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2024-09-03

消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，可以使用不同的消息队列技术，每种技术都有其特点和适用场景。以下是各种消息队列技术的简单介绍和比较：

RabbitMQ: 使用Erlang编写，支持多种消息协议，如AMQP，也支持数据持久化。
Kafka: 设计为高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，适合处理大量数据。
ActiveMQ: 是Apache出品，支持JMS规范，有良好的社区支持。
Redis: 通过list、streams等数据类型支持消息队列功能，但其实际上是一个数据结构服务器。
ZeroMQ: 号称最快的消息队列，但不支持消息持久化和分布式。
Apache Pulsar: 是Yahoo开发的下一代分布式发布订阅消息系统，支持Geo-replication（地理复制）。

在选择消息队列时，需要考虑以下因素：

可靠性：确保消息不会丢失。
持久性：需要将消息保存到磁盘。
吞吐量：系统能够处理的消息量。
延迟：消息被处理的等待时间。
安全性：认证、授权和加密。
可扩展性：能够处理不断增加的消息量。
开发语言：选择最适合项目的语言。
协议支持：AMQP、MQTT、STOMP等。
社区支持和文档。

以下是一个简单的Python示例，使用Redis的list数据类型作为消息队列：

生产者（发送消息）:




import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.lpush('myqueue', 'Hello, World!')

消费者（接收消息）:




import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
while True:
    message = r.brpop('myqueue', timeout=5)
    if message:
        print(message[1])  # 处理消息

注意：Redis的list实现不是真正的消息队列，它缺乏许多消息队列应有的特性，如持久化、顺序保证、优先级等，并且通过Redis实现的消息队列不适合大规模系统。

第三天7.10（软件包安装、Linux网络配置、Redis）

2024-09-03

这个问题似乎是指的一系列教程或任务的第三天，包括“软件包安装”、“Linux网络配置”和“Redis”。由于没有具体的编程语言或环境指定，我将以常见的Linux环境和Python作为示例来提供一个精简的解决方案。

软件包安装：
在Linux中，你可以使用包管理器安装软件。以Ubuntu为例，你可以使用apt命令安装软件包：
```
sudo apt update
sudo apt install package_name
```
替换package_name为你想要安装的软件包名称。
Linux网络配置：
配置网络通常涉及编辑/etc/network/interfaces或使用nmcli命令。以Ubuntu为例，你可以使用netplan：
```
network:
  version: 2
  renderer: networkd
  ethernets:
    enp3s0:
      dhcp4: no
      addresses: [192.168.1.10/24]
      gateway4: 192.168.1.1
      nameservers:
        addresses: [8.8.8.8, 8.8.4.4]
```
将enp3s0替换为你的网络接口名称，并根据需要调整IP地址、网关和DNS服务器。
Redis：
Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理等。在Linux上安装Redis，你可以使用以下命令：
```
sudo apt update
sudo apt install redis-server
```
安装完成后，你可以使用redis-cli命令与Redis服务器交互。

请根据你使用的具体Linux发行版和环境（如Python、Java等）调整命令和配置。

2024-09-03

在Java后端开发中，我们通常需要对数据库进行操作，并对查询结果进行缓存以提高性能。以下是一个使用Redis作为缓存和MyBatis作为ORM框架的示例代码：




import org.apache.ibatis.cache.CacheKey;
import org.apache.ibatis.executor.Executor;
import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement;
import org.apache.ibatis.session.Configuration;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.mybatis.caches.redis.RedisCache;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
 
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
 
public class MyRedisCache implements RedisCache {
    private final String id;
    private final JedisPool jedisPool;
    private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    private final static String PREFIX = "mybatis_cache:";
 
    public MyRedisCache(String id, JedisPool jedisPool) {
        this.id = id;
        this.jedisPool = jedisPool;
    }
 
    @Override
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    @Override
    public void putObject(Object key, Object value) {
        try (JedisPool jedis = jedisPool) {
            jedis.getResource().set(PREFIX.concat(String.valueOf(key)), String.valueOf(value));
        }
    }
 
    @Override
    public Object getObject(Object key) {
        try (JedisPool jedis = jedisPool) {
            return jedis.getResource().get(PREFIX.concat(String.valueOf(key)));
        }
    }
 
    // ... 其他方法实现
}
 
class MyBatisConfig {
    public Configuration configuration() {
        Configuration configuration = new Configuration();
        // 配置自定义的缓存实现
        configuration.addCache(new MyRedisCache("defaultCache", jedisPool));
        // 其他配置...
        return configuration;
    }
}
 
class MyBatisMapperMethod {
    private final SqlSession sqlSession;
    private final MappedStatement mappedStatement;
    private final Executor executor;
    private final CacheKey cacheKey;
 
    public MyBatisMapperMethod(SqlSession sqlSession, MappedStatement mappedStatement, Executor executor, CacheKey cacheKey) {
        this.sqlSession = sqlSession;
        this.mappedStatement = mappedStatement;
        this.executor = executor;
        this.cacheKey = cacheKey;
    }
 
    public Object execute(Object[] args) {
        Object result = executor.query(sqlSession, mappedStatement, cacheKey, args, executionContext);
        // 如果缓存中没有数据，执行查询并放入缓存

docker安装配置msyqlredis(图文详解)

