思路。
Redis应用场景?云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。
redis教程）redis的应用场景，它都能做什么众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。
数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失。
常见应用场景 hash是一个map结构，可以像存储对象的多个字段一样存储一个key的多类数据。
Redis实际应用场景显示最新的项目列表下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢。
计数功能应该是最适合 Redis 的使用场景之一了，因为它高频率读写的特征可以完全发挥 Redis 作为内存数据库的高效。在 Redis 的数据结构中，string、hash和sorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作。