通常來說,當數據多、并發量大的時候,架構中可以引入Redis,幫助提升架構的整體性能,減少Mysql(或其他數據庫)的壓力,但不是使用Redis,就不用MySQL。
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因為Redis的性能十分優越,可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作,并且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等,Redis在高并發的場景下數據的安全和一致性,所以它經常用于兩個場景:
緩存
判斷數據是否適合緩存到Redis中,可以從幾個方面考慮: 會經常查詢么?命中率如何?寫操作多么?數據大小?
我們經常采用這樣的方式將數據刷到Redis中:查詢的請求過來,現在Redis中查詢,如果查詢不到,就查詢數據庫拿到數據,再放到緩存中,這樣第二次相同的查詢請求過來,就可以直接在Redis中拿到數據;不過要注意【緩存穿透】的問題。
緩存的刷新會比較復雜,通常是修改完數據庫之后,還需要對Redis中的數據進行操作;代碼很簡單,但是需要保證這兩步為同一事務,或最終的事務一致性。
高速讀寫
常見的就是計數器,比如一篇文章的閱讀量,不可能每一次閱讀就在數據庫里面update一次。
高并發的場景很適合使用Redis,比如雙11秒殺,庫存一共就一千件,到了秒殺的時間,通常會在極為短暫的時間內,有數萬級的請求達到服務器,如果使用數據庫的話,很可能在這一瞬間造成數據庫的崩潰,所以通常會使用Redis(秒殺的場景會比較復雜,Redis只是其中之一,例如如果請求超過某個數量的時候,多余的請求就會被限流)。
這種高并發的場景,是當請求達到服務器的時候,直接在Redis上讀寫,請求不會訪問到數據庫;程序會在合適的時間,比如一千件庫存都被秒殺,再將數據批量寫到數據庫中。
所以通常來說,在必要的時候引入Redis,可以減少MySQL(或其他)數據庫的壓力,兩者不是替代的關系 。
我將持續分享Java開發、架構設計、程序員職業發展等方面的見解,希望能得到你的關注。
Redis和MySQL的應用場景是不同的。
通常來說,沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。
因為Redis是一種非關系型數據庫(NoSQL),而MySQL是一種關系型數據庫。
和Redis同類的數據庫還有MongoDB和Memchache(其實并沒有持久化數據)
那關系型數據庫現在常用的一般有MySQL,SQL Server,Oracle。
我們先來了解一下關系型數據庫和非關系型數據庫的區別吧。
1.存儲方式
關系型數據庫是表格式的,因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲,提取數據很方便。而Nosql數據庫則與其相反,他是大塊的組合在一起。通常存儲在數據集中,就像文檔、鍵值對或者圖結構。
2.存儲結構
關系型數據庫對應的是結構化數據,數據表都預先定義了結構(列的定義),結構描述了數據的形式和內容。這一點對數據建模至關重要,雖然預定義結構帶來了可靠性和穩定性,但是修改這些數據比較困難。而Nosql數據庫基于動態結構,使用與非結構化數據。因為Nosql數據庫是動態結構,可以很容易適應數據類型和結構的變化。
3.存儲規范
關系型數據庫的數據存儲為了更高的規范性,把數據分割為最小的關系表以避免重復,獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰,但是單個操作設計到多張表的時候,數據管理就顯得有點麻煩。而Nosql數據存儲在平面數據集中,數據經常可能會重復。單個數據庫很少被分隔開,而是存儲成了一個整體,這樣整塊數據更加便于讀寫
4.存儲擴展
這可能是兩者之間最大的區別,關系型數據庫是縱向擴展,也就是說想要提高處理能力,要使用速度更快的計算機。因為數據存儲在關系表中,操作的性能瓶頸可能涉及到多個表,需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間,但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql數據庫是橫向擴展的,它的存儲天然就是分布式的,可以通過給資源池添加更多的普通數據庫服務器來分擔負載。
5.查詢方式
關系型數據庫通過結構化查詢語言來操作數據庫(就是我們通常說的SQL)。SQL支持數據庫CURD操作的功能非常強大,是業界的標準用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數據,使用的是非結構化查詢語言(UnQl),它是沒有標準的。關系型數據庫表中主鍵的概念對應Nosql中存儲文檔的ID。關系型數據庫使用預定義優化方式(比如索引)來加快查詢操作,而Nosql更簡單更精確的數據訪問模式。
6.事務
