虽然现在只用到了 Redis 一个中间件，但设计个 middleware 包，会方便以后扩展添加其他中间件，如 Kafka 或 RocketMQ 等。
前段时间在开发一个量化交易系统，这是一个类似股票交易软件的系统：股票价格变化后要实时在终端（APP）的行情价格页面实时更新，如果用户是在持仓页面，还要计算持仓盈亏及预付款比例，因为有一个强制平仓机制（当预付款比较低于30%时系统要自动触发强制平仓），因为行情波动非常快（有些产品一秒钟内价格会变化五六次），所以当某个产品的价格变化时，要触发一系统的行情推送（通过长连接）及盈亏计算操作。
交易委托账本(OrderBook)是整个撮合引擎里最核心也是最复杂的数据结构，每个交易对都需要维护一份交易委托账本，账本里保存着指定交易对所有待撮合的委托单。每份账本都有两个队列，一个卖单队列和一个买单队列，两个队列都需要按照价格优先、时间优先的原则进行排序。
在使用Redis的过程中，我们对Redis做的每一个操作，下发的每一个命令， 都可以认为是事件的存在。所谓事件监听，就是Redis Server会对客户端下发命令进行一个监控， 一但有人对Redis Server做操作， Redis Server都能知道，并通过某种方式将监听到的事件转发到对应的订阅者。
1. 一个交易系统里面有一个价格提醒的功能，用户可以设置一组价格并设置一个周期，后台需要在交易的时间内进行价格扫描一旦触发用户设置的价格的周期就需要下发消息提醒给用户，提醒用户交易做单；
随着分布式技术的逐渐成熟，分布式配置中心也逐渐发展了起来，市面上拥有很多种品牌的分布式配置中心，比较常见的分布式配置中心有Apollo，Redis等，下面就来为大家简单介绍分布式配置中心redis。
1.启动redis 进入到redis解压目录 命令行运行redis-server.exe redis.windows.conf image.png image.png 2.python链接redis，根据具体需要的配置进入 ConnectionPool 里面查看并配置 image.png # redis 连接池 POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了。
来源 | http://github.com/jasonGeng88/blog/blob/master/201706/redis-search.md 场景 大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。 下面以一个例子开始，这是某购物网站的搜索条件，如果让你实现这样的一个搜索接口，你会如何实现？（当然你说借助搜索引擎，像 E
随着整个互联网流量红利进入末期，各大厂在着力吸引新客的同时，在既有客户群体的运营上也是煞费苦心，各种提高客户体验、个性化服务的场景层出不穷。
scrapy-Redis就是结合了分布式数据库redis，重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。
首先，解释一下什么是度假起价引擎。度假每个旅游线路涉及到不同的出发地，不同的出发地下有不同可出发班期，每个班期都有对应的这一天的价格。旅游产品的价格由多个资源组成的，任何一个资源价格发生变化，都会影响到产品的价格。 为了尽快捕捉到价格变化，需要有一个专门的价格系统去监测不同资源的价格变化，这就是起价引擎。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
随着商城业务渠道不断扩展，促销玩法不断增多，原商城v2.0架构已经无法满足不断增加的活动玩法，需要进行促销系统的独立建设，与商城解耦，提供纯粹的商城营销活动玩法支撑能力。
前面的几篇文章已经陆续讲到了黑箱内部的一些设计，包括核心的软件结构、数据结构、目录结构等。而从本小节开始，我们将会更加深入，来解密黑箱内部的更多设计和实现细节。
一日三餐不可少，好友宴请炊烟袅，干煸烘烤一起炒，String、list、hash、set不难搞！
究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流，我QQ：1742396457
以前总觉得没有什么太好的可视化工具，于是问了一个业内朋友。对方回：你还用可视化工具？直接命令行呀，redis提供了这么多命令，操作起来行云流水。用可视化工具觉得很low。
实际面试过程中更多看重的是对Redis相关数据结构的活学活用，同时也可能会引申出Redis相关底层数据结构原理的实现，笔者最近面试过程中对这块内容有点生疏，所以本文也是为了笔者个人查漏补缺所写。
这篇文章是string数据类型的最后一篇，我们来讲讲string类型数据的注意事项以及应用场景
我是蛮三刀把刀，目前为后台开发工程师。主要关注后台开发，网络安全，Python爬虫等技术。
