ThinkPHP内置了分布式数据库的支持,包括主从式数据库的读写分离,但是分布式数据库必须是相同的数据库类型. 配置DB_DEPLOY_TYPE 为1 可以采用分布式数据库支持.如果采用分布式数据库,定义数据库配置信息的方式如下: //分布式数据库配置定义 'DB_DEPLOY_TYPE'=> 1, // 设置分布式数据库支持 'DB_TYPE' => 'mysql', //分布式数据库类型必须相同 'DB_HOST' => '192.168.0.1,192.168.0.2', 'DB_

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

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

Redis的复制功能是完全建立在之前我们讨论过的基 于内存快照的持久化策略基础上的,也就是说无论你的持久化策略选择的是什么,只要用到了Redis的复制功能,就一定会有内存快照发生,那么首先要注意你 的系统内存容量规划,原因可以参考我上一篇文章中提到的Redis磁盘IO问题. Redis复制流程在Slave和Master端各自是一套状态机流转,涉及的状态信息是: Slave 端: Master端: 整个状态机流程过程如下: Slave端在配置文件中添加了slave of指令,于是Slave启动时读

昨天公司技术大牛做了一个Redis分布式的技术分享: Redis分布式资源: http://redis.io/topics/cluster-tutorialhttp://redis.io/topics/cluster-spechttps://github.com/StackExchange/StackExchange.Redis 一般的数据分片: 1,按Id 2,按区域 3,按业务 4,数据大小 ....... 3.0之后版本Redis支持集群 Data a,自动分片 b,故障自动转移 大家在脑

最近在写一个天气数据推送的项目,准备用缓存来存储数据.下面分别介绍一下fourinone分布式缓存和Redis分布式缓存,然后对二者进行对比,以供大家参考. 1  fourinone分布式缓存特性 1.1  没有持久化,依靠主从备份来容灾: 1.2 依赖JVM,存储能力受JVM配置内存限制,插满之后拒绝再插入:

Docker下redis的主从.持久化配置 redis是k-v型nosql数据库,支持字符串(string).列表(list).集合(set).散列(hash).有序集合(zset:形如member:score的散列集合,其中member为成员,score为成员得分,必须为float型数据). 综合使用redis的以上5种数据类型,可以将redis应用于各种场景,比如点赞.投票网站.消息队列.分布式锁(使用setnx指令,该指令只有在key不存在的时候,才会执行写入操作).文件分发(没研究过).

目录 锁和分布式锁 锁是什么? 为什么需要锁? Java中的锁 分布式锁 redis 如何实现加锁 锁超时 retry redis 如何释放锁 不该释放的锁 通过Lua脚本实现锁释放 用redis做分布式锁真的靠谱吗 不靠谱的情况 redlock redis分布式锁,Lua,Lua脚本,lua redis,redis lua 分布式锁,redis setnx ,redis分布式锁, Lua脚本在redis分布式锁场景的运用. 锁和分布式锁 锁是什么? 锁是一种可以封锁资源的东西.这种资源通常是共

Redlock:全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁: 使用场景:多个服务间保证同一时刻同一时间段内同一用户只能有一个请求(防止关键业务出现并发攻击): 官网文档地址如下:https://redis.io/topics/distlock 这个锁的算法实现了多redis实例的情况,相对于单redis节点来说,优点在于 防止了 单节点故障造成整个服务停止运行的情况:并且在多节点中锁的设计,及多节点同时崩溃等各种意外情况有自己独特的设计方法: 此博客或

一.前言 在上一篇文章中,已经介绍了基于Redis实现分布式锁的正确姿势,但是上篇文章存在一定的缺陷——它加锁只作用在一个Redis节点上,如果通过sentinel保证高可用,如果master节点由于某些原因发生了主从切换,那么就会出现锁丢失的情况: 客户端1在Redis的master节点上拿到了锁 Master宕机了,存储锁的key还没有来得及同步到Slave上 master故障,发生故障转移,slave节点升级为master节点 客户端2从新的Master获取到了对应同一个资源的锁 于是,客