關系型數據庫遵循ACID規則(原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)),而Nosql數據庫遵循BASE原則(基本可用(Basically Availble)、軟/柔性事務(Soft-state )、最終一致性(Eventual Consistency))。由于關系型數據庫的數據強一致性,所以對事務的支持很好。關系型數據庫支持對事務原子性細粒度控制,并且易于回滾事務。而Nosql數據庫是在CAP(一致性、可用性、分區容忍度)中任選兩項,因為基于節點的分布式系統中,很難全部滿足,所以對事務的支持不是很好,雖然也可以使用事務,但是并不是Nosql的閃光點。
7.性能
關系型數據庫為了維護數據的一致性付出了巨大的代價,讀寫性能比較差。在面對高并發讀寫性能非常差,面對海量數據的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的,并且存儲在內存中,非常容易存儲,而且對于數據的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析,提高了讀寫性能。
8.授權方式
大多數的關系型數據庫都是付費的并且價格昂貴,成本較大(MySQL是開源的,所以應用的場景最多),而Nosql數據庫通常都是開源的。
所以,在實際的應用環境中,我們一般會使用MySQL存儲我們的業務過程中的數據,因為這些數據之間的關系比較復雜,我們常常會需要在查詢一個表的數據時候,將其他關系表的數據查詢出來,例如,查詢某個用戶的訂單,那至少是需要用戶表和訂單表的數據。
查詢某個商品的銷售數據,那可能就會需要用戶表,訂單表,訂單明細表,商品表等等。
而在這樣的使用場景中,我們使用Redis來存儲的話,也就是KeyValue形式存儲的話,其實并不能滿足我們的需要。
即使Redis的讀取效率再高,我們也沒法用。
但,對于某些沒有關聯少,且需要高頻率讀寫,我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統的并發能力。
例如商品的庫存信息,我們雖然在MySQL中會有這樣的字段,但是我們并不想MySQL的數據庫被高頻的讀寫,因為使用這樣會導致我的商品表或者庫存表IO非常高,從而影響整個體統的效率。
所以,對于這樣的數據,且有沒有什么復雜邏輯關系(就只是隸屬于SKU)的數據,我們就可以放在Redis里面,下單直接在Redis中減掉庫存,這樣,我們的訂單的并發能力就能夠提高了。
個人覺得應該站出來更正一下,相反的數據量大,更不應該用redis。
為什么?
因為redis是內存型數據庫啊,是放在內存里的。
設想一下,假如你的電腦100G的資料,都用redis來存儲,那么你需要100G以上的內存!
使用場景
Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數據,或者具有過期的cache。
例如facebook,使用Memcached來作為其會話緩存。
總之,沒有見過哪個大公司數據量大了,換掉mysql用redis的。
題主你錯了,不是用redis代替MySQL,而是引入redis來優化。
BAT里越來越多的項目組已經采用了redis+MySQL的架構來開發平臺工具。
如題主所說,當數據多的時候,MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的字段包含索引的話,返回是毫秒級別的。但是在實際工作中,我曾經遇到過一張包含10個字段的表,1800萬+條數據,當某種場景下,我們不得不根據一個未加索引的字段進行精確查詢的時候,單條sql語句的執行時長有時能夠達到2min以上,就更別提如果用like這種模糊查詢的話,其效率將會多么低下。
我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決,但是面對千萬級別的數據量,我們也不敢貿然加索引,因為一旦數據庫hang住,期間的所有數據庫寫入請求都會被放到等待隊列中,如果請求是通過http請求發過來的,很有可能導致服務發生分鐘級別的超時不響應。
經過一番調研,最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高,數據查詢速度快,支持多種存儲類型以及事務等優勢,我們把經常讀取,而不經常改動的數據放入redis中,服務器讀取這類數據的時候時候,直接與redis通信,極大的緩解了MySQL的壓力。
然而,我在上面也說了,是redis+MySQL結合的方式,而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快,但是不適合做數據持久層,主要原因是使用redis做數據落盤是要以效率作為代價的,即每隔制定的時間,redis就要去進行數據備份/落盤,這對于單線程的它來說,勢必會因“分心”而影響效率,結果得不償失。
樓主你好,首先糾正下,數據多并不是一定就用Redis,Redis歸屬于NoSQL數據庫中,其特點擁有高性能讀寫數據速度,主要解決業務效率瓶頸。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優點。( 關于Redis詳細了解參見我近期文章: )
讀寫異常快
Redis非常快,每秒可執行大約10萬次的讀寫速度。
豐富的數據類型
