CAP 同时支持使用 RabbitMQ,Kafka,Azure Service Bus 等进行底层之间的消息发送. CAP 目前支持使用 Sql Server,MySql,PostgreSql,MongoDB 数据库的项目. 一般是cap+Kafka,这里使用cap+redis 安装DotNetCore.CAP nuGet包 配置 appsettings.json 数据 . { "Logging": { "LogLevel": { "Default&quo

CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点.而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以 分区容忍性是我们必须需要实现的. 所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点.=======================================================================================================================C:强一致性 A:高可用性 P:分布式

NoSQL数据库的四大分类 KV键值: memcache+redis 文档型数据库(bson格式比较多): MongoDB MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. 列存储数据库 Cassandra, HBase-----分布式文件系统 图关系数据库 Neo4J, InfoGrid-----社交网络

1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cluster推出之前,可用性要靠Sentinel

全面剖析Redis Cluster原理和应用 1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cl

Redis集群解决方案有两个: 1)  Twemproxy: 这是Twitter推出的解决方案,简单的说就是上层加个代理负责分发,属于client端集群方案,目前很多应用者都在采用的解决方案.Twemproxy会用到LVS.Twemproxy.Keepalived.Redis主从模式,有点麻烦,而且没有在线扩容节点能力,需要一开始就预留出足够的节点,之前的文章也详细介绍了Twemproxy这种集群方式及其部署过程; 2) Redis Cluster: 这是Redis3.0之后,官方推出的serv

NoSQL入门和概述 NoSQL入门概述 3V + 3高 当下的NoSQL经典应用 NoSQL数据模型简介 NoSQL数据库的四大分类 在分布式数据库中CAP原理CAP+BASE Redis入门介绍 入门概述 VMWare + VMTools千里之行始于足下 Redis的安装 Redis启动后杂项基础知识讲解 Redis数据类型 Redis五大数据类型 哪里去获取Redis常见数据类型操作命令 Redis键(key) Redis字符串(String) Redis列表(List) Redis集合(

redis redis cluster注意的问题 : 1.‘cluster-require-full-coverage’参数的设置.该参数是redis配置文件中cluster模式的一个参数,从字面上基本就能看出它的作用:需要全部覆盖! 具体点是redis cluster需要16384个slot都正常的时候才能对外提供服务,换句话说,只要任何一个slot异常那么整个cluster不对外提供服务. redis默认是‘yes’,即需要全覆盖!建议设置成‘no’. 2.阻塞命令产生failover.由于

其实我一个都没答上来.并不是因为我笨,是因为我不会.在大扰的帮助下,现在我会了,求求你再给我一个机会. TreeSet/HashSet 区别 顾名思义,首先是结构上的不同 1.TreeSet背后的结构是TreeMap,也就是红黑树,能够实现自动排序.它通过equals方法或者compareTo方法进行内容的比较. 2.HashSet背后是HashMap,key是无序的,只能做外部排序.既然是Hash,那么就要重写其中对象的hashCode和equals方法 另外,还有个细微的差别可以拿来装b:

此文根据[QCON高可用架构群]分享内容,由群内[编辑组]志愿整理,转发请注明出处. 苏东旭,Ping CAP CTO,Codis作者 开源项目Codis的co-author黄东旭,之前在豌豆荚从事infrastructure相关的工作.现在在创业公司PingCAP. 本次分享的内容主要包括五个大部分: Redis.RedisCluster和Codis; 我们更爱一致性; Codis在生产环境中的使用的经验和坑们; 对于分布式数据库和分布式架构的一些看法; Q & A环节.   大家好,我是开源

CAP是Consistency(一致性),Availability(可用性),Partition tolerance(分区容错性)的缩写.在学习redis过程中看到这个名词,查找各位大佬的文章发现这篇讲得很简单清晰,文章来自公众号:codewill. CAP 定理(CAP theorem)又被称作布鲁尔定理,是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想.2002 年,麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特(Seth Gil

分布式系统 分布式系统(distributed system) 由多台计算机和通信的软件组件通过计算机网络连接(本地网络或广域网)组成.分布式系统是建立在网络之上的软件系统.正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性.因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件.分布式系统可以应用在在不同的平台上如:Pc.工作站.局域网和广域网上等. 传统关系型数据库ACID: 传统关系型数据库遵循ACID 规则事务在英文中是transaction,和现实世界

前言 今天,我们很高兴宣布 CAP 发布 5.1 版本正式版,在这个版本里我们同样引入了更多令人激动的新特性和改进,同时也得到越来越多人的喜爱. 得益于社区的反馈和贡献者的支持,在过去的两个月里,我们NuGet的下载量增加了20万,贡献者团队达到了57人,同时我们也发现了非常多的国外贡献者的参与,这说明 CAP 在海外的用户也正在迅速增长,在此我表示非常的感谢. 在 5.1 版本中,我们带来了大家期待已久的 Filter 功能,以及对 Redis Streams 的支持,同时我们重写了 Dash

KV系统对比表 对比维度 Redis Redis Cluster Medis Hbase Tair 访问模式    支持Value大小 理论上不超过1GB(建议不超过1MB) 理论上可配置(默认配置10M,这个可以调大) 256M(更大value还需要测试) 支持Value结构 byte[]/list/map/set 支持分列族存储,在列族(column Family)下支持多quantifier(quantifier支持实时增删,不需要在schema中预定义) (1)kv/map/list (

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/redis_structure_type_selection.html  Redis分布式集群几点说道 Redis数据量日益增大,使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这一块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,保证单实例内存增大带来的一系列问题,下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中,测试过程没有展示出来,主要从

一.Redis简介 1.什么是Redis Redis 是一个开源的使用ANSI C 语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value 数据库,并提供多种语言的API.从2010 年3 月15 日起,Redis 的开发工作由VMware 主持. Redis 是一个Key-Value 存储系统.和Memcached 类似,它支持存储的value 类型相对更多, 包括string(字符串).hash(散列).list(链表).set(集合)和zset(有序集合).这些数据类型支持p

这是上月在公司内部的一次分享,现把PPT及交流内容整理成博客. 阅读目录: 高可用 数据同步 分布式 分布式集群时代 总结 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. 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

写在最前: 1.为什么学习并记录分布式设计理念一系列相关的东西 在日常工作中系统设计评审的时候,经常会有一些同事抛出一些概念,高可用性,一致性等等字眼,他们用这些最基本的概念去反驳系统最初的设计,但是很多人理解的可用性,一致性等等问题,都是自己拍脑袋想的,或者根本和最原始表达的意思就不是一个东西,在这种情况下PK,就像不再一个频段的人在交流,除了争论,没有任何实质性的进展,所以有必要熟悉其理论基础,以免贻笑大方.(其实类似的例子还有很多,国内的技术人员都喜欢把一些此词模糊化,混淆而谈.例如XX云

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

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