点赞数量不错，利用Redis加速!
随着互联网的普及，社交网络迅速崛起，点赞已成为人们在社交平台交流的主要方式之一。但随着点赞数量的不断增加，点赞功能常常变得缓慢。为了解决这一问题，我们可以使用Redis对点赞功能进行加速。
Redis是一种高性能的内存数据库。与传统数据库不同，Redis以键值对存储数据，并且所有数据都存储在内存中，因此查询速度极快。这使得Redis成为了许多应用程序中数据存储和缓存的首选工具。
在点赞功能中，我们可以使用Redis缓存每个用户的点赞状态。当用户第一次点赞时，我们将该用户的ID和点赞状态存储在Redis中。之后，当用户再次访问该页面时，我们可以轻松地检查Redis中是否存在该用户的点赞状态，而不必访问数据库。
下面是一个使用Redis缓存点赞状态的代码示例：
import redis
# 连接Redis数据库
redis_db = redis.StrictRedis(host=”localhost”, port=6379, db=0)
# 获取用户点赞状态
def get_user_like(user_id, post_id):
like_key = ‘user:{}:like’.format(user_id)
return redis_db.hget(like_key, post_id)
# 设置用户点赞状态
def set_user_like(user_id, post_id, like):
like_key = ‘user:{}:like’.format(user_id)
redis_db.hset(like_key, post_id, like)
在上述代码中，我们使用Redis的哈希数据结构来缓存用户的点赞状态。哈希包含一个键和多个键值对，我们可以将用户的ID作为哈希的键，每篇文章的ID作为键值对的键，用户点赞状态作为键值对的值。另外，在代码示例中，我们还使用了Redis的hget和hset命令来获取和设置用户点赞状态。hget命令用于获取哈希中特定键值对的值，hset命令用于设置哈希中特定键值对的值。在实际应用中，我们可以在用户点赞时，先检查Redis中是否存在该用户的点赞状态。如果存在，则返回用户点赞状态，否则从数据库中获取，并缓存到Redis中。这样，下次用户再次访问该页面时，我们就可以直接从Redis中获取用户的点赞状态，大大提高了点赞功能的响应速度。随着点赞数量的不断增加，点赞功能的性能成为了一个重要的考虑因素。使用Redis可以极大地加速点赞功能，提高用户体验。如果你还没有使用Redis缓存点赞状态，那么现在就可以尝试一下。
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nginx奇怪的超时110: Connection timed out
很明显是架构问题，nginx本身可能也存在原因，而不是后端，不然另一台nginx就也会爆超时，那么你的2个nginx是做反向代理到后方对吧，你的业务会话超时时间是多少，这个可能要问研发，当nginxA收到数据向后发送代理时，开始进行会话传输，假如说会话超时是10S，断开后，经过5S，数据又到nginxB了，那么先前的会话并没有断开，你再去连肯定会超时，所以解决方案就是看下会话时间还有nginx的会话保持时间是多少，建议改成0或者自己调节，默认记得keepalive_timeout是60，如果架构是一台nginx做反向代理，基本没有这个问题。可能我理解也有不对
数据写入redis并返回怎么处理
1、 快照的方式持久化到磁盘自动持久化规则配置save 900 1save 300 10save 60 上面的配置规则意思如下:# In the example below the behaviour will be to save:# after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed# after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed# after 60 sec if at least keys changedredis也可以关闭自动持久化，注释掉这些save配置，或者save “”如果后台保存到磁盘发生错误,将停止写操作-writes-on-bgsave-error yes使用LZF压缩rdb文件,这会耗CPU, 但是可以减少磁盘占用 yes保存rdb和加载rdb文件的时候检验，可以防止错误，但是要付出约10%的性能，可以关闭他，提高性能。 rdbchecksum yes导出的rdb文件名dbfilename 设置工作目录, rdb文件会写到该目录, append only file也会存储在该目录下 ./Redis自动快照保存到磁盘或者调用bgsave，是后台进程完成的，其他客户端仍然和可以读写redis服务器，后台保存快照到磁盘会占用大量内存。 调用save保存内存中的数据到磁盘，将阻塞客户端请求，直到保存完毕。 调用shutdown命令，Redis服务器会先调用save，所有数据持久化到磁盘之后才会真正退出。 对于数据丢失的问题：如果服务器Crash，从上一次快照之后的数据将全部丢失。 所以在设置保存规则的时候，要根据实际业务设置允许的范围。 如果对于数据敏感的业务，在程序中要使用恰当的日志，在服务器crash之后，通过日志恢复数据。 2、 Append-only file 的方式持久化另外一种方式为递增的方式,将会引起数据变化的操作, 持久化到文件中, 重启redis的时候,通过操作命令,恢复数据.每次执行写操作命令之后,都会将数据写到中。 # appendfsync alwaysappendfsync everysec# appendfsync no当配置为always的时候，每次中的数据写入到文件之后,才会返回给客户端，这样可以保证数据不丢，但是频繁的IO操作，会降低性能。 everysec每秒写一次，这可能会丢失一秒内的操作。 aof最大的问题就是随着时间append file会变的很大，所以我们需要bgrewriteaof命令重新整理文件，只保留最新的kv数据。
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