


Construire un système de surveillance en temps réel à l'aide de Redis et Golang : comment traiter rapidement de grandes quantités de données
Créer un système de surveillance en temps réel à l'aide de Redis et Golang : comment traiter rapidement de grandes quantités de données
Avec le développement rapide d'Internet et les progrès continus de la technologie, la croissance explosive du volume de données est devenue un défi majeur auquel nous sommes confrontés . Afin de mieux surveiller et traiter de grandes quantités de données en temps réel, nous pouvons utiliser la combinaison de Redis et Golang pour créer un système de surveillance en temps réel efficace.
Redis est une base de données en mémoire hautes performances qui prend en charge une variété de structures de données telles que des chaînes, des hachages, des listes, des ensembles et des ensembles ordonnés. Golang est un langage de programmation efficace avec une programmation simultanée et des fonctionnalités hautes performances.
Cet article expliquera comment utiliser Redis et Golang pour créer un système de surveillance en temps réel et montrera comment traiter rapidement de grandes quantités de données. Tout d’abord, nous devons déterminer les indicateurs et les types de données que le système de suivi doit surveiller. Nous pouvons ensuite utiliser la structure de données d'ensemble ordonné de Redis pour stocker et traiter ces données.
Tout d'abord, nous créons une collection ordonnée appelée « moniteur » pour stocker les données et les horodatages en temps réel. Nous pouvons utiliser le code suivant pour y parvenir :
package main import ( "fmt" "time" "github.com/go-redis/redis" ) func main() { client := redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "localhost:6379", Password: "", // 这里根据实际情况填写密码 DB: 0, // 默认数据库 }) // 设置当前时间戳 timestamp := time.Now().Unix() // 添加数据到有序集合 client.ZAdd("monitor", &redis.Z{ Member: "data1", Score: float64(timestamp), }) client.ZAdd("monitor", &redis.Z{ Member: "data2", Score: float64(timestamp), }) // 查询最新的数据 res, _ := client.ZRevRangeByScore("monitor", &redis.ZRangeBy{ Min: "-inf", Max: "+inf", Offset: 0, Count: 1, }).Result() fmt.Println(res) }
Grâce au code ci-dessus, nous avons réussi à ajouter les données "data1" et "data2" à la collection ordonnée "monitor" et à interroger les dernières données.
Ensuite, nous pouvons créer une tâche planifiée pour écrire des données sur Redis à intervalles réguliers. Par exemple, nous pouvons créer une Goroutine nommée « collecteur » pour simuler le processus de collecte et d'écriture de données. Nous pouvons utiliser le code suivant pour y parvenir :
package main import ( "fmt" "time" "github.com/go-redis/redis" ) func collector(client *redis.Client) { for { // 模拟数据采集和写入 data := fmt.Sprintf("data-%d", time.Now().Unix()) client.ZAdd("monitor", &redis.Z{ Member: data, Score: float64(time.Now().Unix()), }) time.Sleep(time.Second * 1) // 每秒采集一次数据 } } func main() { client := redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "localhost:6379", Password: "", // 这里根据实际情况填写密码 DB: 0, // 默认数据库 }) go collector(client) // 查询最新的数据 for { res, _ := client.ZRevRangeByScore("monitor", &redis.ZRangeBy{ Min: "-inf", Max: "+inf", Offset: 0, Count: 1, }).Result() fmt.Println(res) time.Sleep(time.Second * 1) } }
Grâce au code ci-dessus, nous utiliserons le "collecteur" Goroutine pour simuler la collecte et l'écriture de données, et écrire une nouvelle donnée dans Redis chaque seconde. En même temps, nous utilisons une boucle pour interroger les dernières données.
Avec l'exemple de code ci-dessus, nous avons réussi à créer un système de surveillance en temps réel à l'aide de Redis et Golang. Grâce à la structure de données ordonnée de Redis et aux fonctionnalités de haute concurrence de Golang, nous pouvons stocker et traiter rapidement de grandes quantités de données en temps réel.
Cependant, il ne s'agit que d'un exemple simple de système de surveillance en temps réel. Dans les projets réels, nous devons également prendre en compte des aspects tels que la persistance des données et l'affichage visuel. Cependant, grâce à la puissante combinaison de Redis et Golang, nous sommes mieux à même de gérer de grandes quantités de données en temps réel, nous fournissant ainsi des informations de surveillance précises et en temps réel.
J'espère que cet article pourra vous fournir quelques idées et références pour construire un système de surveillance en temps réel. Je vous souhaite du succès dans votre pratique!
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le mode Redis Cluster déploie les instances Redis sur plusieurs serveurs grâce à la rupture, à l'amélioration de l'évolutivité et de la disponibilité. Les étapes de construction sont les suivantes: Créez des instances de redis étranges avec différents ports; Créer 3 instances Sentinel, Moniteur Redis Instances et basculement; Configurer les fichiers de configuration Sentinel, ajouter des informations d'instance Redis de surveillance et des paramètres de basculement; Configurer les fichiers de configuration d'instance Redis, activer le mode de cluster et spécifier le chemin du fichier d'informations de cluster; Créer un fichier nœuds.conf, contenant des informations de chaque instance redis; Démarrez le cluster, exécutez la commande CREATE pour créer un cluster et spécifiez le nombre de répliques; Connectez-vous au cluster pour exécuter la commande d'informations de cluster pour vérifier l'état du cluster; faire