2024-09-03

以下是使用Docker安装配置MySQL 8和Redis的详细步骤：

安装MySQL 8

拉取MySQL 8的Docker镜像：




docker pull mysql:8.0

创建并运行MySQL容器：




docker run --name mysql8 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:8.0

这里--name标志用于为容器指定一个名称，-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw设置了MySQL的root用户的密码，-d标志表示以后台模式运行容器。

（可选）如果需要进一步配置，可以使用自定义的my.cnf文件：




docker run --name mysql8 -v /my/custom/my.cnf:/etc/mysql/conf.d/custom.cnf -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:8.0

确保你的/my/custom/my.cnf路径是自定义配置文件的正确路径。

安装Redis

拉取Redis的Docker镜像：




docker pull redis:latest

创建并运行Redis容器：




docker run --name redis -d redis

（可选）如果需要将Redis端口映射到宿主机，可以使用-p标志：




docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis

这会将容器的6379端口映射到宿主机的6379端口上，使得你可以从宿主机外部连接到Redis服务。

以上步骤假设你已经安装了Docker并且可以在终端或命令行界面中运行。如果你需要进行持久化存储或其他配置，可能还需要使用-v标志来挂载数据卷。

2024-09-03

由于篇幅所限，以下代码示例将展示如何使用FastAPI框架创建一个简单的应用程序，其中包含使用Tortoise-ORM进行数据库操作，Celery处理异步任务，Websocket实现实时通信，以及Redis作为缓存和消息中间件。




from fastapi import FastAPI, WebSocket
from fastapi.responses import HTMLResponse
from tortoise import Tortoise
from celery import Celery
from starlette.staticfiles import StaticFiles
from starlette.websockets import WebSocketDisconnect
 
app = FastAPI()
 
app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
 
# 初始化Celery
celery = Celery(broker="redis://localhost:6379/0", backend="redis://localhost:6379/0")
 
@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    await Tortoise.init(
        db_url="postgres://localhost:5432/fastapi",
        modules={"models": ["models"]}
    )
    await Tortoise.generate_schemas()
 
@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    try:
        while True:
            data = "Hello, FastAPI!"
            await websocket.send_text(data)
            await asyncio.sleep(5)
    except WebSocketDisconnect:
        pass
 
@app.get("/")
def main():
    return HTMLResponse(content="""
        <html>
            <head><title>FastAPI Tortoise-ORM Celery Websocket Redis PostgreSQL</title></head>
            <body>
                <h1>Welcome to FastAPI!</h1>
            </body>
        </html>
    """)
 
# 以下是Celery任务的示例
@celery.task
def add_numbers(a: int, b: int):
    return a + b

这个示例展示了如何在FastAPI应用程序中集成多个工具，包括异步任务队列Celery、ORM Tortoise-ORM、数据库连接、Websocket实时通信，以及Redis作为缓存和消息代理。这个示例提供了一个基本框架，开发者可以在此基础上根据自己的需求进行扩展和定制。

redis的哨兵的原理以及配置步骤

2024-09-03

Redis哨兵（Redis sentinel）是用来实现Redis高可用性的解决方案。它由一个或多个哨兵实例组成，这些实例会通过定时的心跳检测来监控主Redis服务器和其他的哨兵实例。

哨兵的主要原理如下：

监控（Monitoring）：哨兵会持续检查主Redis服务器和其他的哨兵实例是否运作正常。
提醒（Notification）：如果一个哨兵发现服务器不正常，它会发送通知到其他的哨兵。
自动故障转移（Automatic failover）：如果主服务器不正常，哨兵会开始一个故障转移进程，其中包括选举一个哨兵作为领导者，并执行故障转移操作，其中包括选举一个新的主服务器以及其他的副本。
配置提供（Configuration provider）：哨兵会通过选举提供一个副本来提供关于主服务器是否下线的信息。

以下是配置Redis哨兵的基本步骤：

配置主Redis服务器：




# redis.conf
port 6379

配置哨兵服务器：




# sentinel.conf
port 26379
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

其中mymaster是主服务器的名字，127.0.0.1 6379是主服务器的地址和端口，2是最低同意投票数量。

启动哨兵：




redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

如果需要，可以配置多个哨兵实例来提高可用性。

确保哨兵的配置文件中指定的主服务器地址是正确的，并且哨兵的监听端口不会和主服务器或其他哨兵的端口冲突。

Redis数据结构

2024-09-03

Redis是一个开源的使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

以下是一些Redis数据结构的基本操作和示例代码：

String（字符串）

存储：




SET key value

获取：




GET key

List（列表）

在列表头部插入：




LPUSH key value

在列表尾部插入：




RPUSH key value

获取列表：




LRANGE key start stop

Set（集合）

添加元素：




SADD key member

获取集合中所有成员：




SMEMBERS key

Hash（哈希）

存储：




HSET key field value

获取：




HGET key field

Zset（有序集合）

添加元素：




ZADD key score member

获取：




ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

Stream（流）

添加消息到流：




XADD key [MAXLEN [~] count] [ID field value [field value ...]]

