redis如何保證key不重復(fù)？真接用hashcode生成相同的值做為主鍵。redis list如何去重？建議的辦法是用Set，因為Set里面能保存的數(shù)據(jù)是不亂詞的。假如你想用Set，那還是可以向下面

redis如何保證key不重復(fù)？

真接用hashcode生成相同的值做為主鍵。

redis list如何去重？

建議的辦法是用Set，因為Set里面能保存的數(shù)據(jù)是不亂詞的。

假如你想用Set，那還是可以向下面這樣的話一次性處理。

Listlist_tmpnewArrayList()//建立一個用于充當(dāng)存放不反復(fù)重復(fù)list元素的List集合。

for(Objectobj:list){

//可以不參照需要，在這里算上噬魂之手轉(zhuǎn)型。

//如list里面存放的是一個User對象，那就另外Useru(User)params

if(!list_(params)){//再注意contains方法是按照equals方法通過比較的所以才你要依據(jù)你自己的需要看是否需要要重寫list對象里面的equals方法。

list_(elem)//如果上面加了噬靈鬼斬逐步轉(zhuǎn)型，這里不需要寫list_(u)

}

}

PHP mysql redis一次性生成大量隨機數(shù)，怎么保證重復(fù)率低、快速存儲？

看你要的隨機數(shù)有多大然后再能認(rèn)可多大的再重復(fù)一遍率吧

打比方你要0到1億之間取隨機數(shù)：

取1千個隨機數(shù)，不做去重你的操作的重復(fù)率是多少差不多可以通過數(shù)學(xué)建模結(jié)論不出來，能進行的話暫且然后用php內(nèi)置的隨機函數(shù)去生成氣體就好；

取10萬個隨機數(shù)，可以不適當(dāng)用redis做緩存，做下隨機做出去重去處理；

取百萬千萬級的隨機數(shù)，即使redis再快再大也不得已決定下內(nèi)存的大小了，還有一個時間空間的古怪度的計算了，也可以適當(dāng)用點“偽隨機”策略了，如分片處理，舉例取1千萬個隨機數(shù)，先從0到1千萬的分片中取1百萬個隨機數(shù)，用redis做部分緩存去重一次性處理，一次性處理完成后，清理redis的緩存返至下一個分片處理，以此類推直到此時取完。

以上就是也差不多策略，另外一個飛快存取的要求就是盡很可能批量處理，比如說無論如何都先化合三五千個隨機數(shù)才是一批，然后再去重（redis），后再插入MySQL中這樣的。

如何去學(xué)好java中的緩存？

介紹所謂的緩存，那是將程序或系統(tǒng)每天都要動態(tài)鏈接庫的對象存在內(nèi)存中，之后其使用時這個可以迅速動態(tài)創(chuàng)建，無需再去創(chuàng)建角色新的亂詞的實例。這樣的做是可以會減少系統(tǒng)開銷，能提高系統(tǒng)效率。

緩存比較多可分成三類二大類:

一、實際外部中間件緩存，如Redis,Memcached二、系統(tǒng)內(nèi)部的Map的或核心中的第三方j(luò)ar包來并且緩存，如GoogleGuavaCache

第一大類絕對不會占用系統(tǒng)的內(nèi)存，緩存的數(shù)據(jù)也可以通過持久度化，而第二類會占用系統(tǒng)的緩存，緩存的數(shù)據(jù)肯定不能通過不持久化，分享分享看看這兩大類的比較多區(qū)別和應(yīng)用場景

Redis

1.1數(shù)據(jù)庫

在Redis里，數(shù)據(jù)庫簡單點在用一個數(shù)字編號來參與仔細(xì)辨認(rèn)，默認(rèn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)字編號是0。假如你想切換到一個相同的數(shù)據(jù)庫，你可以使用select命令來基于。在命令行界面里輸入column1，Redis應(yīng)該是會發(fā)一條ok的信息，然后把命令行界面里的提示符會轉(zhuǎn)成帶有redis127.0.0.1:6379

redis如何保證key不重復(fù)？

1.2命令、關(guān)鍵字和值

Redis不單是一種很簡單關(guān)鍵字-值型存儲，從其核心概念來看，Redis的5種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的每一個都起碼有一個關(guān)鍵字和兩個值