Redis支持豐富的數據類型,有二進制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題,因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數據類型來處理解決。
原子性
Redis的所有操作都是原子操作,這確保如果兩個客戶端并發訪問,Redis服務器能接收更新的值。
豐富實用工具 支持異機主從復制
Redis支持主從復制的配置,它可以實現主服務器的完全拷貝。
以上為開發者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是,請注意實際生產環境中企業都是結合Redis和MySQL的特定進行不同應用場景的取舍。 如緩存——熱數據、計數器、消息隊列(與ActiveMQ,RocketMQ等工具類似)、位操作(大數據處理)、分布式鎖與單線程機制、最新列表(如新聞列表頁面最新的新聞列表)以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對于嚴謹的數據準確度和復雜的關系型應用MySQL等關系型數據庫依然不可替。
web應用中一般采用MySQL+Redis的方式,web應用每次先訪問Redis,如果沒有找到數據,才去訪問MySQL。
本質區別
1、mysql:數據放在磁盤 redis:數據放在內存。
首先要知道mysql存儲在磁盤里,redis存儲在內存里,redis既可以用來做持久存儲,也可以做緩存,而目前大多數公司的存儲都是mysql + redis,mysql作為主存儲,redis作為輔助存儲被用作緩存,加快訪問讀取的速度,提高性能。
使用場景區別
1、mysql支持sql查詢,可以實現一些關聯的查詢以及統計;
2、redis對內存要求比較高,在有限的條件下不能把所有數據都放在redis;
3、mysql偏向于存數據,redis偏向于快速取數據,但redis查詢復雜的表關系時不如mysql,所以可以把熱門的數據放redis,mysql存基本數據。
mysql的運行機制
mysql作為持久化存儲的關系型數據庫,相對薄弱的地方在于每次請求訪問數據庫時,都存在著I/O操作,如果反復頻繁的訪問數據庫。第一:會在反復鏈接數據庫上花費大量時間,從而導致運行效率過慢;第二:反復地訪問數據庫也會導致數據庫的負載過高,那么此時緩存的概念就衍生了出來。
Redis持久化
由于Redis的數據都存放在內存中,如果沒有配置持久化,redis重啟后數據就全丟失了,于是需要開啟redis的持久化功能,將數據保存到磁盤上,當redis重啟后,可以從磁盤中恢復數據。redis提供兩種方式進行持久化,一種是RDB持久化(原理是將Reids在內存中的數據庫記錄定時dump到磁盤上的RDB持久化),另外一種是AOF(append only file)持久化(原理是將Reids的操作日志以追加的方式寫入文件)。
redis是放在內存的~!
數據量多少絕對不是選擇redis和mysql的準則,因為無論是mysql和redis都可以集群擴展,約束它們的只是硬件(即你有沒有那么多錢搭建上千個組成的集群),我個人覺得數據讀取的快慢可能是選擇的標準之一,另外工作中往往是兩者同是使用,因為mysql存儲在硬盤,做持久化存儲,而redis存儲在內存中做緩存提升效率。
關系型數據庫是必不可少的,因為只有關系型數據庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數據會頻繁的查詢,那么就用redis進行非持久化的存儲,以供查詢使用,是解決并發性能問題的其中一個手段
NoSQL薄弱的安全性會給企業帶來負面影響 。Imperva公司創始人兼CTO Amichai Shulman如是說。在新的一年中,無疑會有更多企業開始或籌劃部署NoSQL。方案落實后就會逐漸發現種種安全問題,因此早做準備才是正確的選擇。 作為傳統關系型數據庫的替代方案,NoSQL在查詢中并不使用SQL語言,而且允許用戶隨時變更數據屬性。此類數據庫以擴展性良好著稱,并能夠在需要大量應用程序與數據庫本身進行實時交互的交易處理任務中發揮性能優勢,Couchbase創始人兼產品部門高級副總裁James Phillips解釋稱:NoSQL以交易業務為核心。它更注重實時處理能力并且擅長直接對數據進行操作,大幅度促進了交互型軟件系統的發展。Phillips指出。其中最大的優勢之一是能夠隨時改變(在屬性方面),由于結構性的弱化,修改過程非常便捷。 NoSQL最大優勢影響其安全性 NoSQL的關鍵性特色之一是其動態的數據模型,Shulman解釋道。我可以在其運作過程中加入新的屬性記錄。因此與這種結構相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規劃。也就是說,它必須能夠了解數據庫引入的新屬性將引發哪些改變,以及新加入的屬性擁有哪些權限。然而這個層面上的安全概念目前尚不存在,根本沒有這樣的解決方案。 根據Phillips的說法,某些NoSQL開發商已經開始著手研發安全機制,至少在嘗試保護數據的完整性。