Redis 集群模式简述 一个集群模式的官方推荐最小最佳实践方案是 6 个节点,3 个 Master 3 个 Slave 的模式,如 图00 所示. key 分槽与转发机制 Redis 将键空间分为了 16384 个槽,通过以下算法确定每一个 key 的槽: CRC16(key) mod 16384 由于 16384 = 2 的 14 次方,对一个 2 的 n 次方取余相当于对于它的 2 的 n 次方减一取与运算.所以优化为: CRC16(key) & 16383 当 key 包含 hash t

有 A,B,C 三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点 B 失败了, 那么整个集群就会以为缺少 5501-11000 这个范围的槽而不可用.

PS:不得不说Java编程思想这本书是真心强大.. 学习内容: 1.HashMap<K,V>在多线程的情况下出现的死循环现象   当初学Java的时候只是知道HashMap<K,V>在并发的情况下使用的话,会出现线程安全问题,但是一直都没有进行深入的研究,也是最近实验室的徒弟在问起这个问题的原因之后,才开始进行了一个深入的研究.   那么这一章也就仅仅针对这个问题来说一下,至于如何使用HashMap这个东西,也就不进行介绍了.在面对这个问题之前,我们先看一下HashMap<K

线上kafka与storm的空载情况下负载都比较高, kafka达到122%, storm平均负载达到, 20%,  当前是通过Ambari下管理kafka的, a. 先停止s5的kafka进程.b. 开启s5 上kafka的jmx远程监控, kafka的启动命令为: source /usr/hdp/current/kafka-broker/config/kafka-env.sh ; /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka start , kafka 的s

转载自:https://blog.csdn.net/lzhcoder/article/details/79469123 https://blog.csdn.net/u013374645/article/details/91409150 1.最经典的缓存+数据库读写的模式,cache aside pattern 1.1.Cache Aside Pattern (1)读的时候,先读缓存,缓存没有的话,那么就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应 (2)更新的时候,先删除缓存,然后再更新数据库

在master节点上的hadoop安装目录下 进入conf目录 配置hdfs-site.xml文件 添加节点如下: <property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>home/hadoop/hadoop-0.20.2/conf/excludes</value> </property> 节点的值为excludes文件的路径 该文件的内容为要下架的节点的ip地址或者主机名,一行一个 完成配置

父集高度未知,子集高度已知: 可以使用弹性盒来解决: justify-content属性定义了项目在主轴上的对齐方式. align-items属性定义项目在交叉轴上如何对齐.

Redis主要有哪些功能? 1.哨兵(Sentinel)和复制(Replication) Redis服务器毫无征兆的罢工是个麻烦事,如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢?这时候就需要哨兵和复制. Sentinel可以管理多个Redis服务器,它提供了监控,提醒以及自动的故障转移的功能,Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器. Redis也是利用这两个功能来保证Redis的高可用的 2.事务 很多情况下我们需要一次执行不止一个命令,而且需要其同时成功或者

Redis主要有哪些功能? 哨兵(Sentinel)和复制(Replication) Redis服务器毫无征兆的罢工是个麻烦事,如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢?这时候就需要哨兵和复制. Sentinel可以管理多个Redis服务器,它提供了监控,提醒以及自动的故障转移的功能,Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器. Redis也是利用这两个功能来保证Redis的高可用的 事务 很多情况下我们需要一次执行不止一个命令,而且需要其同时成功或者失败.r

前言 接[中篇],在有一些场景下,我们需要对 ASP.NET Core 的加密方法进行扩展,来适应我们的需求,这个时候就需要使用到了一些 Core 提供的高级的功能. 本文还列举了在集群场景下,有时候我们需要实现自己的一些方法来对Data Protection进行分布式配置. 加密扩展 IAuthenticatedEncryptor 和 IAuthenticatedEncryptorDescriptor IAuthenticatedEncryptor是 Data Protection 在构建其密

Redis集群方案 Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,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,解决单实例内存增大带来的一系列问题. 本篇文章简单介绍五种方案: 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 官方cluser方案 从redis 3.0版本开始支持redis-cluster集群,redis-cluster采用无中

