Redis 会话存储 V.S JWT 技术 各有优势,选择取决于具体的应用场景和需求: 安全性:JWT 更加安全,因为它不需要服务器端存储会话数据,全部的数据可以通过加密的 JWT 编码在客户端;而 Redis...跨域访问:JWT 更适合跨域场景,因为可以直接在请求头中携带。Redis只能在同域下访问。...适用场景: 需要 sessions 的场景更适合 Redis 会话存储,比如要跟踪用户状态的 web 应用。 对安全性要求高的 API、跨域应用更适合 JWT。...如果是内部系统或者对安全要求不高,Redis会话存储就足够了。 所以,你需要根据应用的具体场景、安全性需求、实现成本等因素权衡考虑,选择更适合的会话管理方案。两者也可以结合使用。...Redis Stream 主要用于MQ。 可参考 https://www.runoob.com/redis/redis-stream.html!
参考场景： 需要存储量特别大的是否信息，例如用户点赞，用户签到，日活用户，访问计数，在线用户数等等 何为BitMap： 引用自《编程珠玑》 所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的...其实就是把计数排序用的统计数组的每个单位缩小成bit级别的布尔数组 Redis中提供的BitMap命令： setbit , getbit , bitcount 127.0.0.1:6379>...这里只举例了一种简单的使用场景，还有许多场景可以利用BitMap进行优化。 Post Views: 261
System.out.println(value); //1 value = redisRepository.incr("atomicInteger",11); System.out.println(value);//12 适用场景... age=18}, junshang={userName=junshang, age=20}} 另外，redisTemplate还提供了hasHash，set多个hash key/value的api 适用场景...redisRepository.lGetIndex("list",1)); //根据索引获取值 b System.out.println(redisRepository.lGet("list",1,2)); //获取指定的列表值 [b,c] 适用场景...set.forEach(c->{ if(ip.equals(c)){ throw new RuntimeException("黑名单"); } }); 适用场景...,1,3); set.forEach(c->{ System.out.println(c); }); //junshang xiaoqiang zhanmeihong 适用场景
《【面试突击】— Redis篇》--Redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？ 在这个系列里，我会整理一些面试题与大家分享，帮助年后和我一样想要在金三银四准备跳槽的同学。...1、面试题 Redis都有哪些数据类型？分别适用于哪些场景？...其实问这个问题主要就俩原因： 第一，看看你有没有全面的了解redis的功能，一般怎么来用。有没有认真思考过什么场景比较适合用什么数据类型，就怕你只会最简单的kv操作，平时也没思考过怎么设计才更好。...第二，看看你在实际项目里都怎么用Redis，是不是思考过Redis的这些数据类型，是不是爱学习的人。...要是你回答的不好，没说出几种数据类型，也没说什么场景，支支吾吾的你就完了，面试官对你印象肯定不好，觉得你平时就是做个简单的set和get。 3、面试题剖析 看一下这道面试题怎么回答。
不支持业务复杂查询：MySQL这些类型数据库都可以进行表连接等等复杂业务查询，MongoDB是文档型的数据库，所以不支持联表(Collection)查询 3、适用场景 归纳了MongoDB一些比较明显的特征后...，我们可以知道MongoDB的一些适用场景。...在MongoDB官网也会列举了MongoDB的适用场景： 1）网站实时数据:MongoDB 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及 高度伸缩性。...4、不适用场景 1）高度事务性系统:例如银行或会计这些金融系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。...MongoDB是不太适合的，在技术选项上需要根据业务场景和公司实际情况选择合适的数据库，关系型数据库和NoSQL数据库各有优缺点，应该根据实际场景合理选择数据库 5、参考资料 MongoDB应用场景：https
ZooKeeper的适用场景 1 分布式协调 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTg5NTEw
1 分布式协调 统A发个请求到MQ，然后系统B消费消息后处理了。A如何知道B的处理结果? A发请求后可以在ZK上对某个节点的值注册监听器，一旦B处理完了，就修...
今天加米谷大数据就来简单介绍一下Spark的适用场景。...Spark的适用场景 从Spark的设计理念（基于内存的迭代计算框架）出发，其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。...Spark不适用的场合 对于那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或增量的Web爬虫和索引，也就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
ONE Nginx适用于哪些场景 作为代理服务：如：缓存，负载均衡，反向代理，正向代理。 作为API服务。 作为静态资源服务：通过本地文件系统提供服务。 下面我们详细聊聊每个场景。...第三，当应用程序的性能不及缓存，数据库的性能时，有一些接口我们可以由Nginx直接访问数据库，redis，第三方应用服务。如：使用Openresty，lua等。
方案描述 API接口管理平台提供的服务治理功能，可以有效应对电商大促、突发事件等场景下关键服务正常运行，降低系统性风险发生概率。...企业API接口平台适用热门场景 》》》对外能力开放 将企业内部服务能力以标准API的形式开放给外部合作伙伴或第三方，与外部用户可管可控地共享服务、能力和数据，达成深度合作，共建新生态。
消息系统 消息系统被用于各种场景，如解耦数据生产者，缓存未处理的消息。Kafka 可作为传统的消息系统的替代者，与传统消息系统相比，kafka有更好的吞吐量、更好的可用性，这有利于处理大规模的消息。...Kafka 还是构建data pipeline的绝佳工具，使用它从各种来源获取数据、应用处理规则并将数据存储在仓库、数据湖或数据网格中 如下，事务日志发送到 Kafka 并由 ElasticSearch、Redis
MySQL存储引擎有MyISAM、InnoDB、MEMORY、CVS、MRG_MyISAM、BLACKHOLE、SEQUENCE、ARCHIVE等，常用的有In...