为什么你的 ERP/MES/CRM/HR/OA 系统访问首页都很慢，明明你确定打开页面时没有大量的写入操作！
秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题
那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题：
秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本文我们就来探讨一下这个问题。
秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出骚气的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题
前言：秒杀系统相信很多人见过，比如京东或者淘宝的秒杀，小米手机的秒杀，那么秒杀系统的后台是如何实现的呢？我们如何设计一个秒杀系统呢？对于秒杀系统应该考虑哪些问题？如何设计出健壮的秒杀系统？本期我们就来探讨一下这个问题:
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 作者 | 一入码坑深似海 来源 | https://www.jianshu.com/p/cb9f4dcb3b92 1. 命令行 不知道大家在日常操作redis时用什么可视化工具呢？ 以前总觉得没有什么太好的可视化工具，于是问了一个业内朋友。对方回：你还用可视化工具？直接命令行呀，redis提供了这么多命令，操作起来行云流水。用可视化工具觉得很low。 命令行的鄙视用工具的，用高端工具的鄙视低端工具的，鄙视链一直存在。虽然用
来源：www.cnblogs.com/wyq178/p/11261711.html
腾讯CVM标准型SR1是腾讯云服务器推出的首款搭载ARM架构处理器的新一代CVM标准型计算实例规格。SR1基于全核一致主频3.0GHz的Ampere Altra处理器，实例核数从1核到64核，并支持1: 2、1: 4等多种处理器与内存配比，相对x86架构实例为用户提供卓越的性价比。
RedisSearch 是 Redis 的一个模块，它提供了全文搜索的功能，允许开发者在 Redis 数据库中执行复杂的搜索查询。RedisSearch 不仅支持简单的文本搜索，还提供了多种查询方式，如模糊查询、范围查询和聚合操作等。
前面已经讲过 如果安装及配置Solr服务器了, 那么现在我们就来正式在代码中使用Solr. 1,这里Solr主要是怎么使用的呢? 当我们在前台页面搜索商品名称关键词时, 我们这时是在Solr库中去查
作者简介：曾任职于阿里巴巴，每日优鲜等互联网公司，任技术总监，15年电商互联网经历。
最近在自己的工作中，把其中一个PHP项目的缓存从以前的APC缓存逐渐切换到Redis中，并且根据Redis所支持的数据结构做了库存维护功能。缓存是在业务层做的，准确讲应该是在MVC模型中Model的ORM里面。主要逻辑就是先查缓存，查不到的话再查数据库。不过这些不是本文的主要内容，下面我把库存管理功能的缓存设计思路分享一下，希望能带给大家一些收获，有不足之处或者有更好方案的，也希望各位多多指教。
上期我比较了腾讯云和阿里云的MySQL数据库，文章发布之后引起了一些反响，有质疑数据的，也有希望了解更多细节的同学。其实一个数据库产品的好坏，不光是QPS、TPS这种吞吐量指标，其他特性如主从复制、灾备、稳定性、可视化管理等也起着重要作用，有兴趣的同学可以自己去体验一下，我也会逐步完善这些数据库测试。这期我们来看另一个常用的数据库：Redis。
腾讯云双12服务器秒杀进行到25日了，上午看点是2M带宽2核4G，993元/1年；5M带宽8核16G，6907元/3年；1M带宽1核1G，168元/1年。
2.购物车功能分析 2.1.需求 需求描述： 用户可以在登录状态下将商品添加到购物车 放入数据库 放入redis（采用） 用户可以在未登录状态下将商品添加到购物车 放入localstorage 用
这事情还得从两天前说起...话说迭代上了个接口，该接口横跨多个应用服务，链路如下图所示：
python爬虫scrapy项目（二） 爬取目标：房天下全国租房信息网站（起始url：http://zu.fang.com/cities.aspx） 爬取内容：城市；名字；出租方式；价格；户型；面积；地址；交通 反反爬措施：设置随机user-agent、设置请求延时操作、 1、开始创建项目 1 scrapy startproject fang 2、进入fang文件夹，执行启动spider爬虫文件代码，编写爬虫文件。 1 scrapy genspider zufang "zu.fang.com"
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