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  • redis设置键的生存时间或过期时间

    万次阅读 2017-12-04 11:23:45
    设置键的生存时间或过期时间通过EXPIRE 命令或者PEXPIRE 命令,客户端可以以秒或者毫秒精度为数据库的某个键设置生存时间( Time To Live , TTL) ,在经过指定的秒数或者毫秒数之后,服务器就会自动删除生存时间为0...

    设置键的生存时间或过期时间

    通过EXPIRE 命令或者PEXPIRE 命令,客户端可以以秒或者毫秒精度为数据库中的某个键设置生存时间( Time To Live , TTL) ,在经过指定的秒数或者毫秒数之后,服务器就会自动删除生存时间为0的键:

    复制代码
    redis> SET key value
    OK
    redis> EXP 工RE key 5
    (integer) 1
    redis> GET key // 5 秒之内
    "value"
    redis> GET key // 5 秒之后
    (nil)
    复制代码

    注意
    SETEX 命令可以在设直一个字符串键的同时为键设直过期时间,因为这个命令是一个类型限定的命令(只能用于字符串键),但SETEX 命令设置过期时间的原理和EXPIRE命令设置过期时间的原理是完全一样的。

    与EXPlRE 命令和PEXPIRE 命令类似,客户端可以通过EXPlREAT 命令或PEXPlREAT命令,以秒或者毫秒精度给数据库中的某个键设置过期时间(expire time)。
    过期时间是一个UNIX时间戳,当键的过期时间来临时,服务器就会自动从数据库中删除这个键:

     

    复制代码
    redis> SET key value
    OK
    redis> EXPIREAT key 1377257300
    (integer) 1
    redis> TIME
    
    1)"1377257296"
    2)"296543"
    redis> GET key // 1377257300 之前
    "value"
    redis> TIME
    1)"1377257303"
    2)"230656 "
    redis> GET key // 1377257300 之后
    (nil)
    复制代码

     

    TTL 命令和PTTL 命令接受一个带有生存时间或者过期时间的键,返回这个键的剩余生存时间,也就是,返回距离这个键被服务器自动删除还有多长时间:

    复制代码
    redis> SET key va1ue
    OK
    redis> EXPlRE key 1000
    (integer) 1
    redis> TTL key
    (integer) 997
    redis> SET another_key another_value
    OK
    redis> TIME
    1) "1377333070 "
    2)  "761687 "
    redis> EXPlREAT another key 1377333100
    (integer ) 1
    redis> TTL another key
    (integer) 10
    复制代码

    设置过期时间

     

    Redis 有四个不同的命令可以用于设置键的生存时间(键可以存在多久)或过期时间(键什么时候会被删除) :
    EXPlRE <key> <ttl> 命令用于将键key 的生存时间设置为ttl 秒。
    PEXPIRE <key> <ttl> 命令用于将键key 的生存时间设置为ttl 毫秒。
    EXPIREAT <key> < timestamp> 命令用于将键key 的过期时间设置为timestamp所指定的秒数时间戳。
    PEXPIREAT <key> < timestamp > 命令用于将键key 的过期时间设置为timestamp所指定的毫秒数时间戳。

    虽然有多种不同单位和不同形式的设置命令,但实际上EXPlRE、PEXPlRE 、EXPIREAT三个命令都是使用PEXPlREAT 命令来实现的:无论客户端执行的是以上四个命令中的哪一个, 经过转换之后,最终的执行效果都和执行PEXPlREAT 命令一样。
    首先, EXPIRE 命令可以转换成PEXPlRE 命令:

    def EXPIRE(key,ttl_in_sec):
    #将TTL 从秒转换成毫秒
    ttl_in_ms = sec_to_ms(ttl_in_sec )
    PEXPlRE(key, ttl_in_ms)

