前面介绍了<进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF>和<进阶的Redis之Sentinel原理及实战>,这次来了解下Redis的集群功能,以及其中哈希分片原理. 集群分片模式 如果Redis只用复制功能做主从,那么当数据量巨大的情况下,单机情况下可能已经承受不下一份数据,更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据.在这种情况下,数据分片是一个非常好的解决办法. Redis的Cluster正是用于解决该问题.它主要提供两个功能: 自动对数据分片,落到各个节点上 即使集群部分节点失效

复制粘贴自: https://www.e-learn.cn/content/redis/2344485, 点击链接访问原文 仅供个人学习参考之用, 如有侵权, 请联系删除! 高级开发不得不懂的Redis Cluster数据分片机制 Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主

转载来源:https://www.jianshu.com/p/c869feb5581d Redis集群的原理和搭建 前言 Redis 是我们目前大规模使用的缓存中间件,由于它强大高效而又便捷的功能,得到了广泛的使用.单节点的Redis已经就达到了很高的性能,为了提高可用性我们可以使用Redis集群.本文参考了Rdis的官方文档和使用Redis官方提供的Redis Cluster工具搭建Rdis集群. 注意 :Redis的版本要在3.0以上,截止今天,Redis的版本是3.2.9,本教程也使用3.

Redis高级篇 分区 为什么分区? Redis中的分区主要有两个目的: 允许用多台机器的内存存放更大的数据集.如果没有分区,那么你只能存放单台机器内存的最大值的数据集. 允许用多核和多台机器提高计算能力和网络带宽. 分区简单了解 分区方法 假设有4个Redis实例(服务器)R0,R1,R2,R3,代表user的许多keys如user:1,user:2..等,那么就有多种方法实现将给定的key映射到对应的Redis服务器上. 最简单的方式之一是用range partitioning,即将一个范围

数据是怎样分布在多个Redis实例上的 分区是将你的数据分布在多个Redis实例上,以至于每个实例只包含一部分数据. 为什么分区是有用的呢 Redis分区有两个主要目标: 它允许更大的数据库,用许多计算机的内存总和.如果不进行分区,你将会受限于单台计算机的内存. 它允许将计算能力扩展到多核和多台计算机,将网络带宽扩展到多台计算机和网络适配器. 假设我们有4个Redis实例(R0, R1, R2, R3),其上有许多代表用户的key,比如user:1, user:2, ... 等等,那么在存储一个

利用多写Redis实现分布式锁原理与实现分析   一.关于分布式锁 关于分布式锁,可能绝大部分人都会或多或少涉及到. 我举二个例子:场景一:从前端界面发起一笔支付请求,如果前端没有做防重处理,那么可能在某一个时刻会有二笔一样的单子同时到达系统后台. 场景二:在App中下订单的时候,点击确认之后,没反应,就又点击了几次.在这种情况下,如果无法保证该接口的幂等性,那么将会出现重复下单问题. 在接收消息的时候,消息推送重复.如果处理消息的接口无法保证幂等,那么重复消费消息产生的影响可能会非常大. 类似

Redis技术交流群481804090 Redis:https://github.com/zwjlpeng/Redis_Deep_Read 本篇博文紧随上篇Redis有序集内部实现原理分析,在这篇博文里凡出现源码的地方均以下述src/version.h中定义的Redis版本为主 #define REDIS_VERSION "2.9.11" 在上篇博文Redis有序集内部实现原理分析中,我分析了Redis从什么时候开始支持有序集.跳表的原理.跳表的结构.跳表的查找/插入/删除的实现,理解

原文:深入理解Redis主键失效原理及实现机制 作为一种定期清理无效数据的重要机制,主键失效存在于大多数缓存系统中,Redis 也不例外.在 Redis 提供的诸多命令中,EXPIRE.EXPIREAT.PEXPIRE.PEXPIREAT 以及 SETEX 和 PSETEX 均可以用来设置一条 Key-Value 对的失效时间,而一条 Key-Value 对一旦被关联了失效时间就会在到期后自动删除(或者说变得无法访问更为准确).可以说,主键失效这个概念还是比较容易理解的,但是在具体实现到 Red

1. 介绍 cache就是人们所说的缓存.我们这里所说的cache是web上的.对用户来说,衡量一个网站是否具有良好的体验,其中一个标准就是响应速度的快慢.可能网站刚上线,功能还较少,数据库的记录也不多的情况下,网站可能访问速度比较快,也不需要优化.但是随着网站发展起来,功能越来越多,数据库越来越大的时候,这个时候可能网站的访问速度就会下降.无论网站刚上线初期还是到一定程度的情况,我们都希望网站具有良好的响应速度. 而要怎样提高页面响应速度呢?其中一个方法当然就是本章所说的cache.先来说整个

1.程序指定分区的分片 此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片. 此方法为直接依据字符子串(必须是数字)计算分区号(由应用传递參数.显式指定分区号). 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-substring-040302" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString"> <pro