转载自:https://www.jianshu.com/p/1ecbd1a88924 Redis集群方案 Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,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,解决单实例内存增大带来的一系列问题. 本篇文章简单介绍五种方案: 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 1.官方cluser方案 从red

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

前言: SnowFlake 雪花ID 算法是推特公司推出的著名分布式ID生成算法.利用预先分配好的机器ID,工作区ID,机器时间可以生成全局唯一的随时间趋势递增的Long类型ID.长度在17-19位.随着时间的增长而递增,在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎可以更快的插入递增的主键.而不像UUID那样因为写入是乱序的,InnoDB不得不频繁的做页分裂操作,耗时且容易产生碎片. 对于SnowFlake 的原理介绍,可以参考该文章:理解分布式id生成算法SnowFlake 理解了雪花的基本原理

在开发测试环境中,我们一般搭建Redis的单实例来应对开发测试需求,但是在生产环境,如果对可用性.可靠性要求较高,则需要引入Redis的集群方案.虽然现在各大云平台有提供缓存服务可以直接使用,但了解一下其背后的实现与原理总还是有些必要(比如面试), 本文就一起来学习一下Redis的几种集群方案. Redis支持三种集群方案 主从复制模式 Sentinel(哨兵)模式 Cluster模式 主从复制模式 1. 基本原理 主从复制模式中包含一个主数据库实例(master)与一个或多个从数据库实例(sl

本篇文章版权归博客园和作者吴双本人共同所有,转载和爬虫请注明原文系列地址http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 本人之前有篇文章,讲到了redis主从复制,读写分离.然而留下的问题是当主服务器挂了,我们就无法向客户端提供任何服务了呀,这样的方案,就不能称之为高可用方案.下面,提供一种Redis集群高可用方案,拙劣之处,欢迎指正和补充. Redis为我们提供了哨兵,它就像一个为我们的Redis服务站岗的人,当主服务器发生异常时,他会通过投票的方式,将从服务节点

根据一些测试整理出来的一份方案(转自http://www.cnblogs.com/lulu/): 1. Redis 性能 对于redis 的一些简单测试,仅供参考: 测试环境:Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G,1000M网卡 Redis 版本:2.6.9 客户端机器使用redis-benchmark 简单GET.SET操作: 1. 1单实例测试 1. Value大小:10Byte~1390Byte 处理速度: 7.5 w/s,速度受单线程处理能力限制 2. Valu

大约一年多前,公司同事开始使用Redis,不清楚是配置,还是版本的问题,当时的Redis经常在使用一段时间后,连接爆满且不释放.印象中,Redis 2.4.8以下的版本由于设计上的主从库同步问题,就会导致整个问题,不知是否确为这个Bug所致.但从那以后,我就很少敢去尝试使用Redis.曾想转投MongoDB,但公司同事给我的回复是,由于MongoDB宕机,数据丢失,公司损失惨重.于是,我一直停留在Memcached使用范畴,且用的还比较一般. 由于前段时间使用Kestrel,同时要操作Memca

根据一些测试整理出来的一份方案: 1. Redis 性能 对于redis 的一些简单测试,仅供参考: 测试环境:Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G,1000M网卡 Redis 版本:2.6.9 客户端机器使用redis-benchmark 简单GET.SET操作: 1. 1单实例测试 1. Value大小:10Byte~1390Byte 处理速度: 7.5 w/s,速度受单线程处理能力限制 2. Value 大小:1400 左右 处理速度突降到5w/s 样子,网卡未能

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

Twemproxy 又称nutcracker ,是一个memcache.Redis协议的轻量级代理,一个用于sharding 的中间件.有了Twemproxy,客户端不直接访问Redis服务器,而是通过twemproxy 代理中间件间接访问. Twemproxy 为 Twitter 开源产品,简单来说,Twemproxy是Twitter开发的一个redis代理proxy,类似于nginx的反向代理或者mysql的代理工具,如amoeba.Twemproxy通过引入一个代理层,可以将其后端的多台R