Redis 可视化革命：优化性能并简化管理

Redis 是一种高性能的内存数据结构存储，在各种应用程序中得到了广泛的应用。管理和优化 Redis 实例可能是一项复杂的和耗时的任务。可视化工具的出现彻底改变了这种情况，让用户能够轻松地监视、管理和优化他们的 Redis 实例。

可视化工具的好处

• 实时监视：可视化工具提供实时监视 Redis 实例的性能指标，如内存使用、请求率和延迟，从而帮助用户识别瓶颈和性能问题。
• 直观的用户界面：这些工具通常具有直观的图形用户界面 (GUI)，使非技术用户也能轻松理解和使用它们。
• 数据可视化：可视化工具将复杂的数据转换为可理解和可操作的图表和图形，使用户能够轻松地识别趋势和模式。
• 自动化任务：一些可视化工具提供自动化任务的功能，例如清除过期键或重新配置实例，从而节省时间和精力。

• 团队协作：可视化工具可以方便团队协作，因为多个用户可以同时查看和操作同一个 Redis 实例。

可视化工具的选择

有多种可视化工具可用于管理 Redis 实例。以下是一些流行的选择：

• RedisInsight：来自 Redis Labs 的官方可视化工具，提供高级监视、管理和分析功能。
• RedisGraph：一个基于 Web 的可视化工具，专注于Redis Graph 数据结构的监视和管理。
• Lettuce Monitor：一个开源 Java 库，提供 Redis 实例的实时监视和管理。
• Predis Monitor：一个开源的 PHP 库，提供 Redis 实例的基本监视和管理功能。

如何使用可视化工具优化 Redis 性能

可视化工具可以通过多种方式帮助用户优化 Redis 性能：

• 识别瓶颈：通过监视性能指标，用户可以识别导致 Redis 实例变慢的瓶颈，例如内存不足或高延迟。
• 调整配置：可视化工具允许用户调整 Redis 配置设置，例如缓存大小和最大连接数，以提高性能。
• 查询优化：一些可视化工具提供查询分析功能，帮助用户识别和优化低效的 Redis 查询。
• 数据结构选择：可视化工具可以帮助用户选择正确的 Redis 数据结构，以满足应用程序的特定需求，从而提高性能。
• 故障排除：通过监视 Redis 实例的运行状况，用户可以快速识别和解决问题，确保其持续运行。

总结

Redis 可视化工具彻底改变了 Redis 实例的管理和优化方式。通过提供实时监视、直观的界面和自动化任务，这些工具使非技术用户也能轻松地监视和管理他们的 Redis 实例。通过利用可视化工具，用户可以识别瓶颈、调整配置、优化查询并快速解决问题，从而优化 Redis 性能并简化管理。

如何架构大数据系统 hadoop

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。

一、大数据建设思路

1）数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。

2）数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了

数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。 数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。

3）数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。

4）数据的分析

数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

5）大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。

6）数据的使用

大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于IT与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：

Hadoop体系架构

（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。

（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。当处理大数据查询时，MapReduce会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。

（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

（4）Sqoop是为数据的互操作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。

（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

Hadoop核心设计

Hbase——分布式数据存储系统

Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table

HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。

HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：

应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。

数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用**惯，从而改进使用体验。基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。

数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。丰富的数据源是大数据产业发展的前提。数据源在不断拓展，越来越多样化。如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这**降低了数据的价值。

三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：

1）数据整合

·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；

·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；

·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

2）数据质量管控

·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；

·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。

3）数据共享

·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

4）数据应用

·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；

·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；

·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。

四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。

如何用低代码工具开发出一套好用的管理系统？

一、低代码

低代码实质上并不是一个新颖的话题，也不是最近才有的技术突破和创新，实则是存在十几二十年的概念。

早期的大型管理软件套件，都有类似于可拖拽式的快速开发平台，方便技术人员不用写代码，快速完成某些基础功能。

简单来说，低代码平台是一套通过拖拽配置，就能实现业务型软件系统的开发平台，并能无缝的部署上线运行。在这个过程中，当然也允许编写代码进行复杂应用的扩充，但更重要的是，大量基础性的编码工作，都可以被低代码平台快速的自动化实现。