点击蓝字 关注我们 // Q DataTalk和DataInsight分别适用于什么场景？...►►► 各产品使用场景 Report DataTalk 创作台功能： 高级模式适用于熟练掌握数据建模、可视化技能的DE/DS/工程师等用户； 简易模式适用于有一定经验的产品策划/运营等用户。...连接多种主流数据库）及开放的数据展示（各种丰富、可扩展的可视化定制能力）；业务自行完成数据仓库和各种数据主题表建模后，可以连接到DataTalk，对业务指标的展示方式进行灵活自定义的设定； 该工具不限制业务应用场景...Analytic DataInsight 有一定使用门槛，适用于通过数据技能专项培训的产品策划/运营等岗位人群。...即原2019年初上线的灯塔分析，重点提供用户数据的探索分析能力；数据可视化能力相对简单有限，图表灵活性上未来也不会支持高度定制； 重点定位的需求场景是面向产品经理，自助分析用户的行为和画像，临时下钻所有可能的维度
中的string 可表示很多语义 字节串（bits） 整数 浮点数 这三种类型，redis会根据具体的场景完成自动转换，并且根据需要选取底层的承载方式 例如整数可以由32-bit/64-bit、有符号...在list的两端访问元素是非常快的，但是如果要访问一个很大的list中的中间部分的元素就会比较慢了，时间复杂度是O(N) 适用场景 社交网络中使用List进行时间表建模，使用 LPUSH 在用户时间线中加入新的元素...适用场景 无序集合，自动去重，其实数据太多时不太推荐使用。...，元素内容不大的场景。...对于更通用的场景，Sorted-Set使用sliplist来实现。
那 ThreadLocal 到底解决了什么问题，又适用于什么样的场景？ This class provides thread-local variables....总的来说，ThreadLocal 使用与每个线程需要自己独立的实例且该实例需要在多个方法中被使用，也就变量在线程间隔离而在方法或类间共享的场景。...cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) rehash(); } 使用场景 如上文所述，ThreadLocal 适用于如下两种场景： 每个线程需要有自己的单独实例...replaceStaleEntry 方法回收键为null 的 Entry 对象的值（即具体实例）以及Entry 对象本身，从而防止内存泄漏 ThreadLocal 使用于变量在线程间隔离且在方法间共享的场景
关于消息队列的应用场景有很多，不同消息队列由于在实现上有着细微的差别，所以就有各自适合的应用场景。
从维护工具，人才，实践经验较关系数据库都很缺乏 应用场景 数据模型简单，无复杂关联关系的大数据存储与检索。 用户需求频繁变化，数据无固定模式。...大尺寸，低价值的数据：如日志数据，用户行为数据，历史数据 高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。Mongo的路线图中已经包含对MapReduce引擎的内置支持。...用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 不适用的场景如下 要求高度事务性的系统,如银行转账。强业务数据状态相互影响，频繁变换，如：企业OA。
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典型使用场景 一、计数 由于Redis单线程的特点，我们不用考虑并发造成计数不准的问题，通过 incrby 命令，我们可以正确的得到我们想要的结果。...Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。 应用场景： 存放结构化数据，比如用户信息。...典型使用场景 利用集合的交并集特性，比如在社交领域，我们可以很方便的求出多个用户的共同好友，共同感兴趣的领域等。...典型使用场景 可以做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。...以上只是列举的redis的一部分典型应用场景，供大家参考。善用Redis的5大数据类型和丰富的命令，并将它们加以组合，所能完成的就更无法想象。 什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？
云计算和Docker分别适用场景在大规模网络爬虫系统中，通过使用云计算和Docker技术，可以实现大规模网络爬虫系统的高效架构设计和部署。...云计算和Docker在大规模网络爬虫系统中有不同的业务范围，那么我们该如何确认在什么场景下适合选择哪种方式更好呢？我们针对两种架构特点，得出以下结论：云计算的适用业务范围：1....Docker的适用业务范围：1. 快速部署和扩展： 如果你需要快速部署和扩展爬虫节点，Docker是一个理想的选择。...可以看出来，云计算适用于大规模数据爬取、高并发爬取和灵活的资源管理等业务范围。而Docker适用于快速部署和扩展、环境一致性和可重复性以及资源隔离和性能优化等业务范围。...根据你的具体需求和业务场景，可以选择适合的模式或结合两者的优势来构建高效、可靠的大规模网络爬虫系统。
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