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LRU算法（Least Recently Used，简称LRU）是一个常用的缓存算法，它的用途是当缓存满时，根据缓存访问顺序移除缓存中某些内容，让新的缓存内容进入，从而保持缓存有效利用率。 由于Redis支持数据结构，可以很方便的实现LRU算法。例如，可以使用Redis的Hash表来存放缓存，并使用Redis的List数据结构来对访问过的缓存进行排序，实现LRU算法，具体实现代码如下： //将缓存存入缓存中 func setCache(key string,value string) err { //将数据存储到Hash表中 _, err := redis.HSet(key,key,value) if err != nil { return err } //将key存储到list中 _, err = redis.LPush(“LRU_Timestamp_List”, key) if err != nil { return err } //添加完保持list长度在50个 _, err = redis.LTrim(“LRU_Timestamp_List”,0,49) if err != nil { return err } return nil } //从缓存中获取缓存 func getCache(key string) (string, bool) { //从hash表中获取缓存 result, err := redis.HGet(key, key) if err != nil { return “”, false } //将key移至list头部 go redis.LRem(“LRU_Timestamp_List”, 0, key) go redis.LPush(“LRU_Timestamp_List”, key) return result, true } //缓存满时，移出最久未访问的数据 func deleteCache() err { //获取最后一个key key, _ := redis.RPop(“LRU_Timestamp_List”) //从hash表中移除 _, err := redis.HDel(key, key) if err != nil { return err } return nil } 因此，Redis可以作为一款非常灵活的缓存解决方案，使用它可以很容易的设计和实现基于LRU算法的缓存策略。虽然Redis的缓存算法可能没有其它缓存系统那么丰富完善，但它弥补了性能极佳的优势，可以满足日常应用需求。

centuries, human have been relying on messages as a way of communication for centuries. With the development of technology, the use of message has also evolved. Recently, Redis, one of the most popular in-memory data stores, has introduced its new message middleware component. Redis作为一种极受欢迎的内存数据存储，内置了一种强大的消息中间件组件，旨在为应用程序提供简单易用的消息通信体验。Redis消息中间件能够将外部系统与本地服务进行连接，使应用程序能够在不同环境之间进行同步和异步消息通信。此外，Redis消息中间件还具备实时发布订阅（pub-sub）功能，支持多种主题，支持不同的消息协议，可以将消息以事件的方式订阅与发布，可以连接不匹配的程序，以及协调不同应用之间的消息流。 Redis消息中间件的接入成本也非常低，只需要少量的代码即可完成应用程序的接入，示例代码如下： // 创建中间件 const RedisMQ = require(‘redis-mq’); let redisMQ = new RedisMQ(); //创建发布者 let publisher = redisMQ.createPublisher(); // 创建订阅者 let subscriber = redisMQ.createSubscriber(); subscriber.subscribe(‘topic1’); subscriber.subscribe(‘topic2’); subscriber.on(‘message’, (topic, message) => { // consume message }); // 发布消息 publisher.publish(‘topic1’, ‘message’); 随着技术的发展，Redis也开始涉足消息中间件业务，其强大的功能和低接入成本，代表了Redis技术在消息中间件领域的红利收割。

Linux中常用时间函数及应用解析 作为一种开放源代码的操作系统，Linux在日常应用中有着广泛的使用。在Linux的编程和开发过程中，时间函数是非常重要的一部分。本文将介绍Linux中常用的时间函数及其应用。 1. time()函数 time()函数用于获取当前的系统时间，以从1970年1月1日0时0分0秒到当前时间的秒数形式返回。这个值被称为Unix时间戳。例如： #include #include using namespace std;int main() { time_t now = time(0); cout return 0;} 输出： 当前时间戳为：1633189052 2. localtime()函数 localtime()函数用于将时间戳转换为本地时间，以tm结构体的形式返回。例如： #include #include using namespace std;int main() { time_t now = time(0); tm *ltm = localtime(&now); cout tm_year cout tm_mon cout tm_mday cout tm_hour tm_min tm_sec return 0;} 输出： 年份: 2021月份: 10日期: 2时间: 19:14:12 3. asctime()函数 asctime()函数用于将tm结构体的时间转换为格式化字符串。例如： #include #include using namespace std;int main() { time_t now = time(0); tm *ltm = localtime(&now); cout return 0;} 输出： 当前时间: Sat Oct 2 19:15:22 2021 4. mktime()函数 mktime()函数用于将tm结构体的时间转换为时间戳。例如： #include #include using namespace std;int main() { tm ltm; ltm.tm_year = 121; // 2021年 ltm.tm_mon = 9; // 10月 ltm.tm_mday = 2; // 2日 ltm.tm_hour = 19; // 19时 ltm.tm_min = 15;...

