[作业描述] 1.配置codis-ha 2.总结对比codis的集群方式和redis的cluster集群的优缺点 =================================================================================   一.codis-ha的部署配置 ##codis-ha要独立于codis集群,单独配置,也是基于go环境的 1.go方式下载codis-ha: go get github.com/ngaut/codis-ha 2.进入c

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

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=208733458&idx=1&sn=691bfde670fb2dd649685723f7358fea&scene=1&key=c76941211a49ab58cb17c68ecaeeda0f1c083d9508a0f6629461fff9025fd87de4706bd9c1730e0ddbab70568b34b16a&ascene=0&

codis Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别,有部分命令支持 Codis 上层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等ٗ作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务Codis由四部ӣ组成 • Codis-proxy:实࣫redis协议,由于本身是无状态的,因此可以部署很多个节点 • Codis-co

主从同步 1.CPA原理 1. CPA原理是分布式存储理论的基石: C(一致性):   A(可用性):  P(分区容忍性); 2. 当主从网络无法连通时,修改操作无法同步到节点,所以“一致性”无法满足 3. 除非我们牺牲“可用性”,也就是暂停分布式节点服务,不再提供修改数据功能,知道网络恢复 一句话概括CAP: 当网络分区发生时,一致性 和 可用性 两难全 2.redis主从同步介绍 1. 和MySQL主从复制的原因一样,Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况. 2

一.codis介绍 Codis是一个分布式Redis解决方案,对于上层的应用来说,连接到Codis Proxy和连接原生的RedisServer没有明显的区别,有部分命令不支持 Codis底层会处理请求的转发,不停机的数据迁移等工作,所有后边的一切事情,对于前面的客户端来说是透明的,可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的Redis服务. Codis由四部分组成 Codis-proxy:实现redis协议,由于本身是无状态的,因此可以部署很多个节点 Codis-config :是codis的管

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

背景介绍 我们先来看一下为什么要做集群,如果我们要部署一个单节点Redis,很明显会遇到单点故障的问题. 首先能想到解决单点故障的方法,就是做主从,但是当有海量存储需求时,单一的主从结构就会出问题,说问题之前要先了解一下主从之间是如何复制的. 我们把Redis分为三个部分,分别是客户端.主节点以及从节点,如果从节点要同步主节点的数据,它首先会发Sync指令给主节点,主节点收到指令之后会执行BGSAVE命令生成RDB文件,这个RDB文件指的是快照文件,它是Redis两种备份方式的其中一种,另一种叫

redis集群是一个无中心的分布式redis存储架构,可以在多个节点之间进行数据共享,解决了redis高可用.可扩展等问题,redis集群提供了以下两个好处:1)将数据自动切分(split)到多个节点2)当集群中的某一个节点故障时,redis还可以继续处理客户端的请求 一个 Redis 集群包含 16384 个哈希槽(hash slot),数据库中的每个数据都属于这16384个哈希槽中的一个  集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽 集群中的每一个节点负

redis-cluster配置   为什么要用redis-cluster 1.并发问题 redis官方声称可以达到 10万/每秒,每秒执行10万条命令假如业务需要每秒100万的命令执行呢? 2.数据量太大 一台服务器内存正常是16~256G,假如你的业务需要500G内存, 新浪微博作为世界上最大的redis存储,就超过1TB的数据,去哪买这么大的内存条?各大公司有自己的解决方案,推出各自的集群功能,核心思想都是将数据分片(sharding)存储在多个redis实例中,每一片就是一个redis实例

    集群解决方案 课程目标 目标1:说出什么是集群以及与分布式的区别 目标2:能够搭建Zookeeper集群 目标3:能够搭建SolrCloud集群 目标4:能够搭建RedisCluster集群 1.集群概述 1.1什么是集群 1.1.1集群概念 集群是一种计算机系统, 它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作.在某种意义上,他们可以被看作是一台计算机.集群系统中的单个计算机通常称为节点,通常通过局域网连接,但也有其它的可能连接方式.集群计算机通常用来改进单

为什么要用redis-cluster 1.并发问题 redis官方生成可以达到 10万/每秒,每秒执行10万条命令假如业务需要每秒100万的命令执行呢? 2.数据量太大 一台服务器内存正常是16~256G,假如你的业务需要500G内存, 新浪微博作为世界上最大的redis存储,就超过1TB的数据,去哪买这么大的内存条?各大公司有自己的解决方案,推出各自的集群功能,核心思想都是将数据分片(sharding)存储在多个redis实例中,每一片就是一个redis实例. 各大企业集群方案: twempr

