由于redis是单点,但是项目中不可避免的会使用多台Redis缓存服务器,那么怎么把缓存的Key均匀的映射到多台Redis服务器上,且随着缓存服务器的增加或减少时做到最小化的减少缓存Key的命中率呢?这样就需要我们自己实现分布式. Memcached对大家应该不陌生,通过把Key映射到Memcached Server上,实现快速读取.我们可以动态对其节点增加,并未影响之前已经映射到内存的Key与memcached Server之间的关系,这就是因为使用了一致性哈希.因为Memcached的哈希策

1 前言 前面写了4篇Redis底层实现和工程架构相关文章,感兴趣的读者可以回顾一下: Redis面试热点之底层实现篇-1 Redis面试热点之底层实现篇-2 Redis面试热点之工程架构篇-1 Redis面试热点之工程架构篇-2 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,

1 前言 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,今天和大家一起研究下基于Redis的分布式锁和Redlock算法的一些事情.     2.初识锁 1. 锁的双面性 现在我们写的程序基本上都有一定的并发性,要么单台多进线程.要么多台机器集群化,在仅读的场景下是不需要加锁的

分布式寻址算法 hash 算法(大量缓存重建) 一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡) redis cluster 的 hash slot 算法 hash 算法 来了一个 key,首先计算 hash 值,然后对节点数取模.然后打在不同的 master 节点上.一旦某一个 master 节点宕机,所有请求过来,都会基于最新的剩余 master 节点数去取模,尝试去取数据.这会导致大部分的请求过来,全部无法拿到有效的缓存,导致大量的流量涌入数据库. 一致性 hash 算法

第九章 企业项目开发--分布式缓存Redis(1) 注意:本章代码将会建立在上一章的代码基础上,上一章链接<第八章 企业项目开发--分布式缓存memcached> 1.为什么用Redis 1.1.为什么用分布式缓存(或者说本地缓存存在的问题)? 见<第八章 企业项目开发--分布式缓存memcached> 1.2.有了memcached,为什么还要用redis? 见<第一章 常用的缓存技术> 2.代码实现 2.1.ssmm0 pom.xml 只在dev环境下添加了以下代码

以JAVA为例 Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个Long类型的64个比特, twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型. 时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年 机械id(占5个比特):即2的5次方等于32

为什么我们做分布式使用Redis? https://www.cnblogs.com/yaodengyan/p/9717080.html 绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用 Redis 的时候,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 整体缺乏一个认知.这里对 Redis 常见问题做一个总结,解决大家的知识盲点. 1.为什么使用 Redis 在项目中使用 Redis,主要考虑两个角度:性能和并发.如果只是为了分布式锁这些其他功能,还有其他中间件 Zookpe

Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个Long类型的64个比特, twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型. 时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年 机械id(占5个比特):即2的5次方等于32个机器 数据中心

Redis相比memcached有哪些优势? (1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型 (2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其数据 Redis支持哪几种数据类型? String.List.Set.Sorted Set.hashes Redis集群方案应该怎么做?都有哪些方案? 1.twemproxy,大概概念是,它类似于一个代理方式,使用方法和普通redis无任何区别,设置好它下属的多个redi

Redis - Redlock算法 在Redis的分布式环境中,我们假设有N个Redis master.这些节点完全互相独立,不存在主从复制或者其他集群协调机制.之前我们已经描述了在Redis单实例下怎么安全地获取和释放锁.我们确保将在每(N)个实例上使用此方法获取和释放锁.在这个样例中,我们假设有5个Redis master节点,这是一个比较合理的设置,所以我们需要在5台机器上面或者5台虚拟机上面运行这些实例,这样保证他们不会同时都宕掉. 为了取到锁,客户端应该执行以下操作: 获取当前Unix

Redis 安装 & 配置 本测试环境将在 CentOS 7 x64 上安装最新版本的 Redis. 1. 运行以下命令安装 Redis $ wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.6.tar.gz $ tar xzf redis-3.2.6.tar.gz $ cd redis-3.2.6 $ make install 如果 CentOS 上提示 wget 命令未找到,则先安装 net-tools. yum install net-too