    接着,PEXPlRE 命令又可以转换成PEXPlREAT 命令:

    def PEXPIRE(key,ttl_in_ms) :
    #获取以毫秒计算的当前UNIX 时间戳
    now_ms = get_current_unix_timestamp_in_ms()
    #当前时间加上TTL,得出毫秒格式的键过期时间
    PEXPlREAT(key,now_ms+ttl_in_ms)

    并且,EXPlREAT命令也可以转换成PEXPlREAT命令:

    def EXPIREAT (key,expire_time_in_ sec):
    #将过期时间从秒转换为毫秒
    expire_time_ in_ms = sec_to_ms (expire_time_in_sec)
    PEXPlREAT(key, expire_time_in_ms)

    保存过期时间

    redisDB结构的expires字典保存了数据库中所有键的过期时间,我们称这个字典为过期字典:
    过期字典的键是一个指针,这个指针指向键空间中的某个键对象( 也即是某个数据库键)。
    过期字典的值是一个long long 类型的整数,这个整数保存了键所指向的数据库键的过期时间:一个毫秒精度的UNIX 时间戳。

    复制代码
    typedef struct redisDb {
    //...
    // 过期字典,保存着键的过期时间
    
    dict *expires ;
    //...
    } redisDb;
    复制代码

    如下图展示了一个带有过期字典的数据库例子,在这个例子中,键空间保存了数据库中的所有键值对,而过期字典则保存了数据库键的过期时间。

    过期字典将新增一个键值对, 其中键为message 键对象,而值则为1391234400000(2014年2月1日零时) ,如图9-13 所示。

    图9-12 中的过期字典保存了两个键值对:
    第一个键值对的键为alphabet 键对象,值为1385877600000 ,这表示数据库键alphabet 的过期时间为1385877600000 (2013年12月1日零时)。
    第二个键值对的键为book键对象,值为1388556000000,这表示数据库键book的过期时间为1388556000000(2014年1月1日零时)。
    当客户端执行PEXPIREAT 命令(或者其他三个会转换成PEXPIREAT命令的命令)为一个数据库键设置过期时间时,服务器会在数据库的过期字典中关联给定的数据库键和过期时间。
    举个例子, 如果数据库当前的状态如图9-12 所示, 那么在服务器执行以下命令之后:

    redis> PEXPIREAT message 1 391234400000
    (integer) 1

    过期字典将新增一个键值对,其中键为message键对象,而值则为1391234400000(2014年2月1日零时),如图9-13 所示。

     以下是PEXPlREAT 命令的伪代码定义:

    复制代码
    def PEXPIREAT(key,expire_time_in_ms) :
    #如果给定的键不存在于键空间,那么不能设置过期时间
    if key not in redisDB.dict :
    return 0
    #在过期字典中关联键和过期时间
    redisDB.expires[key]=expire_tirne_in_ms
    #过期时间设置成功
    return 1
    复制代码

    移除过期时间

    PERSIST命令可以移除一个键的过期时间:

    复制代码
    redis>PEXPlREAT message 1391234400000
    (integer) 1
    redis>TTL message
    (integer) 13893281
    redis> PERSIST message
    (integer) 1
    redis> TTL message
    (integer) - 1
    复制代码

    PERSIST命令就是PEXPIREAT命令的反操作: PERSIST 命令在过期字典中查找给定的键,并解除键和值(过期时间)在过期字典中的关联。
    举个例子,如果数据库当前的状态如图9-12所示,那么当服务器执行以下命令之后:

    redis> PERSIST book
    (integer) 1

    数据库将更新成图9-14 所示的状态。

    可以看到,当PERSIST命令执行之后,过期字典中原来的book键值对消失了,这代表数据库键book的过期时间已经被移除。
    以下是PERSIST 命令的伪代码定义:

    复制代码
    def PERSIST(key) :
    #如果键不存在,或者键没有设置过期时间,那么直接返回
    if key not in redisDB.expires:
    return 0
    #移除过期字典中给定键的键值对关联
    redisDB.expires.remove(key)
    #键的过期时间移除成功
    return 1
    复制代码