Codis是基于代理的高性能Redis集群方案,使用Go语言进行开发,现在在在豌豆荚及其它公司内已经广泛使用,当然也包括我们公司. Codis与常见的Redis集群方案对比. 在搭建的时候,个人觉得Redis Cluster搭建起来非常容易,但是redis-cluster没有GUI管理面板,另外查询资料发现redis-cluster的客户端实现redis-cluster的协议比较麻烦. 而codis在使用的时候,就像正常连接redis客户端一样,不过codis有些命令不支持.动手吧 多看几眼这个

Redis-Cluster 即使是使用哨兵,此时的Redis集群的每个数据库依然存有集群中的所有数据,从而导致集群的总数据存储量受限于可用存储内存最小的节点,形成了木桶效应.而因为Redis是基于内存存储的,所以这一个问题在redis中就显得尤为突出了 在redis3.0之前,我们是通过在客户端去做的分片,通过hash环的方式对key进行分片存储.分片虽然能够解决各个节点的存储压力,但是导致维护成本高.增加.移除节点比较繁琐.因此在redis3.0以后的版本最大的一个好处就是支持集群功能,集群的

1 Redis集群 1.1 什么是集群 集群就是很多服务器组成的一个网络.指的是将多台服务器集中在一起,实现同一业务. 1.2 为什么要集群 一台服务器不能满足开发需要的时候,需要多台服务器来支持.这个时候就需要做集群,但是集群往往伴随 着分布式. 1.3 集群的特性及能力 1.集群的两大关键特性: 可扩展性----集群的性能不限于单一的服务实体,新的服务实体可以动态地加入到集群,从而增强集群的性能.动态添加服务器高可用性----集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of servic

为什么要用redis-cluster 并发问题 redis官方生成可以达到 10万/每秒,每秒执行10万条命令 假如业务需要每秒100万的命令执行呢? 数据量太大 一台服务器内存正常是16~256G,假如你的业务需要500G内存, 新浪微博作为世界上最大的redis存储,就超过1TB的数据,去哪买这么大的内存条?各大公司有自己的解决方案,推出各自的集群功能,核心思想都是将数据分片(sharding)存储在多个redis实例中,每一片就是一个redis实例. 各大企业集群方案: twemproxy

在大数据高并发场景下,单个 Redis 实例往往会显得捉襟见肘.首先体现在内存上,单个 Redis 的内存不宜过大,内存太大会导致 rdb 文件过大,进一步导致主从同步时全量同步时间过长,在实例重启恢复时也会消耗很长的数据加载时间,特别是在云环境下,单个实例内存往往都是受限的.其次体现在 CPU 的利用率上,单个 Redis 实例只能利用单个核心,这单个核心要完成海量数据的存取和管理工作压力会非常大. 正是在这样的大数据高并发的需求之下,Redis 集群方案应运而生.它可以将众多小内存的 Red

明天就是大年三十了,今天在家有空,想集中整理一下CQRS架构的特点以及相比传统架构的优缺点分析.先提前祝大家猴年新春快乐.万事如意.身体健康! 最近几年,在DDD的领域,我们经常会看到CQRS架构的概念.我个人也写了一个ENode框架,专门用来实现这个架构.CQRS架构本身的思想其实非常简单,就是读写分离.是一个很好理解的思想.就像我们用MySQL数据库的主备,数据写到主,然后查询从备来查,主备数据的同步由MySQL数据库自己负责,这是一种数据库层面的读写分离.关于CQRS架构的介绍其实已经非常

概述: NodeJS宣称其目标是“旨在提供一种简单的构建可伸缩网络程序的方法”,那么它的出现是为了解决什么问题呢,它有什么优缺点以及它适用于什么场景呢? 本文就个人使用经验对这些问题进行探讨. 一. NodeJS的特点 我们先来看看NodeJS官网上的介绍: Node.js is a platform built on Chrome's JavaScript runtime for easily building fast, scalable network applications. Node

摘要: 文章背景,来自于群内周五晚上的一次头脑风暴式的思维碰撞交流活动. 随着前端技术的蓬勃发展, 各种新技术随着生产力的需要不断的涌入我们的视野, 那今天探讨的话题是这些新时代的前端兵器谱: 一. html : Emmet,jade,haml,slim http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/06/emmet_and_haml.html 二. css : less,sass,stylus http://www.zhihu.com/question/2030038