Redis+aop實(shí)現(xiàn)接口防刷(冪等)的解決方案
冪等和接口防刷概念
這兩者其實(shí)是屬于不同的場(chǎng)景但是在一些情況下,實(shí)現(xiàn)方式上有異曲同工之妙。
防刷
顧名思義,想讓某個(gè)接口某個(gè)人在某段時(shí)間內(nèi)只能請(qǐng)求N次。一般是對(duì)一些不發(fā)人員用腳本對(duì)接口進(jìn)行大量請(qǐng)求,或者說(shuō)利用腳本進(jìn)行秒殺。
冪等
冪等的數(shù)學(xué)概念
冪等是源于一種數(shù)學(xué)概念。其主要有兩個(gè)定義
如果在一元運(yùn)算中,x 為某集合中的任意數(shù),如果滿(mǎn)足 f(x) = f(f(x)) ,那么該 f 運(yùn)算具有冪等性,比如絕對(duì)值運(yùn)算 abs(a) = abs(abs(a)) 就是冪等性函數(shù)。
如果在二元運(yùn)算中,x 為某集合中的任意數(shù),如果滿(mǎn)足 f(x,x) = x,前提是 f 運(yùn)算的兩個(gè)參數(shù)均為 x,那么我們稱(chēng) f 運(yùn)算也有冪等性,比如求大值函數(shù) max(x,x) = x 就是冪等性函數(shù)。
冪等性在開(kāi)發(fā)中的概念
在數(shù)學(xué)中冪等的概念或許比較抽象,但是在開(kāi)發(fā)中冪等性是極為重要的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),對(duì)于同一個(gè)系統(tǒng),在同樣條件下,一次請(qǐng)求和重復(fù)多次請(qǐng)求對(duì)資源的影響是一致的,就稱(chēng)該操作為冪等的。比如說(shuō)如果有一個(gè)接口是冪等的,當(dāng)傳入相同條件時(shí),其效果必須是相同的。
特別是對(duì)于現(xiàn)在分布式系統(tǒng)下的 RPC 或者 Restful 接口互相調(diào)用的情況下,很容易出現(xiàn)由于網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤等等各種原因?qū)е抡{(diào)用的時(shí)候出現(xiàn)異常而需要重試,這時(shí)候就必須保證接口的冪等性,否則重試的結(jié)果將與第一次調(diào)用的結(jié)果不同,如果有個(gè)接口的調(diào)用鏈 A->B->C->D->E,在 D->E 這一步發(fā)生異常重試后返回了錯(cuò)誤的結(jié)果,A,B,C也會(huì)受到影響,這將會(huì)是災(zāi)難性的。
為什么要進(jìn)行接口防刷(冪等)
在高并發(fā)場(chǎng)景下,可能會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)或者服務(wù)器原因,造成延遲,具體來(lái)說(shuō)就是,一個(gè)人點(diǎn)了一下,沒(méi)反應(yīng),又點(diǎn)了一下,但其實(shí)這兩次都發(fā)送請(qǐng)求成功了,這樣就可能造成數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題,同時(shí)還對(duì)資源進(jìn)行浪費(fèi)。同時(shí)就是有可能會(huì)有人用腳本大量訪(fǎng)問(wèn)你的接口,造成資源崩潰。
解決方案
防刷
防刷的解決一般是不會(huì)用后端寫(xiě)邏輯解決,一般可以在請(qǐng)求到nginx的時(shí)候就可以進(jìn)行判斷,然后加入黑名單,不需要請(qǐng)求到后端就能攔截,阿里的sentinel也可以解決這個(gè)問(wèn)題
冪等
因?yàn)閮绲雀嗍窃诟卟l(fā)和分布式場(chǎng)景下,所以?xún)绲雀嗍怯胷edis做,畢竟redis一般就是用來(lái)解決分布式問(wèn)題的
實(shí)戰(zhàn)
話(huà)不多說(shuō)直接上代碼
首先架構(gòu)是用的xfg的ddd腳手架,架構(gòu)方面就不展開(kāi)講了,我個(gè)人是寫(xiě)在觸發(fā)器層的,因?yàn)檫壿嬓枰獙?duì)controller進(jìn)行操作,如果寫(xiě)在別的層感覺(jué)很怪,如果寫(xiě)在domain層應(yīng)該也是合理的,畢竟所有層都對(duì)domain有依賴(lài),而且domain層本身是用來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)則的。(這不是重點(diǎn),想聽(tīng)ddd,我理解深一點(diǎn)以后單獨(dú)講)
import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * @author: Larry * @Date: 2024 /03 /25 / 10:27 * @Description: */ @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface RequestLimit { long time() default 10; int count() default 1; }
這個(gè)是對(duì)注解的定義,規(guī)定了時(shí)間范圍和次數(shù),默認(rèn)10秒內(nèi)只能進(jìn)行1次訪(fǎng)問(wèn)
package cn.bugstack.aop; import cn.bugstack.config.RequestLimit; import cn.bugstack.infrastructure.util.RedisUtil; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.aspectj.lang.JoinPoint; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.aspectj.lang.annotation.Before; import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder; import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes; import javax.annotation.Resource; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author: Larry * @Date: 2024 /03 /25 / 10:30 * @Description: */ @Aspect @Component @Slf4j public class LimitAOP { @Resource RedisUtil redisUtil; @Pointcut("execution(public * cn.bugstack.*..*.