    计算并返回剩余生存时间

    TTL 命令以秒为单位返回键的剩余生存时间, 而P TTL 命令则以毫秒为单位返回键的剩余生存时间:

    redis> PEXPIREAT alphabet 1385877600000
    (integer) 1
    redis> TTL alphabet
    (integer) 85 49007
    redis> PTTL alphabet
    (integer) 8549001011

    TTL 和PTTL 两个命令都是通过计算键的过期时间和当前时间之间的差来实现的,以下
    是这两个命令的伪代码实现:

    复制代码
    def PTTL (key) :
    #键不存在于数据库
    if key not in redisDb.dict:
    return -2
    #尝试取得键的过期时间
    #如果键没有设置过期时间,那么expire_time_in_ms将为None
    expire_time_in_ms = redisDB.expires.get(key)
    #键没有设置过期时间
    if expire time in ms is None:
    return -1
    #获得当前时间
    now_ms = get_current_unix _timestamp_in_ms ()
    #过期时间减去当前时间, 得出的差就是键的剩余生存时间
    return(expire_time_in_ms - now_ms)
    def TTL(key):
    #获取以毫秒为单位的剩余生存时间
    ttl_in_ms = PTTL (key )
    if ttl_in_ms < 0:
    #处理返回值为2 和斗的情况
    return ttl_in_ms
    else:
    #将毫秒转换为秒
    return ms_to_sec(ttl_in_ms)
    复制代码

    举个例子,对于一个过期时间为1385877600000(2013年12月1日零时)的键alphabet来说:
    如果当前时间为1383282000000 (2013年11月1日零时),那么对键alphabet执行PTTL命令将返回2595600000 ,这个值是通过用a1phabet 键的过期时间减去当前时间计算得出的: 1385877600000-1383282000000=25956000000
    另一方面,如果当前时间为1383282000000 ( 2013年11月1日零时),那么对键alphabet执行TTL命令将返回2595600,这个值是通过计算alphabet 键的过期时间减去当前时间的差,然后将差值从毫秒转换为秒之后得出的。

    过期键的判定

    通过过期字典,程序可以用以下步骤检查一个给定键是否过期:
    1 )检查给定键是否存在于过期字典:如果存在,那么取得键的过期时间。
    2 )检查当前UNIX 时间戳是否大于键的过期时间: 如果是的话,那么键已经过期;否则的话,键未过期。
    可以用伪代码来描述这一过程:

    复制代码
    def is expired(key) :
    #取得键的过期时间
    expire_time_in_ms = redisDB.expires.get(key)
    #键没有设置过期时间
    if expire_time_in_ms is none:
        return false
    #取得当前时间的UNIX 时间戳
    now_ms = get_current_unix_timestamp_in_ms()
    #检查当前时间是否大于键的过期时间
    if now_ms > expire time_in_ms :
    #是,键已经过期
    return true
    else :
    # 否,键未过期
    return false
    复制代码

    举个例子,对于一个过期时间为1385877600000 (2013年12月1日零时)的键alphabet来说:

    如果当前时间为1383282000000 (2013 年II 月1 日零时),那么调用is_expired ( alphabet ) 将返回False ,因为当前时间小于alphabet 键的过期时间。
    另一方面,如果当前时间为1385964000000 (2013年12月2日零时),那么调用is_expired(alphabet) 将返回True. 因为当前时间大于alphabet 键的过期时间。

    注意
    实现过期键判定的另一种方法是使用TTL 命令或者PTTL 命令,比如说,如采对某个键执行TTL 命令,并且命令返回的位大于等于0 ,那么说明该键未过期。在实际中, Redis检查键是否过期的方法和is_expired函数所描述的方法一致,因为直接访问字典比执行一个命令稍微快一些。

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  • 但是,流行病学研究感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。 时间相关的ROC定义 令 Mi为用于死亡率预测的基线(时间0)标量标记。当随时间推移观察...