Redis时间的获取是非常重要的，它在存储日志数据，以及其他日期相关任务中起着至关重要的作用。因此，以下讨论将讨论如何快捷获取Redis时间。 介绍一下Redis时间，Redis时间是以秒数显示的当前UTC（世界协调时）精确到毫秒的时间偏移。Redis时间并不会随着时区的调整而改变，所以当人们使用Redis时，同一个日期可以有不同的时间偏移。 要获取Redis时间，可以使用像TTL（Time to Live）这样的Redis命令。下面的代码使用TTL可以快速获取Redis时间： 127.0.0.1:6379> TTL KEY_NAME(integer) 1504054040 以上命令可以快速获取Redis时间。但是如果要获取指定日期的Redis时间，就需要使用TTL命令与TIMESTAMP命令，下面是代码示例： 127.0.0.1:6379> TTL KEY_NAME(integer) 1504054040127.0.0.1:6379> TIMESTAMP 2018-10-20(integer) 1540039127 TTL命令可以快速获取当前Redis时间，而TIMESTAMP命令则可以快速获取指定日期的Redis时间。 另外，Redis也提供了DATE和TIMEIN模式，它们可以返回“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”格式的日期和“HH:MM:SS”格式的时间，下面的代码可以用来快速获取Redis时间： 127.0.0.1:6379> DATE"2018-10-20 04:20:25"127.0.0.1:6379> TIMEIN"19:20:25" DATE和TIMEIN模式可以返回更清晰的日期和时间，比如可以很容易看出当前的几年，几月，几号，以及现在是几点几分几秒。 由上面的介绍，可以看出获取Redis时间有多种方式，其中TTL和TIMESTAMP命令是可以获取Redis时间精确时间的，而DATE和TIMEIN模式是可以获取日期和时间形式的更容易理解的格式。因此，使用者可以根据自己的实际需求来灵活使用上述指令，实现快速获取Redis时间。

Redis队列指的是Redis数据结构列表构成的队列，它可以帮助我们实现消息发布/订阅系统和任务分发系统。有时候，希望能够监控这个队列，以确保消息和任务按照我们预期的顺序进行处理。下面将介绍如何使用Redis队列来监控任务。 1. 创建一个监控Redis队列的脚本。这个脚本将定期从Redis队列中获取数据，然后将其按照入队的顺序存储到一个列表中，最后返回这个有序列表，用以确认任务按照我们预期的顺序提供给消费者。例如： “`javascript var Redis = require(“redis”) var client = redis.createClient() function monitorQueue() { client.blpop(“taskQueue”, 0, (err, result) => { if(err) throw err let list = [] list.push(result[1]) client.lrange(“taskQueue”, 0, -1, (err, results) => { if(err) throw err list.concat(results) return list // 返回任务按入队顺序排列的列表 }) }) } 2.调用监控脚本，输出有序的任务列表。调用监控脚本的时候，可以定义监视的间隔，以确保任务处理的顺序正确。例如，我们可以使用一个定时器每2秒钟调用一次脚本，然后输出任务列表：```javascriptconst interval = 2000 // 每2秒调用一次脚本const timer = setInterval(() => { const list = monitorQueue() console.log(list)}, interval) 上述代码实现了每2秒钟调用一次脚本，然后输出任务列表，这样就可以监控Redis队列，以确保消息和任务按照我们预期的顺序进行处理了。 综上所述，使用Redis队列可以监控任务，以确保消息和任务按照我们预期的顺序进行处理。为了实现这一点，可以采用创建脚本定期从Redis队列中获取数据，然后按照入队顺序存储到一个列表中，最后输出有序任务列表的方式实现监控。