获取消息：




XRANGE key start end [COUNT count]

以上操作都是Redis基本操作，Redis还有很多高级功能和操作，如Lua脚本、事务、发布/订阅等，都是通过Redis提供的命令来实现的。

JAVA面试Redis篇

2024-09-03

在Java中，Redis可以通过Jedis库来操作。以下是一些常见的Redis操作示例代码：

连接Redis服务器：




import redis.clients.jedis.Jedis;
 
public class RedisJava {
    public static void main(String[] args) {
        //连接本地的 Redis 服务
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        System.out.println("连接成功");
        //查看服务是否运行
        System.out.println("服务正在运行: " + jedis.ping());
    }
}

存储键值对：




jedis.set("myKey", "myValue");

获取键对应的值：




String value = jedis.get("myKey");
System.out.println("获取键对应的值: " + value);

检查键是否存在：




boolean exists = jedis.exists("myKey");
System.out.println("检查键是否存在: " + exists);

删除键：




long result = jedis.del("myKey");
System.out.println("删除的键的数量: " + result);

设置键的过期时间：




jedis.expire("myKey", 5); // 5秒后过期

查询键的剩余生存时间：




long ttl = jedis.ttl("myKey");
System.out.println("键的剩余生存时间: " + ttl);

关闭连接：




jedis.close();

以上代码展示了如何使用Jedis库在Java中连接Redis服务器，并进行基本的键值对操作，如设置、获取、删除键值对，检查键是否存在，设置键的过期时间等。在实际应用中，你需要确保已经添加了Jedis依赖到你的项目中，并且Redis服务器正在运行。

2024-09-03

这个错误通常表示链接器(ld)在尝试将对象文件链接为最终的可执行文件时遇到了问题。具体来说，collect2: error: ld returned 1 exit status 表示链接器遇到了错误，并且在进程中返回了状态码1，这通常意味着有错误发生。

在多次定义的情况下，这通常意味着链接器遇到了两个或更多的定义相同的全局变量或函数。在C++中，如果你有一个类的多个实例，或者一个函数的多个定义，都会导致这个错误。

解决方法：

确认是否有源文件被重复包含或链接。如果你有多个源文件都包含了某个头文件，该头文件可能包含了一个全局变量或函数的定义，你需要确保这个头文件只被包含一次。
如果你在多个源文件中实现了一个函数，确保你没有在任何头文件中放置函数的定义。函数的定义应该只在一个.cpp文件中，并且在头文件中用inline关键字声明，或者仅放置函数的声明。
如果你在使用外部库，确保你没有链接到库的多个版本，或者没有重复链接库中的符号。
使用链接器的符号排除或排除选项来查找哪些符号被多次定义。在gcc中，你可以使用-Wl,--verbose来查看链接器的输出，并找出问题的符号。
如果你在编译时使用了gcc，确保你没有错误地链接了C++代码文件给C编译器。使用正确的编译器，对于C++代码应该使用g++。
如果你在使用第三方库或者模块，确保你遵循了所有的安装说明和依赖关系，并且链接了正确的库。
如果你在多线程编译时使用了全局变量或者静态变量，确保这些变量的定义是一致的，并且没有不同的编译单元中有不同的定义。
如果你在使用特殊的编译标志或链接标志，确保它们没有导致意外的全局定义。

总结，解决这个错误需要你检查链接过程中的重复定义，确保代码中没有不必要的重复包含，并且对于全局变量和函数的定义需要管理好。使用链接器的调试选项来查看更多信息，并解决具体的多重定义问题。

2024-09-03

缓存穿透、击穿和雪崩是缓存系统使用过程中可能遇到的三个问题，以下是它们的解释和解决方法：

缓存穿透
解释：客户端请求的数据在缓存中不存在，导致每次请求都到达数据库，服务器负载加大。
解决方法：

使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种数据结构，用于检查元素是否可能存在于集合中。在缓存之前使用布隆过滤器，如果数据不存在，则可以避免查询数据库。
缓存空值：如果数据库中也不存在该数据，也可以将空值或默认值存储到缓存中，并设置一个较短的过期时间。

缓存击穿
解释：某个缓存数据的过期时间恰好到达，此时大量请求同时访问数据库，造成数据库压力增大。
解决方法：

加锁：对缓存访问加锁，确保同时只有一个线程可以查询数据库并更新缓存。
随机过期时间：设置缓存时，使用随机过期时间，避免同时过期。

缓存雪崩
解释：缓存中的大量数据同时过期，导致数据库服务器负载剧增。
解决方法：

设置过期时间时，分散各个缓存的过期时间。
Redis集群部署：使用Redis集群，分散数据存储。
本地缓存：同时使用本地缓存（如ehcache）作为数据的二级缓存。
设置缓存数据的持久性：如果使用Redis，可以设置数据的持久化存储。

以上是缓存常见问题的解释和解决方法的简洁概述，实际应用时需要根据具体场景进行调整。