一.缓存在系统中用来做什么 1. 少量数据存储,高速读写访问.通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问,同时提供数据落地的功能,实际这正是Redis最主要的适用场景. 2. 海量数据存储,分布式系统支持,数据一致性保证,方便的集群节点添加/删除.Redis3.0以后开始支持集群,实现了半自动化的数据分片,不过需要smart-client的支持. 二.从不同的角度来详细介绍redis 网络模型:Redis使用单线程的IO复用模型,自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架,主要实现

为什么要集群: 通常为了,提高网站的响应速度,总是把一些经常用到的数据放到内存中,而不是放到数据库中,Redis是一个很好的Cache工具,当然了还有Memcached,这里只讲Redis.在我们的电商系统中,热点数据量往往巨大,比如单点登录.用户浏览商品的信息.用户信息.用户收藏的商品信息.短息提醒数据等等,也都用到了redis,如何使redis可以横向可伸缩扩展,这需要由多台机器协同提供服务,一台挂掉了,另一台马上顶上去,即分布式的redis集群,就对系统的性能非常重要. Redis集群的几

今天阅读了一下大型网络技术架构这本苏中的分布式缓存一致性hash算法这一节,针对大型分布式系统来说,缓存在该系统中必不可少,分布式集群环境中,会出现添加缓存节点的需求,这样需要保障缓存服务器中对缓存的命中率,就有很大的要求了: 采用普通方法,将key值进行取hash后对分布式缓存机器数目进行取余,以集群3台分布式缓存为例子: 对于数据进行取hash值然后对3其进行取余,余数为0则进入node 0,余数位1则进入node1,余数位2则进入node2. 如果增加一个节点则对4进行取余,则会将node

接口: /** * id生成器 */ public interface IdGenerator { String next(); } 实现类: /** * 分布式ID自增算法<br/> * 来自网络Twitter Snowflake 算法 * */ public class DistributedIdGenerator implements IdGenerator{ private final long workerId; private final static long twepoch =

一.课程介绍 今天阿笨给大家带来一堂NOSQL的课程,本期的主角是Redis.希望大家学完本次分享课程后对redis有一个基本的了解和认识,并且熟悉和掌握 Redis在.NET中的使用. 本次分享课程包含以下知识点: 1.StackExchange.Redis (简称:SE)驱动在C#中Redis几种数据结构学习和使用. 2.ServiceStack.Redis ( 简称: SS) 驱动在C#中Redis几种数据结构学习和使用. 3.Redis主从集群服务器搭建和学习. 4.在ASP.NET中R

Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)   概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的. 有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成. 而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这

前言 Paxos 算法如同我们标题大图:世界上只有一种一致性算法,就是 Paxos.出自一位 google 大神之口. 同时,Paxos 也是出名的晦涩难懂,推理过程极其复杂.楼主在尝试理解 Paxos 算法的过程中历经挫折. 今天,楼主不会讲推理过程,因为就算是尝试使用大白话来讲,也非常的难懂.当然更不会讲数学公式. 而是从一个普通 Java 程序员的角度来理解 Paxos 算法. 1. 什么是 Paxos 算法 Paxos 算法由图灵奖获得者 Leslie Lamport 于 1990 年提

注意:本章代码是在上一章的基础上进行添加修改,上一章链接<第九章 企业项目开发--分布式缓存Redis(1)> 上一章说了ShardedJedisPool的创建过程,以及redis五种数据结构的第一种String类型的常用缓存操作方法.下面说余下的四种: list(有序列表) set(无序集合) sorted set(有序集合) hash 1.ssmm0-cache 1.1.RedisListUtil(有序列表工具类) package com.xxx.cache.redis; import j

较之前的终于有所改善.生成迷宫的算法和寻址算法其实是一样.只是一个用了遍历一个用了递归.参考了网上的Mike Gold的算法. <?php //zairwolf z@cot8.com header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); error_reporting(E_ALL); //n宫格迷宫 define('M', 39);//宫数 define("S", 20);//迷宫格大小 $_posArr = array(array(

当我们在开发过程中需要用到分布式缓存Redis的时候,我们首先要明白缓存在系统中用来做什么? 1. 少量数据存储,高速读写访问.通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问,同时提供数据落地的功能,实际这正是Redis最主要的适用场景. 2. 海量数据存储,分布式系统支持,数据一致性保证,方便的集群节点添加/删除.Redis3.0以后开始支持集群,实现了半自动化的数据分片,不过需要smart-client的支持. 华为云分布式缓存Redis,目前已经进入Redis5.0公测阶段,公测阶段