到目前为止，当Redis需要获取较大Key数量时，最常用的方法是使用 SCAN 指令，但这种方法增量获取 Key 的机制有时却在巨大Key集合下表现并不尽如人意。实际上，在Redis集合中获取巨大Key时，可以从 Redis 本身提供的技术特性出发，以更高效的方式实现获取低成本。 我们先了解 Redis 中 Key 的两个常用特性。 第一，Redis 在每个 Key 的层级之间支持划分前缀（Prefix）。比如，如果有一个名为 “user” 的 key，那么它的子集可以通过 “user:*” 来表示。 第二，Redis 支持基于前缀进行随机抽样（Random sampling），也就是说，可以在某个前缀下返回随机的一个 Key。 基于以上两个特性，我们可以构建一个原型来获取大量的 Key。算法的基本思想是：假设有一个巨大的 Key 集合，我们先随机获取一个前缀，然后再随机获取一个 Key。最后循环，直到获取的 Key 的总量足够大。代码如下： # 初始化key_listkey_list = []# 随机获取一个key前缀while True: prefix = random.choice(redis.keys('*')) # 随机获取一个key key = random.choice(redis.keys(prefix + '*')) if not key in key_list: key_list.append(key) # 如果key总量足够大则退出 if len(key_list) >= N: break 以上就是获取巨大Key集合的新方法。基于Redis中支持的 Key 前缀以及对对应前缀下 Key 进行随机抽样，可以更有效地以较低成本获取大量的 Key。

由 Linux文件分割： 让更好地管理你的文件 随着Linux发展越来越快，Linux文件分割技术也在不断发展。本文旨在为那些有兴趣学习Linux文件分割技术的人提供一些建议。 Linux文件分割是将一个文件分割成多个较小的文件，以便管理和访问数据更加方便。Linux文件分割技术使用“碎片”来进行文件分割，即将一个文件的某些部分（碎片）从原文件中分离出来，形成一个新的文件。 使用Linux文件分割技术，我们可以使用分割文件来更好地管理我们的文件： 1）有视觉上的效果：当结构化的文件内容被拆分成多个较小的文件时，我们会更容易地观察他们； 2）可以减少错误：如果每个文件不太大，我们可以更容易地发现和修复错误； 3）结构更清晰：分拆文件可让文件结构更清晰，例如，可以将代码逻辑分割到不同的文件中； 4）易于维护：像使用Linux文件分割技术一样，拆分文件也可以使代码更易于维护。 好消息是，Linux文件分割技术不难学习。我们只需要一个简单的shell脚本来实现文件分割： file=$1 size=$2 input=$3split -b $size $input $file 上面的脚本可以帮助我们把文件文本$input分割成$file开头的文件，每个文件的大小为$size. 通过学习Linux文件分割技术，我们可以快速把文件分割成多个小文件，更有效地管理它们。 最后，我们在学习Linux文件分割时要牢记： 1）文件分割是一种技术，它有助于更好地管理文件； 2）需要一个简单的shell脚本来实现文件分割； 3）要避免将文件分割过小。 总而言之，Linux文件分割是一项有用的技术，可以帮助我们更好地管理文件。如果你有兴趣学习Linux文件分割，上面的内容都是可取的。

