设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次.如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是肯定的,节约的时间是客户端client和服务器redis server之间往返网络延迟的时间.这个时间可以用ping命令查看. 网络延迟高:批量执行,性能提升明显 网络延迟低(本机):

上一篇文章<redis pipeline批量处理提高性能>中我们讲到redis pipeline模式在批量数据处理上带来了很大的性能提升,我们先来回顾一下pipeline的原理,redis client与server之间采用的是请求应答的模式,如下所示: Client: command1 Server: response1 Client: command2 Server: response2 - 在这种情况下,如果要完成10个命令,则需要20次交互才能完成.因此,即使redis处理能力很强,仍

硬件环境 本文适用的硬件环境如下 Linux版本:CentOS release 6.7 (Final) Redis版本: Redis已经成功安装,安装路径为/home/idata/yangfan/local/redis-3.2.1. 我们要在单台机器上搭建Redis集群,方式是通过不同的TCP端口启动多个实例,然后组成集群. 1.启动Redis多个实例 我们在Redis安装目录下创建目录cluster,并编写7000.conf~7005.conf 6个配置文件,这6个配置文件用来启动6个实例,后

一.概述 线上有一套k8s集群,部署了很多应用.现在需要对一些基础服务做一些常规检测,比如: 系统时间,要求:k8s的每一个节点的时间,差值上下不超过2秒 k8s版本,要求:k8s的每一个节点的版本必须一致 redis集群,要求:1. 查看cluster nodes状态 2. AOF状态 etcd,要求:访问etcd的api,能获取到版本信息, 说明etcd服务正常 mysql,要求:获取mysql运行统计时间,能获取说明mysql服务正常 ceph,要求:使用ceph osd tree命令查看

python连接redis: import redis r = redis.Redis(host='192.168.50.181',port=6002) r.set('user_phone_14900000001','888888') r.get('user_phone_14900000001') 上面代码如果只执行一条数据是正常的,如果要用for循环批量更改数据连接redis集群,会报错redis.exceptions.ResponseError() 解决方案如下: python连接redis

目录 一.Redis Cluster简单介绍 二.背景 三.环境准备 3.1 主机环境 3.2 主机规划 四.部署Redis 4.1 安装Redis软件 4.2 编辑Redis配置文件 4.3 启动Redis服务 五.构建Redis Cluster集群 5.1 Redis主从复制原理 5.2 部署集群节点 5.3 创建Redis Cluster集群 5.4 集群管理 六.实现Python链接Redis Cluster集群 6.1 搭建python开发环境 6.2 安装Redis-py驱动程序 6

在Redis集群中使用pipeline批量插入 由于项目中需要使用批量插入功能, 所以在网上查找到了Redis 批量插入可以使用pipeline来高效的插入, 示例代码如下: Pipeline p = jedis.pipelined(); List<String> myData = .... //要插入的数据列表 for(String data: myData){ p.hset(key, data); } p.sync(); jedis.close();

python集合和eval的使用 创建集合 使用工厂方法 set()和 frozenset(): >>> s = set('cheeseshop') >>> s set(['c', 'e', 'h', 'o', 'p', 's']) >>> t = frozenset('bookshop') >>> t frozenset(['b', 'h', 'k', 'o', 'p', 's']) >>> type(s) <

一.连接redis集群 python的redis库是不支持集群操作的,推荐库:redis-py-cluster,一直在维护.还有一个rediscluster库,看GitHub上已经很久没更新了. 安装 pip3 install redis-py-cluster 连接redis集群 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 from rediscluster import StrictRedisCluster class RedisCluster(object):

之前我们分析过喜马拉雅的爬取信息,使用分布式爬取,而且需要修改scrapy-redis的过滤算法为布隆过滤来减少redis内存占用,最后考虑这样还是不一定够,那么redis集群就是更好的一种选择方式了. Redis 集群介绍 Redis 集群是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集. Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误. Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,

想没想过,自己写一个redis客户端,是不是很难呢? 其实,并不是特别难. 首先,要知道redis服务端用的通信协议,建议直接去官网看,博客啥的其实也是从官网摘抄的,或者从其他博客抄的(忽略). 协议说明中文官网地址: http://www.redis.cn/topics/protocol.html   redis通信协议 列出主要的点,便于对于下面程序的理解. Redis在TCP端口6379(默认端口,在配置可以修改)上监听到来的连接,在客户端与服务器端之间传输的每个Redis命令或者数据都以

