队列
Redis作为一个高效且强大的内存数据库，由于其对频繁对数据进行读写的快速处理有着极强的优势，因此位于应用服务之间的消息队列服务常常会采用它作为，以实现高吞吐量的消息传递。在使用Redis实现消息队列时，一个挑战是如何实现消息的阻塞和取出功能，这里介绍一种基于Redis的模拟阻塞队列的方法，帮助开发者快速地实现阻塞与取出的功能。
具体来说，模拟阻塞队列主要基于Redis中的两个基本操作：BRPOP（Block Right Pop）和BLPOP（Block Left Pop）。BRPOP指从redis右侧取出，BLPOP指从左侧取出。BRPOP操作从Redis列表的右侧取出最新的一个值，之后如果列表为空，则阻塞住，直到有新的值被插入；BLPOP操作从Redis列表的右侧取出最老的一个值，之后如果列表为空，则阻塞住，直到有新的值被插入。
因此，基于这两个操作，采用Redis列表存储消息，使用BRPOP操作可实现消息的阻塞式消息取出，下面代码示例为使用Redis模拟阻塞队列取出消息：
//获取redis连接对象Jedis jedis = new Jedis(“127.0.0.1”，6379);//设置阻塞超时时长，单位秒int timeout = 5;while (true) {//从消息列表中取出消息List messages = jedis.brpop(timeout, “messages”);if (messages != null && messages.size() > 0) {//处理消息//……}}
此外，为兼容性考虑，依旧可以使用Redis的可阻塞的特性（BLPOP、BZPOPMIN、BZPOPMAX）来实现模拟阻塞队列，BLPOP把最早的元素移除并返回，而BZPOPMIN/BZPOPMAX则返回或移除最小/最大元素值。
总体来说，Redis的高性能以及其可以提供阻塞特性的优势，使其成为消息队列服务的首要选择，而模拟阻塞队列将有助于从Redis实现此功能，帮助开发者实现消息的有效消费及传输。
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肾结石反复发作怎么办？
展开全部结石是由于机体内胶体和晶体代谢平衡失调所致，与感染、营养代谢紊乱、泌尿系统异物、尿郁积以及地理气候等因素有关。 男性比女性容易患此症。 年过30岁的人比年轻人更易患此病。 儿童发生此病比较罕见。 疼痛可能会持续好几天，在结石排出过程中可造成剧烈的肾绞痛。 发生疼痛的部位就是肾结石的位置。 结石较少时无明显症状表现，只在x光拍片时才可发现。 结石较大时可出现同侧腰痛、肾绞痛、尿内带血等。 肾结石偶尔也会卡在输尿管内，阻塞一侧的尿流。 肾结石并发症为急性肾盂肾炎，严重者导致慢性肾衰竭。 肾结石的复发率比较高，一旦你长过一粒结石，就难免会长第二粒。 改变生活习惯可以预防和减少结石的生长和发病。 肾结石有若干种类，一旦你的医师确认你的结石种类，下列方法有助于减少复发的机会。 有肾结石可以喝德脯蓹.石.蓪.茶.调理溶酸，有利尿排石。 可以长期喝。 希望对你有帮助！不利于防治结石的食物如下。 1、减少尿量的食物，太咸的食物如腌制食物等。 2、干豆类、内脏、酵母和胚芽类能增加尿中钙与尿酸含量的食物。 3、损害肾功能的食物不宜食用。 4、大豆类等高蛋白食物蛋白含量过高，也可代谢后增加尿中尿酸的排出量，不宜长期食用。 5、动物内脏含有大量的嘌呤类，代谢后可以产生大量的尿酸，不宜长久大量食用。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
郑州日产ZD22TE发动机故障码测出P2454怎么维修？
展开全部你好，你去检查一下，微粒过滤器是不是堵塞了。
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