*(..))") public void LimitPointCut(){} //規(guī)定必須在上面路徑下同時(shí)方法上帶@requestLimit注解 @Around("LimitPointCut()&&@annotation(requestLimit)") public Object Before(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint, RequestLimit requestLimit) throws Throwable { log.info("進(jìn)入aop中"); //根據(jù)注解獲取注解上的值 int limitCount = requestLimit.count(); System.out.println(limitCount+"limit"); long time = requestLimit.time(); //根據(jù)ServletRequestAttributes獲取當(dāng)前請(qǐng)求信息 ServletRequestAttributes requestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes(); if (requestAttributes != null) { HttpServletRequest request; request = requestAttributes.getRequest(); String ip = request.getRemoteAddr(); String url = request.getRequestURI(); //將ip和url拼接成唯一key String key = "request"+ip+url; log.info(key); if(redisUtil.get(key)!=null){ Integer count = (Integer) redisUtil.get(key); System.out.println(count+"==="+limitCount); if(count >= limitCount){ throw new LimitException("請(qǐng)不要頻繁操作"); } redisUtil.incr(key,1L); } else{ redisUtil.set(key,1,time); } } return proceedingJoinPoint.proceed(); } }
具體邏輯就是當(dāng)用戶(hù)發(fā)過(guò)來(lái)請(qǐng)求,(前提是controller上有對(duì)應(yīng)注解)進(jìn)入這個(gè)接口,然后根據(jù)ip和請(qǐng)求路徑作為key進(jìn)行判斷,如果此時(shí)redis有key,但是key的value不超過(guò)默認(rèn)次數(shù),就放行,如果沒(méi)有key,就根據(jù)其創(chuàng)建一個(gè)key設(shè)置過(guò)期時(shí)間為注解上的時(shí)間,然后放行,如果value過(guò)默認(rèn)次數(shù),就會(huì)被攔截,然后拋出一個(gè)自定義異常,可以在controller里捕獲并提示前端。為什么用ip+url,因?yàn)橛行┚W(wǎng)站是允許賬號(hào)多端同時(shí)使用的,這就會(huì)對(duì)一些用戶(hù)產(chǎn)生不友好的體驗(yàn),當(dāng)然一般情況下用userId也可以
package cn.bugstack.infrastructure.util; import org.springframework.data.redis.core.BoundListOperations; import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.util.CollectionUtils; import javax.annotation.Resource; import java.util.Collection; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Component public class RedisUtil { private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; public RedisTemplate<String, Object> getRedisTemplate() { return redisTemplate; } @Resource public void setRedisTemplate(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; } // public RedisUtil(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) { // this.redisTemplate = redisTemplate; // } /** * 向zset里存入數(shù)據(jù) * * @param key 鍵 * @param member 值 * @param score 分?jǐn)?shù) * @return */ public boolean addToZSet(String key, String member, double score) { return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.opsForZSet().add(key, member, score)); } /** * 指定緩存失效時(shí)間 * * @param key 鍵 * @param time 時(shí)間(秒) * @return */ public boolean expire(String key, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.expire(key, time, TimeUnit.SECONDS); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根據(jù)key 獲取過(guò)期時(shí)間 * * @param key 鍵 不能為null * @return 時(shí)間(秒) 返回0代表為永久有效 */ public long getExpire(String key) { return redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS); } /** * 判斷key是否存在 * * @param key 鍵 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hasKey(String key) { try { return redisTemplate.hasKey(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 刪除緩存 * * @param key 可以傳一個(gè)值 或多個(gè) */ @SuppressWarnings("unchecked") public void del(String... key) { if (key != null && key.length > 0) { if (key.length == 1) { redisTemplate.delete(key[0]); } else { redisTemplate.delete((Collection<String>) CollectionUtils.arrayToList(key)); } } } //============================String============================= /** * 普通緩存獲取 * * @param key 鍵 * @return 值 */ public Object get(String key) { return key == null ? null : redisTemplate.opsForValue().get(key); } /** * 普通緩存放入 * * @param key 鍵 * @param value 值 * @return true成功 false失敗 */ public boolean set(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForValue().set(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 普通緩存放入并設(shè)置時(shí)間 * * @param key 鍵 * @param value 值 * @param time 時(shí)間(秒) time要大于0 如果time小于等于0 將設(shè)置無(wú)限期 * @return true成功 false 失敗 */ public boolean set(String key, Object value, long time) { try { if (time > 0) { redisTemplate.opsForValue().set(key, value, time, TimeUnit.SECONDS); } else { set(key, value); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 分布式鎖 * @param key 鎖住的key * @param lockExpireMils 鎖住的時(shí)長(zhǎng)。如果超時(shí)未解鎖,視為加鎖線(xiàn)程死亡,其他線(xiàn)程可奪取鎖 * @return */ public boolean setNx(String key, Long lockExpireMils) { return (boolean) redisTemplate.execute((RedisCallback) connection -> { //獲取鎖 return connection.setNX(key.getBytes(), String.valueOf(System.currentTimeMillis() + lockExpireMils + 1).getBytes()); }); } /** * 遞增 * * @param key 鍵 * @param delta 要增加幾(大于0) * @return */ public long incr(String key, long delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("遞增因子必須大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, delta); } /** * 遞減 * * @param key 鍵 * @param delta 要減少幾(小于0) * @return */ public long decr(String key, long delta) { if (delta < 0) { throw new RuntimeException("遞減因子必須大于0"); } return redisTemplate.opsForValue().increment(key, -delta); } //================================Map================================= /** * HashGet * * @param key 鍵 不能為null * @param item 項(xiàng) 不能為null * @return 值 */ public Object hget(String key, String item) { return redisTemplate.opsForHash().get(key, item); } /** * 獲取hashKey對(duì)應(yīng)的所有鍵值 * * @param key 鍵 * @return 對(duì)應(yīng)的多個(gè)鍵值 */ public Map<Object, Object> hmget(String key) { return redisTemplate.opsForHash().entries(key); } /** * HashSet * * @param key 鍵 * @param map 對(duì)應(yīng)多個(gè)鍵值 * @return true 成功 false 失敗 */ public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map) { try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * HashSet 并設(shè)置時(shí)間 * * @param key 鍵 * @param map 對(duì)應(yīng)多個(gè)鍵值 * @param time 時(shí)間(秒) * @return true成功 false失敗 */ public boolean hmset(String key, Map<String, Object> map, long time) { try { redisTemplate.opsForHash().putAll(key, map); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一張hash表中放入數(shù)據(jù),如果不存在將創(chuàng)建 * * @param key 鍵 * @param item 項(xiàng) * @param value 值 * @return true 成功 false失敗 */ public boolean hset(String key, String item, Object value) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 向一張hash表中放入數(shù)據(jù),如果不存在將創(chuàng)建 * * @param key 鍵 * @param item 項(xiàng) * @param value 值 * @param time 時(shí)間(秒) 注意:如果已存在的hash表有時(shí)間,這里將會(huì)替換原有的時(shí)間 * @return true 成功 false失敗 */ public boolean hset(String key, String item, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForHash().put(key, item, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 刪除hash表中的值 * * @param key 鍵 不能為null * @param item 項(xiàng) 可以使多個(gè) 不能為null */ public void hdel(String key, Object... item) { redisTemplate.opsForHash().delete(key, item); } /** * 判斷hash表中是否有該項(xiàng)的值 * * @param key 鍵 不能為null * @param item 項(xiàng) 不能為null * @return true 存在 false不存在 */ public boolean hHasKey(String key, String