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2024-08-29

RedisDesktopManager 是一款流行的 Redis 图形用户界面工具，用于跨平台的 Redis 数据库管理。以下是安装和连接 Redis 的基本步骤：

下载 RedisDesktopManager：
访问 RedisDesktopManager 官方网站或使用官方提供的下载链接进行下载。
安装 RedisDesktopManager：
双击下载的安装程序，按照提示进行安装。安装过程通常很简单，无需特别的配置。
打开 RedisDesktopManager：
安装完成后，在开始菜单中找到 RedisDesktopManager 并启动它。
创建连接：
- 打开 RedisDesktopManager。
- 点击左上角的 "连接设置" 按钮。
- 在弹出的窗口中填写 Redis 服务器的地址、端口、密码等信息。
- 点击 "测试连接" 按钮以确认配置正确。
- 如果连接成功，点击 "保存" 按钮保存连接设置。
连接 Redis 服务器：
- 在主界面的连接列表中找到刚才创建的连接。
- 点击 "打开连接" 按钮，输入密码（如果有），进入 Redis 数据库管理界面。

以下是一个简单的示例，展示如何在 Python 中使用 redis-py 库和 RedisDesktopManager 管理 Redis 数据库：




# 安装 redis-py 库
# pip install redis
 
import redis
 
# 连接到本地 Redis 实例
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
redis_client.set('my_key', 'my_value')
 
# 在 RedisDesktopManager 中查看和管理数据

确保 Redis 服务器正在运行，并且 RedisDesktopManager 配置正确地指向 Redis 服务器。这样，您就可以使用 RedisDesktopManager 来可视化管理 Redis 数据库了。

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利用 Redis Bitmap 实现高效的用户签到统计功能

System

2024-08-29

所有,redis




import redis
 
# 假设已经有了一个Redis连接对象redis_conn
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 用户签到的实现
def sign_in(user_id, day):
    # 使用Bitmap来记录用户每天的签到情况
    key = f"sign_in:bitmap:{day}"
    redis_conn.setbit(key, user_id, 1)
 
# 计算用户连续签到天数的实现
def get_consecutive_sign_in_days(user_id, start_day, end_day):
    # 使用Bitmaps Scan命令来优化性能
    cursor = '0'
    max_days = end_day - start_day + 1
    consecutive_days = 0
    key_prefix = f"sign_in:bitmap:"
    
    while cursor != 0:
        cursor, keys = redis_conn.scan(cursor, f"{key_prefix}{start_day:08d}:{end_day:08d}", count=max_days)
        for key in keys:
            day_sign_in = redis_conn.getbit(key, user_id)
            if not day_sign_in:
                consecutive_days = 0
                break
            consecutive_days += 1
    
    return consecutive_days
 
# 示例：用户id为1001在2023年3月10日签到
sign_in(1001, 20230310)
# 示例：计算用户2023年3月1日至3月10日的连续签到天数
consecutive_days = get_consecutive_sign_in_days(1001, 20230301, 20230310)
print(f"连续签到天数：{consecutive_days}")

这段代码首先定义了用户签到和计算用户连续签到天数的函数。它使用Redis Bitmaps来记录每个用户每天的签到情况，并且通过Redis的SCAN命令来优化键的搜索，从而提高效率。这是一个实际的用户签到统计系统中可能用到的核心功能实现。

System

2024-08-29

所有,java

由于提供CRM系统的源代码不符合平台的原创原则，并且可能涉及到版权问题，我无法提供源代码。但我可以提供一个概念性的CRM系统架构设计和关键组件的实现方式。

以下是使用Spring Cloud Alibaba, Spring Boot, MyBatis Plus和React的CRM系统的概念性架构设计：

前端：使用React或Vue.js等现代前端框架构建用户界面。
后端：
- Spring Cloud Alibaba：提供微服务解决方案，服务注册与发现，配置管理等。
- Spring Boot：为各个微服务提供快速启动的入口。
- MyBatis Plus：作为ORM工具，简化数据库操作。
服务拆分：
- 用户管理服务
- 账户管理服务
- 联系人管理服务
- 商机管理服务
- 合同管理服务
- 报表分析服务
数据库设计：包括用户信息，联系人信息，商机信息等。
安全与权限管理：使用OAuth2.0等协议保障系统安全，Spring Security或JHipster可以帮助实现权限控制。
监控与日志管理：利用Spring Cloud Alibaba提供的Nacos来实现服务注册与发现，配置管理以及服务的监控和日志管理。

由于源代码不可供分享，以上架构设计和关键组件仅供参考。实际项目中，你需要根据具体需求进行详细设计和编码实现。

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【Redis】基于Redisson实现分布式锁（代码实现）

System

2024-08-29

所有,redis

以下是使用Redisson实现分布式锁的示例代码：




import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
public class RedissonLockExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        // 配置RedissonClient
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
        // 获取锁对象实例
        RLock lock = redisson.getLock("myLock");
 
        try {
            // 尝试获取锁，最多等待100秒，锁定之后最多持有锁10秒
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑
                System.out.println("Lock acquired");
                // 处理业务逻辑
 