高可用架构」的各位老铁们,你们好!你是否还记得上个月发布的文章中,有两篇深入讲解Redis的文章,分别是和,广大粉丝读者们对这两篇文章整体评价颇高.而我就是这两篇文章的原创作者「老钱」(钱文品),我是来自掌阅的服务端技术专家. 上周我用了蹩脚的英语向Redis作者antirez就「跳跃列表」的算法问题向他提了一个优化建议,这个优化可以显著提升zadd指令的操作性能,避免非必要的计算浪费. 几天后,antirez向我表达了感谢,作为小学生的我感到非常激动,他告诉我这个小建议在某些应用场合下足以将z

Redis是一个基于内存的数据库,其不仅读写速度快,每秒可以执行大约110000的写操作,81000的读取操作,而且其支持存储字符串,哈希结构,链表,集合丰富的数据类型.所以得到很多开发者的青睐.加之其支持主从.持久化等功能,3.0版本开始正式提供分片技术.让其在大型互联网应用中大显身手,本文通过实际操作和理论相配合,对redis进行详细地阐述. 一.redis的安装与使用 下载直接去redis的官网http://redis.io/进行不同操作系统对应的版本.本文中采用的redis的版本为3.2

Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节点.三个主节点会分配槽,处理客户端的命令请求,而从节点可用在主节点故障后,顶替主节点. 如上图所示,该集群中包含 6 个 Redis 节点,3主3从,分别为M1,M2,M3,S1,S2,S3.除了主从 Redis 节

说明: 下面的示例基本都是基于Linux去实现,目的是为了环境的统一,以便于把性能调整到最优.且基于Java.建议生产环境不要使用Windows/Mac OS这些. 在Java领域,基于客户端进行分片最常用的库应该是Jedis,下面基本是基于Jedis进行实例实践.当然,除了这个还可以基于自己的业务去实现. 现在官方已经出到了4.0版本,也同样支持了集群功能,那么现在市面上基本不用客户端去实现分片做集群,主要集中在服务端来达到高可用的Redis集群,所以,是否有必要客户端去实现集群,需要在自己的

一:redis主从复制的原理,步骤.   第一步:复制初始化 --->从redis启动后,会根据配置,向主redis发送SYNC命令.2.8版本以后,发送PSYNC命令. --->主redis收到SYNC命令后,开始在后台保存快照文件(即RDB持久化的过程),并将保存快照期间接收到的命令缓存起来. --->当主redis完成快照后,主redis会将快照文件和缓存命令发送给从redis.复制初始化结束. --->当主redis的复制初始化结束后,主redis每当收到写命令就会异步将写

本文转自https://blog.csdn.net/niucsd/article/details/50966733,描述了redis实现原理和应用场景,篇幅较长,有意学习redis的同学可耐心阅读.   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.   1. MySql+Memcached架构的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的

Redis 节点分别维护自己负责的槽和对应的数据.伸缩原理:Redis 槽和对应数据在不同节点之间移动 环境:CentOS7 搭建 Redis 集群 一.集群扩容 1. 手动扩容 (1) 准备节点 9007,并加入集群 192.168.11.40:9001> cluster meet 192.168.11.40 9007 [注意]若 cluster meet 加入已存在于其它集群的节点,会导致集群合并,造成数据错乱!.建议使用 redis-cli 的 add-node: # 若节点已加入其它集群

Rb,redis blaster,是一个为 redis 实现非复制分片(non-replicated sharding)的库.它在 python redis 之上实现了一个自定义路由系统,允许您自动定位不同的服务器,而无需手动将请求路由到各个节点. 它没有实现 redis 的所有功能,也没有尝试这样

介绍 Redis Cluster Redis 集群是 Redis 提供的分布式数据库方案, 集群通过分片(sharding) 来进行数据共享, 并提供复制和故障转移功能. 节点 一个 Redis 集群通常由多个节点(node) 组成, 在刚开始的时候,每个节点都是相互独立的,它们都处于一个只包含自己的集群当中, 要组建一个真正可工作的集群, 我们必须将各个独立的节点连接起来,构成一个包含多个节点的集群. 连接各个节点的工作可以使用 cluster meet 命令来完成, 该命令的格式如下:clu

http://blog.jobbole.com/71095/ 对于缓存失效,不同的缓存有不同的处理机制,可以说是大同中有小异,作者通过对Redis 文档与相关源码的仔细研读,为大家详细剖析了 Redis 的缓存过期/失效机制相关的技术原理与实现细节. 下面是作者原文: 作为一种定期清理无效数据的重要机制,主键失效存在于大多数缓存系统中,Redis 也不例外.在 Redis 提供的诸多命令中,EXPIRE.EXPIREAT.PEXPIRE.PEXPIREAT 以及 SETEX 和 PSETEX 均