Comment effacer les données Redis: utilisez la commande flushall pour effacer toutes les valeurs de clé. Utilisez la commande flushdb pour effacer la valeur clé de la base de données actuellement sélectionnée. Utilisez SELECT pour commuter les bases de données, puis utilisez FlushDB pour effacer plusieurs bases de données. Utilisez la commande del pour supprimer une clé spécifique. Utilisez l'outil Redis-CLI pour effacer les données.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.

Utilisez l'outil de ligne de commande redis (Redis-CLI) pour gérer et utiliser Redis via les étapes suivantes: Connectez-vous au serveur, spécifiez l'adresse et le port. Envoyez des commandes au serveur à l'aide du nom et des paramètres de commande. Utilisez la commande d'aide pour afficher les informations d'aide pour une commande spécifique. Utilisez la commande QUIT pour quitter l'outil de ligne de commande.

Pour améliorer les performances de la base de données PostgreSQL dans Debian Systems, il est nécessaire de considérer de manière approfondie le matériel, la configuration, l'indexation, la requête et d'autres aspects. Les stratégies suivantes peuvent optimiser efficacement les performances de la base de données: 1. Extension de mémoire d'optimisation des ressources matérielles: la mémoire adéquate est cruciale pour cacher les données et les index. Stockage à grande vitesse: l'utilisation de disques SSD SSD peut considérablement améliorer les performances d'E / S. Processeur multi-core: utilisez pleinement les processeurs multi-core pour implémenter le traitement des requêtes parallèles. 2. Paramètre de base de données Tuning Shared_Buffers: Selon le réglage de la taille de la mémoire du système, il est recommandé de le définir à 25% -40% de la mémoire système. work_mem: contrôle la mémoire des opérations de tri et de hachage, généralement définies sur 64 Mo à 256m

C est plus adapté aux scénarios où le contrôle direct des ressources matérielles et une optimisation élevée de performances sont nécessaires, tandis que Golang est plus adapté aux scénarios où un développement rapide et un traitement de concurrence élevé sont nécessaires. 1.C's Avantage est dans ses caractéristiques matérielles proches et à des capacités d'optimisation élevées, qui conviennent aux besoins de haute performance tels que le développement de jeux. 2. L'avantage de Golang réside dans sa syntaxe concise et son soutien à la concurrence naturelle, qui convient au développement élevé de services de concurrence.

Il existe deux types de stratégies d'expiration de données redis: la suppression périodique: analyse périodique pour supprimer la clé expirée, qui peut être définie via des paramètres d'expiration-temps-transport et des paramètres d'expiration-temps-transparence. Suppression paresseuse: vérifiez les clés expirées de suppression uniquement lorsque les clés sont lues ou écrites. Ils peuvent être définis à travers des paramètres Lazyfree-Lazy-Deviction, Lazyfree-Lazy-Expire, Lazyfree-Lazy-User-Del.

GOIMIMPACTSDEVENCEMENTSPOSITIVEMENTS INSPECT, EFFICACTION ET APPLICATION.1) VITESSE: GOCOMPILESQUICKLYANDRUNSEFFIÉMENT, IDEALFORLARGEPROROSTS.2) Efficacité: ITSCOMPEHENSIVESTANDARDLIBRARYREDUCEEXTERNEDENDENCES, EnhancingDevelovefficiency.3) Simplicité: Simplicité: Implicité de la manière