在關系型數據庫領域,如果我們的數據組成不正確,那么它將無法與結構并行運作,換言之數據插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗證規則與完整性檢查已經比較完善,而事實證明這些驗證機制都能在NoSQL中發揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類似,都會在插入一條新記錄或是文檔型規則時觸發,并在執行過程中確保插入數據的正確性。 Shulman預計新用戶很快將在配置方面捅出大婁子,這并非因為IT工作人員的玩忽職守,實際上主要原因是NoSQL作為一項新技術導致大多數人對其缺乏足夠的知識基礎。Application Security研發部門TeamSHATTER的經理Alex Rothacker對上述觀點表示贊同。他指出,培訓的一大問題在于,大多數NoSQL的從業者往往屬于新生代IT人士,他們對于技術了解較多,但往往缺乏足夠的安全管理經驗。 如果他們從傳統關系型數據庫入手,那么由于強制性安全機制的完備,他們可以在使用中學習。但NoSQL,只有行家才能通過觀察得出正確結論,并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業者由于知識儲備、安全經驗或是工作時間的局限而無法做到這一點。 NoSQL需在安全性方面進行優化 盡管Phillips認同新技術與舊經驗之間存在差異,但企業在推廣NoSQL時加大對安全性的關注會起到很大程度的積極作用。他認為此類數據存儲機制與傳統關系類數據庫相比,其中包含著的敏感類信息更少,而且與企業網絡內部其它應用程序的接觸機會也小得多。 他們并不把這項新技術完全當成數據庫使用,正如我們在收集整理大量來自其它應用程序的業務類數據時,往往也會考慮將其作為企業數據存儲機制一樣,他補充道。當然,如果我打算研發一套具備某種特定功能的社交網絡、社交游戲或是某種特殊web應用程序,也很可能會將其部署于防火墻之下。這樣一來它不僅與應用程序緊密結合,也不會被企業中的其它部門所觸及。 但Rothacker同時表示,這種過度依賴周邊安全機制的數據庫系統也存在著極其危險的漏洞。一旦系統完全依附于周邊安全模型,那么驗證機制就必須相對薄弱,而且缺乏多用戶管理及數據訪問方面的安全保護。只要擁有高權限賬戶,我們幾乎能訪問存儲機制中的一切數據。舉例來說,Brian Sullivan就在去年的黑帽大會上演示了如何在完全不清楚數據具體內容的情況下,將其信息羅列出來甚至導出。 而根據nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點,即使是與有限的應用程序相關聯,NoSQL也很有可能被暴露在互聯網上。在缺少嚴密網絡劃分的情況下,它可能成為攻擊者窺探存儲數據的薄弱環節。因為NoSQL在設計上主要用于互聯網規模的部署,所以它很可能被直接連接到互聯網中,進而面臨大量攻擊行為。 其中發生機率最高的攻擊行為就是注入式攻擊,這也是一直以來肆虐于關系類數據庫領域的頭號公敵。盡管NoSQL沒有將SQL作為查詢語言,也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱SQL注入在NoSQL這邊不起作用,但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內容的語法形式,Rothacker解釋稱。也就是說雖然SQL注入不會出現,但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外,攻擊者在籌劃對這類數據庫展開侵襲時,也很可能進一步優化自己的工具。不成熟的安全技術往往帶來這樣的窘境:需要花費大量時間學習如何保障其安全,但幾乎每個IT人士都能迅速掌握攻擊活動的組織方法。因此我認為攻擊者將會始終走在安全部署的前面,Shulman說道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易,而我們已經看到不少NoSQL技術方面的公開漏洞,尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而,這一切都不應該成為企業使用NoSQL的阻礙,他總結道。我認為歸根結底,這應該算是企業的一種商業決策。只要這種選擇能夠帶來吸引力巨大的商業機遇,就要承擔一定風險,Shulman解釋道。但應該采取一定措施以盡量弱化這種風險。 舉例來說,鑒于數據庫對外部安全機制的依賴性,Rothacker建議企業積極考慮引入加密方案。他警告稱,企業必須對與NoSQL相對接的應用程序代碼仔細檢查。換言之,企業必須嚴格挑選負責此類項目部署的人選,確保將最好的人才用于這方面事務,Shulman表示。當大家以NoSQL為基礎編寫應用程序時,必須啟用有經驗的編程人員,因為客戶端軟件是抵擋安全問題的第一道屏障。切實為額外緩沖區的部署留出時間與預算,這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內容并盡量多顧及安全考量多想一點就是進步。綜上所述,這可能與部署傳統的關系類數據庫也沒什么不同。 具有諷刺意味的是,近年來數據庫應用程序在安全性方面的提升基本都跟數據庫本身沒什么關系,nCircle公司安全研究及開發部門總監Oliver Lavery如是說。
2. 什么是NoSQL?