二、低代码场景

低代码的第一个应用场景，是为了帮助成熟的软件产品，低成本的支持个性化需求，提高开发速度，甚至做到拓展客群。

例如，很多成熟商业软件（包括私有化部署的商业软件套件以及SaaS形式的产品），期望通过低代码平台的建设，加强产品扩展能力，更好、更快的服务客户，以及与 ISV协作，将产品的目标客群拓展到更广泛的领域和行业。

在这种情况下，低代码平台是低成本高效解决个性化需求终极方案。此时，低代码的目标用户可能包括工程师、实施顾问。

低代码第二个应用场景，是为了帮助甲方企业，低成本快速搭建全新的应用系统，尤其是让不懂编程的业务人员也能自主实现，从而让企业以更低的成本享受数字化技术赋能业务的好处。

实际上，在企业中大量的应用系统都是流程型的，对于逻辑相对简单，流程链条并不复杂的业务场景，找套装软件支持大材小用，找外包开发独立系统成本又高，那么低代码平台可能是一个不错的选择。此时，低代码平台的目标用户可能包括甲方企业的业务人员，或者IT人员。

国内的JNPF平台，就属于第二个应用场景，全能型低代码平台。需要留意的是，目前国内有些做报表平台、流程引擎的厂商，为了蹭热度，也都称自己是低代码平台。严格来讲，这些厂商提供的产品能力，只是完成低代码平台所需具备能力的子集，并不能算低代码产品。

说了这么多概念，想必大家对低代码的印象依然比较模糊。接下来，我们展开说说。

三、低代码如何搭建应用？

首先，点击系统管理-系统菜单，新建你想搭建的应用（如图所示）。

你还可以针对应用内容，做更多的分类菜单。

【表单设计】

接着，我们进行分别创建工作表，下图所示是创建薪资信息的表单编辑页面。

多达50余种的可复用控件，上千款UI图表配置，自由发挥。

表单中的相关控件，定义了实体的字段。例如薪资信息中的“姓名ID”，字符串类型字段自动浮现为computerfield101（姓名）。此外，数据库表也是自动生成的，当然你也可以手动生成或添加修改。

【报表设计】

报表引擎具备OLAP多维分析功能，属性栏、格式栏提供多样式配置，通过简单的拖拽，即可制作出一个个柱形图、折线图、饼图等图表，涵盖较为广泛的应用情景。

【流程设计】

原本线下流程搬到JNPF平台上，支持包括条件分支、选择分支、并行分支、子流程、一流程多表单、一表单多流程、定时发送、超时提醒等等功能，可以自行体验。

【代码生成器】

基于代码生成器，在线生成前后端代码，可以减少开发者70%以上的开发任务。面对业务复杂度带来的需求扩展，可以进行深度的二次开发，你可以不用担心的是JNPF全源码交付，意味着成交后底层逻辑你将可以了如指掌，届时进行更好的开发。