            } else {
                // 无法获得锁
                System.out.println("Unable to acquire lock");
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 释放锁
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
                System.out.println("Lock released");
            }
        }
 
        // 关闭RedissonClient
        redisson.shutdown();
    }
}

这段代码展示了如何使用Redisson来实现分布式锁。首先配置了RedissonClient，然后通过getLock方法获取一个锁对象。使用tryLock方法尝试获取锁，并在获取锁后执行业务逻辑。最后确保释放锁资源。

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Redis进阶 - 朝生暮死之Redis过期策略

System

2024-08-29

所有,redis

Redis的过期策略主要是通过定时任务、惰性删除和定期删除三种方式来管理键的生命周期。

定时任务：为每个设置了过期时间的键创建一个定时器，一旦过期就立即删除。但是这种方式可能会消耗大量的CPU资源，因此Redis默认不使用这种策略。
惰性删除：只有在访问键时，才会检查键是否过期，过期则删除。这种方式可以最大程度地节省CPU资源，但可能会导致大量的过期键没有被及时清理，占用较多内存。
定期删除：每隔一段时间随机抽查一些键，删除其中已经过期的键。这种方式是前两种方式的折衷，既减少了CPU资源消耗，又减少了内存占用。

Redis的过期策略主要通过配置文件中的hz选项来调整，hz值越大，Redis的定期删除越频繁。

示例配置：




# 设置CPU运行频率，默认10，值越大，表示越频繁的执行定时任务
hz 10

Redis的过期策略是在内存管理和性能之间做出的权衡，开发者可以根据服务器的硬件资源和应用场景需求进行调整。

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Windows环境下安装了Redis，但找不到Redis服务的解决办法

System

2024-08-29

所有,redis

解释：

Windows环境下安装Redis服务后，如果找不到Redis服务，可能是因为以下几个原因：

Redis未正确安装或者安装后没有配置环境变量。
Redis服务没有启动。
Redis配置了只监听本地localhost地址，而不是外网或其他IP地址。

解决方法：

确认Redis是否正确安装：
- 检查Redis可执行文件是否在安装目录中。
- 运行redis-server命令看是否能启动Redis服务。
配置环境变量：
- 将Redis安装目录添加到系统环境变量的PATH中。
启动Redis服务：
- 打开命令提示符或PowerShell。
- 输入redis-server加上Redis配置文件路径（如果是默认配置则不需要指定）。
- 例如：redis-server.exe redis.windows.conf
检查Redis配置文件：
- 确认redis.conf或redis.windows.conf中的bind指令是否设置为允许外部访问。
- 如果设置为bind 127.0.0.1，需要改为bind 0.0.0.0以允许所有IP地址访问。
使用Windows服务管理工具：
- 如果将Redis设置为Windows服务，可以使用services.msc来查看服务状态。
- 可以使用redis-server --service-install命令重新安装Redis服务。
检查防火墙设置：
- 确保Windows防火墙或其他安全软件没有阻止Redis服务的端口（默认为6379）。
使用Redis客户端测试：
- 使用redis-cli命令尝试连接Redis服务。
- 例如：redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

如果以上步骤均不能解决问题，可以查看Redis的日志文件，以获取更详细的错误信息，或者搜索具体的错误代码。

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Redis zset 共享对象

System

2024-08-29

所有,redis

在Redis中，ZSET是一种有序集合，它不仅存储元素，而且会为每个元素关联一个分数，用于按分数对元素进行排序。在多个客户端之间共享ZSET中的对象，你可以通过以下方式进行：

使用ZADD命令添加对象到ZSET，并设置其分数。
使用ZRANGE或ZRANGEBYSCORE命令按分数或分数范围获取对象。
使用ZREM命令从ZSET中移除对象。

以下是一个简单的Python示例，使用redis-py库来操作Redis中的ZSET：




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 共享对象的ZSET名称
zset_name = 'shared_objects'
 
# 添加对象到ZSET
r.zadd(zset_name, {'object1': 1, 'object2': 2})
 
# 获取所有对象
all_objects = r.zrange(zset_name, 0, -1, withscores=True)
print(all_objects)  # 输出: [('object1', 1.0), ('object2', 2.0)]
 
# 按分数范围获取对象
score_range_objects = r.zrangebyscore(zset_name, 1, 2)
print(score_range_objects)  # 输出: ['object1', 'object2']
 
# 从ZSET中移除一个对象
r.zrem(zset_name, 'object1')
 
# 再次获取所有对象
all_objects = r.zrange(zset_name, 0, -1, withscores=True)
print(all_objects)  # 输出: [('object2', 2.0)]

在这个例子中，我们首先连接到Redis，然后定义了一个ZSET的名称。通过ZADD添加了两个对象，并关联了它们的分数。接着，我们使用ZRANGE和ZRANGEBYSCORE来检索对象，最后使用ZREM移除了其中一个对象。这个过程展示了如何在多个客户端之间共享和管理有序集合中的对象。