2.1 NoSQL 概述
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不僅僅是SQL”,
泛指非關系型的數據庫。隨著互聯網web2.0網站的興起,傳統的關系數據庫在應付web2.0網站,特別是超大規模和高并發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心,暴露了很多難以克服的問題,而非關系型的數據庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發展。NoSQL數據庫的產生就是為了解決大規模數據集合多重數據種類帶來的挑戰,尤其是大數據應用難題,包括超大規模數據的存儲。
(例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數據)。這些類型的數據存儲不需要固定的模式,無需多余操作就可以橫向擴展。
2.2 NoSQL代表
MongDB、 Redis、Memcache
3. 關系型數據庫與NoSQL的區別?
3.1 RDBMS
高度組織化結構化數據
結構化查詢語言(SQL)
數據和關系都存儲在單獨的表中。
數據操縱語言,數據定義語言
嚴格的一致性
基礎事務
ACID
關系型數據庫遵循ACID規則
事務在英文中是transaction,和現實世界中的交易很類似,它有如下四個特性:
A (Atomicity) 原子性
原子性很容易理解,也就是說事務里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事務成功的條件是事務里的所有操作都成功,只要有一個操作失敗,整個事務就失敗,需要回滾。比如銀行轉賬,從A賬戶轉100元至B賬戶,分為兩個步驟:1)從A賬戶取100元;2)存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成,要么一起不完成,如果只完成第一步,第二步失敗,錢會莫名其妙少了100元。
C (Consistency) 一致性
一致性也比較容易理解,也就是說數據庫要一直處于一致的狀態,事務的運行不會改變數據庫原本的一致性約束。
I (Isolation) 獨立性
所謂的獨立性是指并發的事務之間不會互相影響,如果一個事務要訪問的數據正在被另外一個事務修改,只要另外一個事務未提交,它所訪問的數據就不受未提交事務的影響。比如現有有個交易是從A賬戶轉100元至B賬戶,在這個交易還未完成的情況下,如果此時B查詢自己的賬戶,是看不到新增加的100元的
D (Durability) 持久性
持久性是指一旦事務提交后,它所做的修改將會永久的保存在數據庫上,即使出現宕機也不會丟失。
3.2 NoSQL
代表著不僅僅是SQL
沒有聲明性查詢語言
沒有預定義的模式
鍵 - 值對存儲,列存儲,文檔存儲,圖形數據庫
最終一致性,而非ACID屬性
非結構化和不可預知的數據
CAP定理
高性能,高可用性和可伸縮性
分布式數據庫中的CAP原理(了解)
CAP定理:
Consistency(一致性), 數據一致更新,所有數據變動都是同步的
Availability(可用性), 好的響應性能
Partition tolerance(分區容錯性) 可靠性
P: 系統中任意信息的丟失或失敗不會影響系統的繼續運作。
定理:任何分布式系統只可同時滿足二點,沒法三者兼顧。
CAP理論的核心是:一個分布式系統不可能同時很好的滿足一致性,可用性和分區容錯性這三個需求,
因此,根據 CAP 原理將 NoSQL 數據庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類:
CA - 單點集群,滿足一致性,可用性的系統,通常在可擴展性上不太強大。
CP - 滿足一致性,分區容忍性的系統,通常性能不是特別高。
AP - 滿足可用性,分區容忍性的系統,通常可能對一致性要求低一些。
CAP理論就是說在分布式存儲系統中,最多只能實現上面的兩點。
而由于當前的網絡硬件肯定會出現延遲丟包等問題,所以分區容忍性是我們必須需要實現的。
所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡,沒有NoSQL系統能同時保證這三點。
說明:C:強一致性 A:高可用性 P:分布式容忍性
舉例:
CA:傳統Oracle數據庫
AP:大多數網站架構的選擇
CP:Redis、Mongodb
注意:分布式架構的時候必須做出取舍。
一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數web應用,其實并不需要強一致性。
因此犧牲C換取P,這是目前分布式數據庫產品的方向。
4. 當下NoSQL的經典應用
當下的應用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。
代表項目:阿里巴巴商品信息的存放。
去 IOE 化。
ps:I 是指 IBM 的小型機,很貴的,好像好幾萬一臺;O 是指 Oracle 數據庫,也很貴的,好幾萬呢;M 是指 EMC 的存儲設備,也很貴的。
難點:
數據類型多樣性。
數據源多樣性和變化重構。
數據源改造而服務平臺不需要大面積重構。
value值里可以存放一組數據,取出來再解析。關鍵是key的設計,一般設計成查詢條件的組合,中間用冒號分隔。
當前文章:nosql存儲原理,nosql的數據存儲方式
文章網址:http://m.newbst.com/article44/phhsee.html
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