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=20650 

    原文出处:拓端数据部落公众号

    人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归。但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间依赖性ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。

    时间依赖性ROC定义

    令 Mi为用于死亡率预测的基线(时间0)标量标记。 当随时间推移观察到结果时,其预测性能取决于评估时间 t。直观地说,在零时间测量的标记值应该变得不那么相关。因此,ROC测得的预测性能(区分)是时间t的函数 。 

    累积病例

    累积病例/动态ROC定义了在时间t 处的阈值c处的 灵敏度和特异性,  如下所示。

    累积灵敏度将在时间t之前死亡的视为分母(疾病),而将标记值高于 c 的作为真实阳性(疾病阳性)。动态特异性将在时间t仍然活着作为分母(健康),并将标记值小于或等于 c 的那些作为真实阴性(健康中的阴性)。将阈值 c 从最小值更改为最大值会在时间t处显示整个ROC曲线 。

    新发病例

    新发病例ROC1在时间t 处以阈值 c定义灵敏度和特异性,  如下所示。

    累积灵敏度将在时间t处死亡的人  视为分母(疾病),而将标记值高于 Ç 的人视为真实阳性(疾病阳性)。

    数据准备

    我们以数据 包中的dataset3survival为例。事件发生的时间就是死亡的时间。Kaplan-Meier图如下。

    
    
    ## 变成data_frame
    data <- as_data_frame(data)
    ## 绘图
    plot(survfit(Surv(futime, fustat) ~ 1,
                       data = data)

    可视化结果:

    在数据集中超过720天没有发生任何事件。

    
    ## 拟合cox模型
    coxph(formula = Surv(futime, fustat) ~ pspline(age, df = 4) + 
    ##获得线性预测值
     predict(coxph1, type = "lp")
    

    累积病例

    实现了累积病例

    
    ## 定义一个辅助函数,以在不同的时间进行评估
    ROC_hlp <- function(t) {
        survivalROC(Stime        
                    status        
                    marker        
                    predict.time = t,
                    method       = "NNE",
                    span = 0.25 * nrow(ovarian)^(-0.20))
    }
    ## 每180天评估一次
    ROC_data <- data_frame(t = 180 * c(1,2,3,4,5,6)) %>%
        mutate(survivalROC = map(t, survivalROC_helper),
               ## 提取AUC
               auc = map_dbl(survivalROC, magrittr::extract2, "AUC"),
               ## 在data_frame中放相关的值
               df_survivalROC = map(survivalROC, function(obj) {
               
    ## 绘图
     ggplot(mapping = aes(x = FP, y = TP)) +
        geom_point() +
        geom_line() +
          facet_wrap( ~ t) +
     

    可视化结果:

    180天的ROC看起来是最好的。因为到此刻为止几乎没有事件。在最后观察到的事件(t≥720)之后,AUC稳定在0.856。这种表现并没有衰退,因为高风险分数的人死了。

    新发病例

    实现新发病例

    
    ## 定义一个辅助函数,以在不同的时间进行评估
     
    ## 每180天评估一次
     
                ## 提取AUC
               auc = map_dbl(risksetROC, magrittr::extract2, "AUC"),
               ## 在data_frame中放相关的值
               df_risksetROC = map(risksetROC, function(obj) {
                   ## 标记栏
                   marker <- c(-Inf, obj[["marker"]], Inf)
     
    ## 绘图
     
        ggplot(mapping = aes(x = FP, y = TP)) +
        geom_point() +
        geom_line() +
        geom_label(data = risksetROC_data %>% dplyr::select(t,auc) %>% unique,
        facet_wrap( ~ t) +
     

    可视化结果:

    这种差异在后期更为明显。最值得注意的是,只有在每个时间点处于风险集中的个体才能提供数据。所以数据点少了。表现的衰退更为明显,也许是因为在那些存活时间足够长的人中,时间零点的风险分没有那么重要。一旦没有事件,ROC基本上就会趋于平缓。

    结论

    总之,我们研究了时间依赖的ROC及其R实现。累积病例ROC可能与风险 (累积发生率)预测模型的概念更兼容 。新发病例ROC可用于检查时间零标记在预测后续事件时的相关性。

    参考

    1. Heagerty,Patrick J. and Zheng,Yingye,  Survival Model Predictive Accuracy and ROC Curves,Biometrics,61(1),92-105(2005). doi:10.1111 / j.0006-341X.2005.030814.x.