關(guān)鍵字（Keys）是利用標(biāo)注數(shù)據(jù)塊，值（Values）是關(guān)聯(lián)于關(guān)鍵字的實際中值，也可以是字符串、整數(shù)、序列化對象（可以使用JSON、XML或其他格式）

Redis命令的基本上構(gòu)成，如：setusers:leto{name:leto,planet:dune,likes:[spice]}

關(guān)鍵字和值的是Redis的基本概念，而pick和set命令是對于最簡單的使用

1.3Redis可以查詢

是對Redis而言，關(guān)鍵字那就是一切，而值是沒有任何意義。Redis不愿意是從值來進行查詢

1.4存儲器和自然持久化

Redis是一種持久化的存儲器內(nèi)存儲文件（inmemory persistent store）默認(rèn)情況下，Redis會參照已需要變更的關(guān)鍵字?jǐn)?shù)量來進行判斷，然后把在磁盤里修改數(shù)據(jù)庫的快照（snapshot）。你可以因此參與可以設(shè)置，如果沒有X個關(guān)鍵字已需要變更，這樣每隔Y秒存儲數(shù)據(jù)庫四次。默認(rèn)情況下，如果1000個或更多的關(guān)鍵字已辦理變更，Redis會每隔60秒存儲數(shù)據(jù)庫；而如果不是9個或更少的關(guān)鍵字已進行變更，Redis會每隔15分鐘存儲數(shù)據(jù)庫

況且存儲器，Redis會將所有數(shù)據(jù)都記錄在存儲器中。不言自明，運行程序Redis具高不低的成本：因為RAM依然是最價格不菲的服務(wù)器硬件部件

1.5小結(jié)

關(guān)鍵字（Keys）是主要是用于標(biāo)志一段數(shù)據(jù)的一個字符串

值（Values）是一段橫豎斜的字節(jié)序列，Redis應(yīng)該不會查哈它們實質(zhì)上是什么

Redis展示展示了（也實現(xiàn)程序了）5種專門的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

上面的幾點讓Redis飛快并且容易不使用，但要明白Redis并不可以參照于所有的應(yīng)用場景

GoogleGuavaCache

GuavaCache與ConcurrentMap很相似，但也不完全一般。最基本的區(qū)別是ConcurrentMap會總是保存到所有先添加的元素，等他顯式地移除。低些地，GuavaCache替取消內(nèi)存占用，大多都設(shè)定好為自動回收元素。在某些場景下，但他LoadingCache不回收元素，它都是很沒有用的，畢竟它會手動運行程序緩存。

大多數(shù)來說，Guava Cache可以參照于：

你很樂意能量消耗一些內(nèi)存空間來修為提升速度。你預(yù)料到到某些鍵會被查詢一次以上。緩存中存放的數(shù)據(jù)總量不會超出內(nèi)存容量。（Guava Cache是單個應(yīng)用運行時的本地緩存。它不把數(shù)據(jù)存放到文件或外部服務(wù)器。如果沒有這不要什么你的需求，請數(shù)次Memcached這類工具）假如你的場景條件上列的每一條，GuavaCache就適合你。但是自定義設(shè)置你的緩存才是最感覺有趣的部分。

注：如果沒有你不要Cache中的特性，可以使用ConcurrentHashMap有更好的內(nèi)存效率——但Cache的大多數(shù)特性都沒法設(shè)計和實現(xiàn)恢復(fù)傳統(tǒng)的ConcurrentMap不能復(fù)制，哪怕根本就不可能不可能能做到。