多个项目共用redis新字段我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作，这个功能最为常见，我们几乎所有的项目都有所运用 。限时业务的运用（推荐学习：Redis视频教程）redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis会删除它 。
redis使用要注意的问题主要如下：redis和数据库双写一致性问题（推荐学习：Redis视频教程）分析：一致性问题是分布式常见问题，还可以再分为最终一致性和强一致性 。数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题 。
比较这与Redis的排序集相结合意味着你可以以毫秒为单位抓取列表中评分最高的项目 ， 而且实现起来非常容易 。
【redis llen redis最新规范】Redis支持主从模式，可以配置集群，这样更利于支撑起大型的项目 ， 这也是Redis的一大亮点 。
最近在一个项目中，需要实现一个简单的 Web Server 提供 Redis 的 HTTP interface，提供 JSON 形式的返回结果 。考虑用 Go 来实现 。首先，去看一下 Redis 官方推荐的 Go Redis driver 。
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 。
5、学习深度学习需要有一台性能强大的电脑，在进行模型训练时需要大量计算资源 。那么如何在电脑上进行深度学习呢？第一步是选择合适的计算机配置 。
Redis集群方案应该怎么做_redis集群搭建方式1、为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点 。如果主节点失效，redis cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为master节点，整个集群继续对外提供服务 。
2、在执行集群命令 至此集群模式搭建完成 。使用redis-cli命令进入集群环境，进入集群模式需要带上 -c，不带则表示进入7000端口的普通redis 。
3、集群完整性指所有的槽都分配到存活的主节点上，只要16384个槽中有一个没有分配给节点则表示集群不完整 。
4、方案Redis官方集群方案 Redis ClusterRedis Cluster是一种服务器Sharding技术，0版本开始正式提供 。Redis Cluster中，Sharding采用slot（槽）的概念 ， 一共分成16384个槽，这有点儿类似前面讲的pre sharding思路 。
redis两种持久化方式的区别是什么两种区别就是，一个是持续的用日志记录写操作 ， crash后利用日志恢复；一个是平时写操作的时候不触发写，只有手动提交save命令 ， 或者是关闭命令时，才触发备份操作 。
RDB持久化是在指定的时间间隔内，将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是有一个fork子进程 ， 先将数据集写入临时文件中，写入成功后再替换之前的文件，用二进制压缩存储 。
RDB？的持久化触发方式有两类：一类是手动触发 ， 另一类是自动触发 。1）手动触发手动触发持久化的操作有两个： save？和 bgsave，它们主要区别体现在：是否阻塞？Redis？主线程的执行 。
Redis 混合持久化的存储模式是，开始的数据以 RDB 的格式进行存储 ，因此只会占用少量的空间 ， 并且之后的命令会以 AOF 的方式进行数据追加，这样就可以减低数据丢失的风险，同时可以提高数据恢复的速度 。
Redis有两种持久化的方式，一种是RDB，另外种是AOF 。RDB是将Redis内存中数据的快照存储在磁盘内，是Redis的默认持久化方案 。
比基于RDB每次持久化一份完整数据快照文件的方式，更加脆弱一些 ， 容易有bug 。
SpringBoot进阶之缓存中间件RedisRedis是一个nosql数据库，可以存储key-value值 。因为其底层实现中，数据读写是基于内存 ， 速度非常快 ， 所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。
当有新数据的时候 ， 我们再及时更新它，一般流程是先查询缓存 ， 查到了直接返回缓存数据，查不到再走数据库，然后再刷回缓存 。
降低了组件之间的耦合性，实现了软件各层之间的解耦 。2，可以使用容器提供的众多服务，如事务管理 ， 消息服务等 。3，容器提供单例模式支持 。4，容器提供了AOP技术，利用它可以很容易实现一些拦截，如权限拦截，运行期监控等 。
spring.redis.port=6379 这样以来 ， 最简单的spring boot + redis实现session共享就完成了，下面进行下测试 。
可以实现精确查找 。Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息代理，Redisearch是Redis的一个模块，它提供了一个全文搜索引擎 ， 可以用于在Redis中执行精确查找 。
数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据 。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化 ， 包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失 。
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