简介 如果你需要在同一个操作中向服务端发送多个命令,推荐你使用管道命令(Pipeline)。pipeline 方法接收一个带有 Redis 实例的闭包函数。你可以将所有需要执行的命令发送给这个 Redis 实例,它们会一次性执行完毕。 示例 比如连续设置 10 个 Key,返回值为数组,你可以通过遍历判断是否全部执行成功: public function demoPipeline() {
51LA统计账号信息设置,包括账户信息、账户权限和安全设置等问题,以及个别功能添加和删除数据等操作方法。
管道接口 函数 rt_err_t rt_pipe_open (rt_device_t device, rt_uint16_t oflag) 打开管道 rt_err_t rt_pipe_close (rt_device_t device) 关闭管道 rt_size_t rt_pipe_read (rt_device_t device, rt_off_t pos, void *b
pipe mkfifo
托管 本页告诉你如何在自己的服务器上托管 .crx文件。如果你仅仅通过Chrome Web Store发布扩展,应用,或者主题那么你不需要本页。取而代之的是查阅Chrome Web Store帮助和开发者文档。 注意:如果你已经把扩展发布到扩展库,扩展就会合并到Chrome Web Store里。 按照惯例, 无论是Chrome Web Store还是特定服务器所提供的扩展, 可安装的web ap
loggingView pod log kubectl logs pod/redis | grep WARNING kubectl logs pod/redis | grep WARNING > ~/tmp/01View pod log // 1. create pod kubectl run foobar --image=busybox --generator=run-pod/v1 --comm
项目管理 & 代码托管 Github [free to $] Codebase [$] Bitbucket [free to $] Unfuddle [$] Assembla [free to $]
我正在调查我的应用程序的高内存消耗问题。记忆一直在上升,我想知道所有的记忆是在哪里消耗的。我有一个3GB大小的转储文件。 这是输出的命令。整个列表很长,但我只是想向您展示最大的项目,如字节[](195 MB),标识变更事件处理程序(120 MB),字符串(119 MB)。这一切加起来没有任何接近3GB的地方。 这是我们的输出!地址-摘要。堆使用情况摘要显示1.1GB,尽管我不知道这是否都是托管堆?
我需要向一个外部api发送数据,但是这个API对每个endpoint的请求有一个限制(即:每分钟60个请求)。 数据来自 Kafka,然后每条消息都会转到 redis(因为我可以发送包含 200 个项目的请求)。因此,我使用简单的缓存来帮助我,我可以保证如果我的服务器出现故障,我不会丢失任何消息。 问题是,有些时候,Kafka开始向许多消息发送消息,然后redis开始增长(超过100万条消息发送到
如果需求构建环境没有指定最大堆内存,守护进程会使用多达1G的堆内存.它将会使用默认的JVM的最小堆内存.1G内存足够应付大多数构建.有数百个子项的构建,大量配置或者源码需求,或者要求有更好的表现,则需要更多地内存 为了提高守护进程可以使用的内存,指定相应的标志作为需求构建环境的一部分,请参见Chapter 20. The Build Environment的详细信息.
我有一个java项目(tomcat webapp)和一些REST Api。我想为他们生成大摇大摆的文档。我从本教程(github)开始。我没有maven我们使用蚂蚁任务。我加入了swagger-annotations-1.5.0。jar和所有随swagger jaxrs jar 1.5.0版本附带的jar(如果有用的话,我可以包括一个完整的列表),我已经注释了一些方法,我有一个如下的配置类: }
Redux应用程序中的Reducer不应该改变state,而是返回一个副本,并且无副作用。 这鼓励你把你的应用程序想象成从一系列事件中“计算”的UI。 让我们来看看一个简单的计数器reducer。 我们可以看到,我们正在传递一个初始状态和一个动作。为了处理每个动作,我们设置了一个switch语句。而不是每个reducer需要显式订阅分发器,每个动作都会传递到每个reducer,它处理它感兴趣的动作
我是wordpress的新手,在管理数据库方面有困难。我已经安装了“管理员”插件来管理数据库。我已经创建了一个名为“usersupp_admin”的新表。现在我还创建了一个自定义模板,该模板将使用PDO语句连接到此数据库,现在的问题是在哪里可以获取主机、数据库名、用户和密码?以下是代码: 任何帮助都将不胜感激。
有没有一种方法在不需要定义自己的函数(即“开箱即用”)的情况下,也不需要加载任何外部包的情况下,将base R管道化? 这个功能在r4.0.3中是否可用。如果不是,它是在哪个R版本中找到的,如果是,这是如何实现的?