MSSQL数据库是当今应用最广泛的关系数据库，性能方面卓越表现出众。在复杂的数据库中，往往需要快速的将字段导出，而本文就将介绍在MSSQL数据库中导出字段的几种技巧。 首先，假定要导出的表叫“student”，要导出的字段为“name，class”。一种常用的方法是通过sql命令，在sql命令行中输入如下代码： SELECT name,class FROM student; 通过这个命令，即可将指定表中的name、class字段导出。但是，有时候可能只有name字段的数据需要导出，此时只需限定name字段即可： SELECT name FROM student; 其次，如果要导出某些特定记录，可以使用Where子句来指定。比如，要导出name和class两个字段，同时name字段值为“Tom”的记录，可以使用如下代码： SELECT name,class FROM student where name=’Tom’; 第三，有时要将某次数据库查询所有数据(含列名)转变成excel格式，可以利用sql自带的函数对数据进行简单处理，代码如下： SELECT name,class INTO #TEMP FROM student; SELECT * INTO OUTFILE ‘student.xls’ FROM #TEMP 最后，另一个快速导出数据的方法是借助而外的工具，比如SQL Server Management Studio，它可以将数据库中的表导出到Excel中，使查询变得更加简单。 以上就是MSSQL数据库中导出字段的几种技巧，能够大大提高查询效率。但是，这些技巧只是基本的记录查询技巧，在实际使用中还带碰到更复杂的处理场景，希望此文能够给你一些基本的参考。

Mid函数是在MSSQL中常用函数，它允许我们从字符串中提取指定长度的子字符串或从特定位置开始提取子字符串，因此可以使用它来快速处理字符串。其语法为： Mid（字符串，开始位置，提取长度） Mid函数将返回一个从指定位置开始，指定长度的字符串。有一点需要特别注意，就是字符串中的字符是从1开始计数的，而不是0。因此，如果我们希望提取字符串中的第n个字符，则应指定开始位置为n+1。例如，我们有一个字符串abcdef，那么要做的就是使用mid函数从该字符串中提取指定长度的子字符串。 如果我们希望提取从字符串的索引3（即d字符）开始的3个字符，则可以使用以下代码： SELECT MID(‘abcdef’,3,3) 执行上述代码后，将会返回字符串def，即从d字符开始，长度为3个字符。 此外，需要注意的是，如果所提取子字符串的位置或长度超出了原始字符串范围，则mid函数将返回以NULL结尾的空字符串。例如，我们有一个字符串”abcdef”，但是试图从索引4开始提取7个字符，该查询将返回e，即原始字符串中仅存在的最后一个字符。 因此，可以看出，mid函数是一个非常实用的函数，可以帮助我们快速处理字符串。它的使用方法非常简单，可以在短时间内返回指定的字符串，为实现特定的功能提供更大的灵活性和可扩展性。

Linux程序设计：第四版PDF版全文发布 Linux程序设计第四版的PDF版全文已经发布，并可以免费下载阅读。新版解决了Linux程序设计书籍所存在的一些问题，帮助读者更好地掌握程序设计的基础知识，并为语言、技术、编程方法提高了深度。 Linux程序设计第四版书籍涵盖了Linux程序设计的基本理论和实际应用内容，对Linux设计有深入分析，对它内部结构及相关技术原理均进行了研究，其重点分析Linux下的核心程序，如内核、文件系统、中断、进程、线程、虚拟内存系统、设备驱动程序等，能够帮助开发人员掌握正确的编码思想和开发技术。 Linux程序设计第四版书籍以C语言为基础，根据Linux内核科学模型将程序设计整体介绍，从代码示例出发，依次详细讲解Linux下的文件处理、进程和程序、虚拟内存系统和I/O等诸多问题，并结合实例，详细介绍Linux编程下的实现技巧和技术，可以方便用户深入理解程序设计原理。 此外，Linux程序设计第四版的PDF版全文中还介绍了Linux下的调试技术，以及开发调试过程中使用gdb、gprof和valgrind等工具，让读者在程序设计中能够取得最佳性能和实用效果。 总之，Linux程序设计第四版的PDF版全文不仅帮助读者深入理解Linux编程，还可以提供应用程序的有效方法，对于学习Linux程序设计的读者来说，可以从本书中得到极大的帮助。