redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构 ， 首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串 。
数据结构，可以存储一些集合性的数据 。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景 。
如何用redis做消息队列的应用1、redis教程）redis中的消息队列redis中可以使用自带的publish和subscribe命令完成“消息推送”和“消息拉取”功能 ， 实现消息队列 。但这种方式有一个缺陷就是 ， 消费者必须一致在线，否则会出现消费遗漏 。
2、一般的实现方法是你需要将用户的请求封装成一个Task，然后将这个Task再push到redis队列，然后后端的worker.php完全可以多进程、多线程的并发处理Task并将处理结果回调给请求方 。
3、Redis实现消息队列原理 ， 常用的消息队列有RabbitMQ，ActiveMQ，个人觉得这种消息队列太大太重 ， 本文介绍下基于Redis的轻量级消息队列服务 。
4、应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql 。
如何在后台部署深度学习模型1、该小程序部署神经网络模型方法如下：确定神经网络模型：选择一个已经训练好的神经网络模型，可以使用TensorFlow或Keras等深度学习框架进行训练 。
2、利用Web框架加载卷积神经网络模型 。目前，许多Web框架都支持将深度学习模型部署到Web端 ， 如TensorFlow.js和Keras.js等 。通过这些框架，我们可以轻松地将CNN模型部署到Web浏览器中 。创建Web页面并利用JavaScript调用模型 。
3、首先随便写一个pytroch模型并转为onnx模型 。其次创建Native C++项目 。最后检查输入，安卓部署深度学习模型时即可构建输入数据 。
4、实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型 。具体操作步骤如下：创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件 。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况 ， 点击关联更多应用即可 。
常用的消息队列流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛 。应用场景：秒杀活动 ， 一般会因为流量过大，导致流量暴增 ， 应用挂掉 。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列 。
ActiveMQ ， 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线 。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1和J2EE 4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位 。
这样发布者和使用者都不用知道对方的存在 。常用的消息队列有哪些？RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq 。甚至现在部分NoSQL也可做消息队列，如Redis 。
ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景 。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战 。
消息队列的类型介绍：消息队列目前主要有两种类型：POSIX消息队列以及系统V消息队列，系统V消息队列目前被大量使用 。每个消息队列都有一个队列头 ， 用结构struct msg_queue来描述 。队列头中包含了该消息队列的大量信息 。
【redis每秒处理多少请求 redis一秒消费多少队列】常用的消息队列有RabbitMQ ， ActiveMQ，个人觉得这种消息队列太大太重，本文介绍下基于Redis的轻量级消息队列服务 。一般来说，消息队列有两种模式，一种是发布者订阅模式，另外一种是生产者和消费者模式 。
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