本文基于 SpringCloud, 用户发起点赞、取消点赞后先存入 Redis 中,再每隔两小时从 Redis 读取点赞数据写入数据库中做持久化存储。点赞功能在很多系统中都有,但别看功能小,想要做好需要考虑的东西还挺多的。点赞、取消点赞是高频次的操作,若每次都读写数据库,大量的操作会影响数据库性能,所以需要做缓存。至于多久从 Redis 取一次数据存到数据库 ......
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2022-12-11
前言:针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径,结合其有序队列zset以及geohash编码,实现了空间搜索功能,且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析,并推算查询时间复杂度。要提供完整的“附近的人”服务,最基本的是要实现“增”、“删”、“查 ......
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2022-12-11
关注关系产生的四种关系状态关注粉丝双向关注(互粉)无关系需求分析 在微博中,每一个用户都会有一个关注列表,一个粉丝列表。用户可以查看自己的关注,粉丝列表,也可以查看别人的关注,粉丝列表。并且,要展示列表里每个人与当前查看者的关注状态。状态的可能性就是上面讲到得四种关系状态。问题可以分两种情况来看:看自己的关注,粉丝列表看别人的关注,粉丝列表看自己的关注,粉丝 ......
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2022-12-11
一:缓存——热数据热点数据(经常会被查询,但是不经常被修改或者删除的数据),首选是使用redis缓存,毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的,而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用,另外,内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择,要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。结合具体应用需要注意一下:很多人用sprin ......
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2022-04-20
Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢?作者简介万汨,饿了么资深开发工程师。iOS,Go,Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。来源:https://juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11前言:针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB ......
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2022-03-30
导论曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在CSDN架构师微信群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的价格设计分享出来。供大家参考。秒杀系统的架构设计秒杀系统,是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题,有三种优化性能的思路: 写入内存而不是写入硬盘 异步处理而不是同步处理 分布式处理 用上这三招,不论秒杀时负载多大,都能轻松应对。更好的是,Re ......
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2022-03-27