item) { return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, item); } /** * hash遞增 如果不存在,就會(huì)創(chuàng)建一個(gè) 并把新增后的值返回 * * @param key 鍵 * @param item 項(xiàng) * @param by 要增加幾(大于0) * @return */ public double hincr(String key, String item, double by) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, by); } /** * hash遞減 * * @param key 鍵 * @param item 項(xiàng) * @param by 要減少記(小于0) * @return */ public double hdecr(String key, String item, double by) { return redisTemplate.opsForHash().increment(key, item, -by); } //============================set============================= /** * 根據(jù)key獲取Set中的所有值 * * @param key 鍵 * @return */ public Set<Object> sGet(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().members(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 根據(jù)value從一個(gè)set中查詢(xún),是否存在 * * @param key 鍵 * @param value 值 * @return true 存在 false不存在 */ public boolean sHasKey(String key, Object value) { try { return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 將數(shù)據(jù)放入set緩存 * * @param key 鍵 * @param values 值 可以是多個(gè) * @return 成功個(gè)數(shù) */ public long sSet(String key, Object... values) { try { return redisTemplate.opsForSet().add(key, values); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 將set數(shù)據(jù)放入緩存 * * @param key 鍵 * @param time 時(shí)間(秒) * @param values 值 可以是多個(gè) * @return 成功個(gè)數(shù) */ public long sSetAndTime(String key, long time, Object... values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().add(key, values); if (time > 0) { expire(key, time); } return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 獲取set緩存的長(zhǎng)度 * * @param key 鍵 * @return */ public long sGetSetSize(String key) { try { return redisTemplate.opsForSet().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 移除值為value的 * * @param key 鍵 * @param values 值 可以是多個(gè) * @return 移除的個(gè)數(shù) */ public long setRemove(String key, Object... values) { try { Long count = redisTemplate.opsForSet().remove(key, values); return count; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } //===============================list================================= /** * 獲取list緩存的內(nèi)容 * * @param key 鍵 * @param start 開(kāi)始 * @param end 結(jié)束 0 到 -1代表所有值 * @return */ public List<Object> lGet(String key, long start, long end) { try { return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 獲取list緩存的長(zhǎng)度 * * @param key 鍵 * @return */ public long lGetListSize(String key) { try { return redisTemplate.opsForList().size(key); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 通過(guò)索引 獲取list中的值 * * @param key 鍵 * @param index 索引 index>=0時(shí), 0 表頭,1 第二個(gè)元素,依次類(lèi)推;index<0時(shí),-1,表尾,-2倒數(shù)第二個(gè)元素,依次類(lèi)推 * @return */ public Object lGetIndex(String key, long index) { try { return redisTemplate.opsForList().index(key, index); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } } /** * 將list放入緩存 * * @param key 鍵 * @param value 值 * @return */ public boolean lSet(String key, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 將list放入緩存 * * @param key 鍵 * @param value 值 * @param time 時(shí)間(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, Object value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 將list放入緩存 * * @param key 鍵 * @param value 值 * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 將list放入緩存 * * @param key 鍵 * @param value 值 * @param time 