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  • cookie获得上次访问的时间 在servlet中获得cookies cookie[] cookies=request.getcookies(); 获得制定的cookie cookie cookie=cookieutil.findcookie(cookies,”lasttime”); 需要一个工具类来进行查找 ...

    cookie获得上次访问的时间

    在servlet中获得cookies

    cookie[] cookies=request.getcookies();

    获得制定的cookie

    cookie cookie=cookieutil.findcookie(cookies,”lasttime”);
    需要一个工具类来进行查找

    判断是否是第一此访问
    是第一次就设置一个新的cookie,key值要和查找的key值一样

    cookie ncookie=new cookie(“lasttime”, System.currentTimeMillis()+”“)

    然后将新建的cookie添加到cookie中

    response.addcookie(ncookie);

    如果不是第一次访问,就获取cookie的value

    String lasttime=cookie.getvalue();

    将value显示出去

    response.getWriter().write(“上次访问时间是“+new Date(lasttime));

    更改cookie的value为新的访时间

    cookie.setvalue( System.currentTimeMillis()+”“);

    将更改过后的cookie添加到cookie中

    response.addcookie(cookie);

    lasttime

    工具类

    这里写图片描述

    获取浏览记录

    在html中

    将html中的商品点击后的超链接改为,servlet类名加一个id赋值的形式

    在jsp中

    获取cookies
    获取指定的cookie
    判断是否是第一次访问
    是:
    提示用户暂时没有浏览记录
    否:
    获取cookie的value并调用spilt方法以#为切割标识符,获得string数组
    for循环遍历数组
    在遍历的同时设置要输出的浏览记录
    这里写图片描述

    在serlvet中

    在servlet中获取cookies
    获取id
    获取制定的cookie
    判断是否是第一次访问
    是:
    创建一个新的cookie,key值要和查找特定的cookie的name相同
    设置生存时间
    设置触发路径
    将cookie添加到cookie中
    否:
    获取之前的id
    将现在的id和之前的id用#拼接成一个新的字符串
    将新的id放进cookie中
    设置生存时间
    设置触发路径
    将新的cookie添加进cookie
    跳转到制定的商品详情页面

    这里写图片描述

    清楚浏览记录

    获取cookies
    获取指定的cookie
    设置cookie的生存时间为0
    设置触发路径
    添加到cookie
    这里写图片描述

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  • } /** * 从redis获取key对应的过期时间; * 如果该值有过期时间,就返回相应的过期时间; * 如果该值没有设置过期时间,就返回-1; * 如果没有该值,就返回-2; * @param key * @return */ public long expire(String...

    代码如下:

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    @Autowired
    private StringRedisTemplate template;
    
    /**
     * 判断key是否存在
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean exists(String key) {
    	return template.hasKey(key);
    }
    
    /**
     * 判断key是否过期
     * @param key
     * @return
     */
    public boolean isExpire(String key) {
    	return expire(key) > 1?false:true;
    }
    
    
    /**
     * 从redis中获取key对应的过期时间;
     * 如果该值有过期时间,就返回相应的过期时间;
     * 如果该值没有设置过期时间,就返回-1;
     * 如果没有该值,就返回-2;
     * @param key
     * @return
     */
    public long expire(String key) {
    	return redisTemplate.opsForValue().getOperations().getExpire(key);
    }

     

    展开全文
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  • redis的过期时间设置和过期删除机制

