由于单台Redis服务器的内存管理能力有限,使用过大内存的Redis又会使得服务器的性能急剧下降,一旦服务器发生故障将会影响更大范围业务,而Redis 3.0 beta1支持的集群功能还不适合生产环境的使用.于是为了获取更好的Redis缓存性能及可用性,很多公司都研发了Redis缓存集群方案.现对NetFlix.Twitter.国内的豌豆荚在缓存集群方面的解决方案进行一个汇总,以供读者参考,具体内容如下:   1.NetFlix对Dynamo的开源通用实现Dynomite Dynomite是Ne…

分布式缓存集群方案特性使用场景(Memcache/Redis(Twemproxy/Codis/Redis-cluster))优缺点对比及选型   分布式缓存特性: 1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能;2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最…

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前面我们谈了Redis Sharding多服务器集群技术,Redis Sharding是客户端Sharding技术,对于服务端来说,各个Redis服务器彼此是相互独立的,这对于服务端根据需要灵活部署Redis非常轻便,Redis Sharding具有很好的灵活性.可伸缩性,是一种轻量级集群技术. 本篇,介绍另外一种多Redis服务器集群技术,即Redis Cluster.Redis Cluster是一种服务器Sharding技术,3.0版本开始正式提供. Redis Cluster中,Shard…

转自:https://segmentfault.com/a/1190000008432854 Redis作为主流nosql,在高并发使用场景中都会涉及到集群和高可用的问题,有几种持久化?场景下的缓存策略怎么选?高可用方案怎么实现?集群有哪几种?跟着这几个问题,结合一些自己使用的经验来简单分析一下. 一.有哪些持久化 Redis有两种持久化的方式:`RDB` 和 `AOF` RDB - 快照 通过预设频率write on copy来持久化数据(所以内存不宜设置超过物理内存的50%,否则会内存不足引…

哨兵模式是主从切换的一种方案,但是可以借助此方案实现集群,达到高可用. 先收集教程,待实践. 参考: https://redis.io/topics/sentinel(官方文档) http://ifeve.com/redis-sentinel/(官方文档中文版) http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/17735653 https://my.oschina.net/dyyweb/blog/513680 https://stackoverflow.co…

tomcat优化 在线上环境中我们是采用了tomcat作为Web服务器,它的处理性能直接关系到用户体验,在平时的工作和学习中,归纳出以下七种调优经验. 1. 服务器资源 服务器所能提供CPU.内存.硬盘的性能对处理能力有决定性影响.    (1) 对于高并发情况下会有大量的运算,那么CPU的速度会直接影响到处理速度.    (2) 内存在大量数据处理的情况下,将会有较大的内存容量需求,可以用-Xmx -Xms -XX:MaxPermSize等参数对内存不同功能块进行划分.我们之前就遇到过内存分配…

tomcat优化 在线上环境中我们是采用了tomcat作为Web服务器,它的处理性能直接关系到用户体验,在平时的工作和学习中,归纳出以下七种调优经验. 1. 服务器资源 服务器所能提供CPU.内存.硬盘的性能对处理能力有决定性影响.    (1) 对于高并发情况下会有大量的运算,那么CPU的速度会直接影响到处理速度.    (2) 内存在大量数据处理的情况下,将会有较大的内存容量需求,可以用-Xmx -Xms -XX:MaxPermSize等参数对内存不同功能块进行划分.我们之前就遇到过内存分配…

方案1:Redis官方集群方案 Redis Cluster Redis Cluster是一种服务器sharding分片技术.Redis Cluster集群如何搭建请参考我的另一篇博文:http://www.cnblogs.com/xckk/p/6144447.html Redis3.0版本开始正式提供,解决了多Redis实例协同服务问题,时间较晚,目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多,需要时间检验. Redis Cluster中,Sharding采用slot(槽)的概念,一共分成16…

为什么集群? 通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取.Redis是一个很好的Cache工具.大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿,在这种情况下,如何正确架构Redis呢? 首先,无论我们是使用自己的物理主机,还是使用云服务主机,内存资源往往是有限制的,scale up不是一个好办法,我们需要scale out横向可伸缩扩展,这需要由多台主机协同提供服务,即分布式多个Redis实例协同运行. 其次,目前硬件资源成本降低,多核CPU…