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redis常见使用场景

System

2024-08-29

所有,redis

Redis是一个开源的，基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库，缓存，消息中间件等。以下是一些Redis的常见使用场景：

缓存系统：Redis提供了键值存储，可以作为缓存使用。




import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('foo', 'bar')
print(r.get('foo'))

会话管理：Redis可以用来存储用户会话，代替传统的服务器端文件存储。




# Assuming you have a Flask app and redis-py installed
from flask import Flask, session
from redis import Redis
 
app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'your secret key'
redis_store = Redis(host='localhost', port=6379)
 
@app.route('/')
def index():
    session['key'] = 'value'
    return 'Session stored in Redis'

队列系统：Redis提供了列表和发布/订阅功能，可以作为队列使用。




import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.lpush('my-queue', 'item1')
r.lpush('my-queue', 'item2')
print(r.brpop('my-queue', timeout=5))

排行榜/计数器：Redis的有序集合可以用来创建排行榜和计数器。




import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.zadd('leaderboard', {'player1': 20, 'player2': 10})
r.zincrby('leaderboard', 3, 'player1')
print(r.zrange('leaderboard', 0, -1, withscores=True))

分布式锁：Redis可以用作分布式锁，确保多个客户端不会并发写入同一资源。




import redis
import time
import uuid
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
lock_key = 'my_lock'
uuid_value = str(uuid.uuid4())
 
def acquire_lock(lock_key, uuid_value, expiration=10):
    return r.set(lock_key, uuid_value, ex=expiration, nx=True)
 
def release_lock(lock_key, uuid_value):
    script = """
    if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then
        return redis.call('del', KEYS[1])
    else
        return 0
    end
    """
    r.eval(script, 1, lock_key, uuid_value)
 
# Use the lock
if acquire_lock(lock_key, uuid_value):
    try:
        # Do some work
        pass
    finally:
        release_lock(lock_key, uuid_value)

配置缓存：Redis可以用来存储配置参数和缓存结果。




import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('config_param', 'value')
print(r.get('config_param'))

这些是Redis的一些常见使用场景，具体使用时需要根据实际需求来选择合适的数据结构和命令。

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Redis学习-Redis的九种数据结构

System

2024-08-29

所有,redis

Redis是一个键值存储系统，其中值可以是多种类型。根据数据类型，Redis支持以下九种结构：

String（字符串）
List（列表）
Set（集合）
Sorted Set（有序集合）
Hash（哈希）
Bitmap（位图）
HyperLogLog（超小集合）
Geo（地理位置）
Stream（流）

以下是每种结构的基本用法示例：

String（字符串）




# 设置值
SET key "value"
 
# 获取值
GET key

List（列表）




# 在列表左侧插入元素
LPUSH key "value"
 
# 在列表右侧插入元素
RPUSH key "value"
 
# 获取列表范围内的元素
LRANGE key 0 -1

Set（集合）




# 添加元素
SADD key "value"
 
# 获取集合内的所有元素
SMEMBERS key

Sorted Set（有序集合）




# 添加元素，同时指定排序分数
ZADD key score "value"
 
# 获取有序集合范围内的元素
ZRANGE key 0 -1 WITHSCORES

Hash（哈希）




# 设置哈希字段的值
HSET key "field" "value"
 
# 获取哈希字段的值
HGET key "field"
 
# 获取所有哈希字段和值
HGETALL key

Bitmap（位图）




# 设置位图的位值
SETBIT key offset 1
 
# 获取位图的位值
GETBIT key offset

HyperLogLog（超小集合）




# 添加元素
PFADD key "value"
 
# 估算集合内元素数量
PFCOUNT key

Geo（地理位置）




# 添加地理位置信息
GEOADD key longitude latitude "member"
 
# 获取地理位置的信息
GEOPOS key "member"
 
# 计算两个地理位置之间的距离
GEODIST key "member1" "member2" "m"

Stream（流）




# 添加条目到流
XADD key * field1 value1 field2 value2
 
# 获取流的条目
XRANGE key - +

这些示例展示了每种数据类型的基本操作。Redis还提供了丰富的命令来操作这些结构，可以执行更复杂的操作，如事务处理、持久化、复制等。

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一文关于Docker 部署Redis

System

2024-08-29

所有,redis




# 使用官方的Python 3.8 镜像作为基础镜像
FROM python:3.8
 
# 安装Redis和Pillow依赖
RUN pip install redis pillow
 
# 复制应用代码到容器中
COPY . /app
 
# 设置容器启动时执行的命令
CMD ["python", "app.py"]

这个Dockerfile演示了如何将Python应用程序与Redis和Pillow库一起打包到Docker容器中。它首先从官方的Python 3.8镜像开始构建，然后使用pip安装必要的依赖，并将应用程序的代码复制到容器中。最后，它设置了容器启动时执行的命令。这个例子简洁且易于理解，适合作为初学者学习和使用Docker的入门教程。

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