時(shí)間(秒) * @return */ public boolean lSet(String key, List<Object> value, long time) { try { redisTemplate.opsForList().rightPushAll(key, value); if (time > 0) { expire(key, time); } return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 根據(jù)索引修改list中的某條數(shù)據(jù) * * @param key 鍵 * @param index 索引 * @param value 值 * @return */ public boolean lUpdateIndex(String key, long index, Object value) { try { redisTemplate.opsForList().set(key, index, value); return true; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return false; } } /** * 移除N個(gè)值為value * * @param key 鍵 * @param count 移除多少個(gè) * @param value 值 * @return 移除的個(gè)數(shù) */ public long lRemove(String key, long count, Object value) { try { Long remove = redisTemplate.opsForList().remove(key, count, value); return remove; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return 0; } } /** * 模糊查詢(xún)獲取key值 * * @param pattern * @return */ public Set keys(String pattern) { return redisTemplate.keys(pattern); } /** * 使用Redis的消息隊(duì)列 * * @param channel * @param message 消息內(nèi)容 */ public void convertAndSend(String channel, Object message) { redisTemplate.convertAndSend(channel, message); } //=========BoundListOperations 用法 start============ /** * 將數(shù)據(jù)添加到Redis的list中(從右邊添加) * * @param listKey * @param timeout 有效時(shí)間 * @param unit 時(shí)間類(lèi)型 * @param values 待添加的數(shù)據(jù) */ public void addToListRight(String listKey, long timeout, TimeUnit unit, Object... values) { //綁定操作 BoundListOperations<String, Object> boundValueOperations = redisTemplate.boundListOps(listKey); //插入數(shù)據(jù) boundValueOperations.rightPushAll(values); //設(shè)置過(guò)期時(shí)間 boundValueOperations.expire(timeout, unit); } /** * 根據(jù)起始結(jié)束序號(hào)遍歷Redis中的list * * @param listKey * @param start 起始序號(hào) * @param end 結(jié)束序號(hào) * @return */ public List<Object> rangeList(String listKey, long start, long end) { //綁定操作 BoundListOperations<String, Object> boundValueOperations = redisTemplate.boundListOps(listKey); //查詢(xún)數(shù)據(jù) return boundValueOperations.range(start, end); } /** * 彈出右邊的值 --- 并且移除這個(gè)值 * * @param listKey */ public Object rightPop(String listKey) { //綁定操作 BoundListOperations<String, Object> boundValueOperations = redisTemplate.boundListOps(listKey); return boundValueOperations.rightPop(); } //=========BoundListOperations 用法 End============ }
然后這是對(duì)應(yīng)的redis工具類(lèi),記得自己配置序列化反序列化,或者直接用默認(rèn)的。
另一種思路
涉及數(shù),redis,統(tǒng)計(jì),大家能想到什么?沒(méi)錯(cuò)--zset
可以采用一種滑動(dòng)窗口的思想,(key同上文)每次請(qǐng)求往滑動(dòng)窗口里存一條記錄,zset的score為這個(gè)接口請(qǐng)求時(shí)的時(shí)間戳,然后用當(dāng)前時(shí)間戳減去規(guī)定的限制時(shí)間的時(shí)間戳獲得一個(gè)窗口邊界,用zSetOperations.zCount(key, minScore, maxScore),請(qǐng)求在邊界窗口到現(xiàn)在的請(qǐng)求的數(shù)量,有多少條就是在限制的時(shí)間下發(fā)了多少次請(qǐng)求(比如過(guò)期時(shí)間是10分鐘,就是看過(guò)期時(shí)間到現(xiàn)在的請(qǐng)求的數(shù)量);這種方法個(gè)人感覺(jué)性能上不一定有提升,沒(méi)有進(jìn)行測(cè)試,不過(guò)這個(gè)方法對(duì)思維上的幫助和對(duì)rediszset用法的理解上都是挺有好處的,大家可以自己實(shí)踐一下。
結(jié)語(yǔ)
總之,冪等和接口防刷都是業(yè)務(wù)中常見(jiàn)的場(chǎng)景,redis,aop也是非常常用的技術(shù)棧,希望大家通過(guò)這個(gè)文章加深對(duì)業(yè)務(wù)、redis、springAOP的使用,后面考慮更ddd重構(gòu)老項(xiàng)目,mq等,不過(guò)時(shí)間不一定,敬請(qǐng)期待。
以上就是Redis+aop實(shí)現(xiàn)接口防刷(冪等)的解決方案的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Redis aop接口防刷的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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