    万次阅读 多人点赞 2018-08-08 10:47:07
    redis有四种命令可以用于设置键的生存时间和过期时间: EXPIRE &lt;KEY&gt; &lt;TTL&gt; : 将键的生存时间设为 ttl 秒 PEXPIRE &lt;KEY&gt; &lt;TTL&gt; :将键的生存时间设为 ...
  • python生存分析入门

    千次阅读 2020-06-03 17:14:31
    一个人的生存时间长短与许多因素有关,研究各个因素与生存时间有无关系以及关联程度大小,这也是生存分析。推广来说,疾病的复发可以看做“健康期”的生存,机器的故障可以看做“机器”的生存,甚至下岗职工再就业...
  • 只需要选择输入宫颈癌患者的年龄、Stage、PT、PM、PN、是否化疗和是否放疗等7项信息,再点击相应的预测模块,就能够获得特定个体肿瘤患者的个体生存曲线、个体预测存活时间、个体中位存活时间和不同时间点的个体预测...
  • redis整理与设置过期时间问题

    万次阅读 2018-08-06 10:20:59
    一:redis数据类型简介 redis有五种数据类型,分别是String,Hash,List,set,...hash:类似于Java的hashmap; List:链表类型;arraylist?linkedlist? set:底层是hashmap(无序,无重复); Zset:游戏...
  • 生存分析学习笔记

    万次阅读 多人点赞 2018-01-18 19:27:38
    最近在读一篇医学信息处理相关的论文,由于在医学图像和医学信息...所谓生存资料是指描述寿命或者一个发生时间的数据。通俗来讲,“一个个体能活多久”这个问题扁鹊再世也无法回答,但通过对某一具有相同特质的群体进行
  • 浏览器、操作系统DNS缓存时间

    千次阅读 2016-11-30 08:56:14
    正文示意图:DNS查询请求类型查询响应类型 DNS服务器对于客户请求的答复具有多种类型,常见的有以下四种: 权威答复:权威答复是返回给客户的正向答复,并且设置了DNS消息的权威。此答复代表从具有权威的
  • 解决方案:(1)在代码里面,把未关闭的连接关闭(2)扩大共享池,有如下两种方法:法一:修改连接池的连接生存期因为默认值是60秒,即连接从应用程序被释放后可以在池保存的时间。 如果是ODBC的话 则可以在ODBC Data ...
  • 在货架资源有限的情况下,因为企业体量大,利润高,这样的企业可以垄断一部分的货架,持续营销来获得生存空间。 但在如今的商业环境,占位品牌是最容易被淘汰的,一旦下滑将形成难以挽回的趋势和恶性循环。 你...
  • 如果你要在鱿鱼游戏玩玻璃垫脚石,你的会选择那个数字? 《鱿鱼游戏》是最近很火的电影,在阅读本篇文章之前,我假设你已经看过这部剧集了。比赛需要使用不同的策略才能获胜,比如第7集中的“玻璃垫脚石”引起了...
  • TTL是 Time-To-Live 的缩写,指的是存活时间,RabbitMQ可以为每个队列设置消息的超时时间。 代码声明如下: 只要给队列设置x-message-ttl 参数,就设定了该队列所有消息的存活时间,时间单位是毫秒,...
  • 拓端tecdat|R语言生存分析可视化分析

    千次阅读 2019-08-08 23:51:16
    生存分析对应于一组统计方法,用于调查感兴趣事件发生所花费的时间生存分析被用于各种领域,例如: 癌症研究为患者生存时间分析, “事件历史分析”的社会学 在工程的“故障时间分析”。 在癌症研究,典型...
  • 其中主要的创造性、思考性的工作,可能也就在跟老师一起思考问题以及做作业了,至于课外的内容,即使不是完全不涉及,能花的时间也是很少的。 由此带来的结果,就是虽然获得了不错的高考成绩,考上了不错的大学...

空空如也

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如何获得中位生存时间