表示配置主服务器器的IP和端口 slaveof <masterip> <masterport> # 设置slave是否是只读的.从2.6版起,slave默认是只读的. slave-read-only no 上面两点比较重要,一是设置主从,二是让所有redis节点均可读写 master启动服务 /opt/redis/src/redis-server /opt/redis/src/redis.conf centos7启动: /opt/redis/src/redis-server &am

硬件环境 本文适用的硬件环境如下 Linux版本:CentOS release 6.7 (Final) Redis版本: Redis已经成功安装,安装路径为/home/idata/yangfan/local/redis-3.2.1. 我们要在单台机器上搭建Redis集群,方式是通过不同的TCP端口启动多个实例,然后组成集群. 1.启动Redis多个实例 我们在Redis安装目录下创建目录cluster,并编写7000.conf~7005.conf 6个配置文件,这6个配置文件用来启动6个实例,后

一.应用场景介绍 本文主要是介绍Redis集群在Linux环境下的安装讲解,联网环境安装较为简单,这里只说脱机的Linux环境下是如何安装的.因为大多数时候,公司的生产环境是在内网环境下,无外网,服务器处于脱机状态. 二.安装环境及工具 系统:CentOS7 工具:XShell5及Xftp5 安装包: Ruby-2.4.2 Rubygems-2.6.14 Redis-4.0.2(3.x版本才开始支持集群功能) openssl-1.1.0f 三.安装步骤 要搭建一个最简单的Redis集群,我们至少

上一篇:http://www.cnblogs.com/li-peng/p/6143709.html 官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial  水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢.      使用create-cluster角本创建Redis集群      如果你不想通过配置来创建Redis集群并且不想向上边阐明的一样手动的去执行单独的实例,这里还有更简单的系统(但是你将不会学到等量的操作细节)

今天我们来聊一聊Redis集群.先看看集群的特点,我对它的理解是要需要同时满足高可用性以及可扩展性,即任何时候对外的接口都要是基本可用的并具备一定的灾备能力,同时节点的数量能够根据业务量级的大小动态的伸缩.那么我们一般如何实现呢? 集群的实现方式 说到集群的实现,我会想到两种方式 第一种是去中心化的集群 整个集群是由一组水平的节点构建 通过给各个节点分配不同的角色实现相互配合,并同步各自状态 对外提供单调的接口 整个集群依靠内部的同步机制来进行伸缩和容错 实现复杂 这种集群,常见的有Zookee

1.1.1redis简介 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 1.1.2redis常见使用场景 1.会话缓存(Session Cache) 最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache).用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化.当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗

一.生产应用场景 二.存储架构演变 三.应用最佳实践 四.运维经验总结 第1.2节:介绍redis cluster在唯品会的生产应用场景,以及存储架构的演变.第3节:redis cluster的稳定性,应用成熟度,踩到过那些坑,如何解决这些问题?这部分是大家比较关心的内容.第4节:简单介绍大规模运营的一些经验,包括部署.监控.管理以及redis工具开发. 一.生产应用场景 1.业务范围 redis cluster在唯品会主要应用于后端业务,用作内存存储服务.主要大数据实时推荐/ETL.风控.营销

本文介绍系统缓存组件,采用NOSQL之Redis作为系统缓存层. 一.背景 系统考虑到高并发的使用场景.对于并发提交场景,通过上一章节介绍的RabbitMQ组件解决.对于系统高并发查询,为了提供性能减少数据库压力,我们加入缓存机制,可以不同层次加入缓存支持,本文主要介绍应用服务层和数据层之间加入缓存机制提升性能.业界缓存组件有Redis.Memcached.MemoryCache.本系统采用Redis缓存组件,有些系统将Redis当作MQ使用,此场景本系统用RabbitMQ,Redis主要用于系

集群架构 (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽. (2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效. (3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可 (4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot(插槽)上,cluster 负责维护node<->slot<->value 准备环境 创建一个目录,存放集群

转载自http://weipengfei.blog.51cto.com/1511707/1215042 Redis本身是一个cs模式的tcp server, client可以通过一个socket连续发起多个请求命令. 每个请求命令发出后client通常会阻塞并等待redis服务端处理,redis服务端处理完后将结果返回给client. redis的pipeline(管道)功能在命令行中没有,但redis是支持pipeline的,而且在各个语言版的client中都有相应的实现. 由于网络开销延迟,