除此之外

mysql一般用什么管理工具？

1. InductionInduction是一款用于理解数据关系的开源管理工具，它可用来探索行/列，运行查询和数据可视化等方面。 该工具支持多种数据库，包括PostgreSQL，MySQL，SQLite，Redis以及MongoDB。 此外，Induction还可以通过编写添加其他新的适配器。 2. PinbaPinba 是一种MySQL存储引擎，用于PHP实时监控和数据服务器的MySQL只读接口。 它整理并处理通过UDP发送的数据，并以可读的简单报告的形式统计显示多个PHP进程。 为了获取下一代更为复杂的报告和统计数据，Pinba提供了原始数据的只读接口。 3. DB NinjaDbNinja是一款先进的基于Web的MySQL数据库管理与开发应用程序。 它是远程访问托管服务器的必然之选。 DbNinja支持所有最新的功能，包括触发器、事件、视图、存储过程和外键等。 此外,它还可以导入和备份数据、MySQL对象结构以及管理用户等。 DbNinj的用户界面功能完备且清新美观，可安全地运用于任何浏览器及任何操作系统中。 4. DB Tools ManagerDBManager是一款功能强大的数据管理应用程序。 作为最先进的应用程序，DBManager内置支持MySQL、PostgreSQL、Interbase/Firebird、 SQLite,DBF表、MSAccess,MSSQL服务器,Sybase,Oracle和ODBC数据库引擎等一些新特性。 DBManager目前拥有个人和企业两个版本，用户可按需选择使用。 5. DbeaverDBeaver是一款免费的数据库管理应用程序，可运用于多种不同的引擎，包括MySQL，MSSQL，Oracle、SQLite、Sybase和Firebird等等。 由Java编写而成，该应用程序适用于所有主流操作系统(Windows、Mac和Linux)。 它能处理包括元数据编辑(表、列、键、索引)、自定义SQL执行、用户管理、多连接等在内的所有主要任务。 6. SqlWaveSQLWave是一种简单、快速且易用的MySQL客户端。 用户可通过该工具轻松地连接到远程主机。 SqlWave支持所有MySQL的最新版本，包括它用来管理数据库结构的所有最新功能，如工作表、视图、存储过程、函数、事件、外键和触发器等。 7. MyWebSQLMyWebSQL主要用于管理基于Web的MySQL数据库。 与桌面应用程序的借口工作流程相似，用户无需切换网页即可完成一些简单的操作。 如果您正在操作桌面，只用登数据库，就可以管理您的数据库了。 8. NavicatNavicat是MySQL和MariaDB数据库管理与开发理想的解决方案。 它可同时在一个应用程序上连接MySQL和MariaDB数据库。 这种兼容前端为数据库提供了一个直观而强大的图形界面管理、开发和维护功能，为初级MySQL和MariaDB开发人员和专业开发人员都提供了一组全面的开发工具。 9. SQLyogSQLyog是一款功能最强大的MySQL管理工具，它综合了MySQL工作台、php MyAdmin和其他MySQL前端及MySQL GUI工具的特点。 该款应用程序可以同时连接任意数量级的MySQL服务器，用于测试和生产。 所有流程仅需登录MySQL root以收集数据，用户无需安装在MySQL服务器上。 10. Sequel ProSequel Pro是基于MySQL数据库的一种快速易用的Mac数据库管理应用程序。 用户可通过Sequel Pro在本地和远程服务器上直接访问MySQL数据库。 不过，Sequel Pro的最新版本开始添加全屏支持内置。 11. HeidiSQLHeidiSQL是一种专为web开发人员设计的有用且可靠的工具，可用于当前最受欢迎的MySQL服务器，微软SQL数据库和PostgreSQL。 该工具可提供浏览和编辑数据、创建和编辑表格、视图、过程、触发器和日志安排等事件。 此外，您还可以导出结构和数据至SQL文件、剪贴板或其他服务器。 12. MyDB StudioMyDB Studio是一款免费的MySQL数据库管理器应用程序。 该工具强大到您几乎可以获取到任何想要的功能，并能够连接到无限量级的数据库。 通过创建、编辑或删除数据库、表格和记录，就可以备份/恢复并导出为多个格式。 13. SQL Lite MangerSQL Lite Manager是一款基于web的开源应用程序，用于管理无服务器、零配置SQL Lite数据库。 该程序是用PHP写成，除了记录和应用表格格上的每一步操作，还可以控制多个数据库。 SQL Lite Manager可用于查询数据，将MySQL查询转化为兼容SQL Lite数据库，并能创建和编辑触发器。 SQL Lite Manager有多种皮肤选项，是一个含现成语言文件的多语言资源。 14. Database MasterDatabase Master是一个现代的、强大的、直观且易用的数据库管理程序。 它以一个一致而现代的界面适用于MongoDB、MySQL、PostgreSQL、FireBird、 SQL Lite、MS SQL Server、SQL Azure、Oracle、IBM DB2、IBM Informix、Netezza、Ingres以及EffiProz等数据库。 Database Master简化了管理、查询、编辑、可视化、设计和报告数据库系统。 用户可以通过ODBC与OleDB连接任何数据库系统，也可以访问MS Access，MS FoxPro Database、Dbase和XML文件。 15. ChiveChive由PHP搭建而成，是一款基于web的开源MySQL管理应用程序。 此款应用程式有一个内置的编辑器，当运行复杂的查询或易用的界面时，可用于快速浏览。

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