0.Redis目录结构 1)Redis介绍及部署在CentOS7上(一) 2)Redis指令与数据结构(二) 3)Redis客户端连接以及持久化数据(三) 4)Redis高可用之主从复制实践(四) 5)Redis高可用之哨兵模式Sentinel配置与启动(五) 6)Redis高可用之集群配置(六) 一.介绍 上篇文章中介绍了redis的主从复制,但是如果出从复制无法满足单节点故障问题,则需要引入集群部署. 在之前有看到过redis集群部署的三种方案,不过性能最高的还是redis官方推荐的redi…
redis简单介绍 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储. 支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. Redis的持久化 RDB:snapshotting 二进制格式:按…
目录 Redis主从复制 环境准备 主从复制命令 Redis Sentinel 功能 Redis Sentinel配置 Redis集群 Redis主从复制 使用异步复制 一个服务器可以有多个从服务器 从服务器也可以有自己的从服务器 复制功能不会阻塞主服务器 可以通过服务功能来上主服务器免于持久化操作,由从服务器去执行持久化操作即可. 以下是关于Redis复制功能的几个重要方面: Redis使用异步复制.从Redis 2.8开始,从服务器会以每秒一次的频率向主服务器报告复制流(replicatio…
一,高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响. 停止服务的原因可能由于网卡.路由器.机房.CPU负载过高.内存溢出.自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题. (1)解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机.一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务. Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过…
一,高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响. 停止服务的原因可能由于网卡.路由器.机房.CPU负载过高.内存溢出.自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题. (1)解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机.一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务. Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过…
原文:Redis之高可用.集群.云平台搭建 文章大纲 一.基础知识学习二.Redis常见的几种架构及优缺点总结三.Redis之Redis Sentinel(哨兵)实战四.Redis之Redis Cluster(分布式集群)实战五.Java之Jedis连接Redis(Redis Cluster版本)六.Redis之云平台介绍七.项目源码与资料下载八.参考文章   一.基础知识学习   Redis的基础包括以下内容,可参考文章https://www.cnblogs.com/WUXIAOCHANG/p…
原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_185 2021年,君不言容器技术则已,欲言容器则必称Docker,毫无疑问,它是当今最流行的容器技术之一,但是当我们面对海量的镜像与容器时,怎样快速精准的对海量容器进行管理和编排就又成了新的课题,此时,由Google开源的Kubernetes(读音[kubə'netis],业界也有称其k8s的,但k8s其实就是文盲版的Kubernetes,只是因为k和s之间有8个字母)就应时而生了,它是一个开源的用于多个主机虚拟成一个云平台后…
转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么…
按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…
按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…