普通实现 说道Redis分布式锁大部分人都会想到:setnx+lua,或者知道set key value px milliseconds nx.后一种方式的核心实现命令如下: - 获取锁(unique_value可以是UUID等) SET resource_name unique_value NX PX - 释放锁(lua脚本中,一定要比较value,防止误解锁) ]) == ARGV[] then ]) else end 这种实现方式有3大要点(也是面试概率非常高的地方): set命令要用se

Redis分布式锁进化史 近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布

原文:https://blog.csdn.net/Kincym/article/details/78697472 关于redisson的源代码请参考官网:https://github.com/redisson/redisson redisson官方讲解参考:https://github.com/redisson/redisson/wiki/%E7%9B%AE%E5%BD%95 springBoot中实现 首先需要引入redisson <!--redis--> <dependency>

redis是k-v型nosql数据库,支持字符串(string).列表(list).集合(set).散列(hash).有序集合(zset:形如member:score的散列集合,其中member为成员,score为成员得分,必须为float型数据). 综合使用redis的以上5种数据类型,可以将redis应用于各种场景,比如点赞.投票网站.消息队列.分布式锁(使用setnx指令,该指令只有在key不存在的时候,才会执行写入操作).文件分发(没研究过).日志记录等等. redis支持主从配置(拓展

近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布式锁以及其缺陷做了一个整理

Redis几种架构 Redis发展到现在,几种常见的部署架构有: 单机模式: 主从模式: 哨兵模式: 集群模式: 我们首先基于这些架构讲解Redisson普通分布式锁实现,需要注意的是,只有充分了解普通分布式锁是如何实现的,才能更好的了解Redlock分布式锁的实现,因为Redlock分布式锁的实现完全基于普通分布式锁. 普通分布式锁 Redis普通分布式锁原理这个大家基本上都了解,本文不打算再过多的介绍,上一篇文章<Redlock:Redis分布式锁的实现>也讲的很细,并且也说到了几个重要的

redis分布式锁的基本功能包括, 同一刻只能有一个人占有锁, 当锁被其他人占用时, 获取者可以等待他人释放锁, 此外锁本身必须能超时自动释放. 直接上java代码, 如下: package com.test; import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import jav

一.概述 nop支持Redis作为缓存,Redis出众的性能在企业中得到了广泛的应用.Redis支持主从复制,HA,集群. 一般来说,只有一台Redis是不可行的,原因如下: 单台Redis服务器会发生单点故障,并且单服务器需要处理所有的请求会导致压力较大. 单台Redis服务器内存容量有限,不易扩展. 第一个问题可以通过Redis主从模式实现单节点的高可用(HA). 从节点(slave)是主节点(master)副本,当主节点(master)宕机后,Redis 哨兵(Sentinel)会自动将从

Redis分布式篇 1 为什么 需要 Redis 集群 1.1 为什么需要集群? 1.1.1 性能 ​ Redis 本身的 QPS 已经很高了,但是如果在一些并发量非常高的情况下,性能还是会受到影响.这个时候我们希望有更多的 Redis 服务来完成工作. 1.1.2 扩展 ​ 第二个是出于存储的考虑.因为 Redis 所有的数据都放在内存中,如果数据量大,很容易受到硬件的限制.升级硬件收效和成本比太低,所以我们需要有一种横向扩展的方法 1.1.3 可用性 ​ 第三个是可用性和安全的问题.如果只有

前言 近两年来微服务变得越来越热门,越来越多的应用部署在分布式环境中,在分布式环境中,数据一致性是一直以来需要关注并且去解决的问题,分布式锁也就成为了一种广泛使用的技术,常用的分布式实现方式为Redis,Zookeeper,其中基于Redis的分布式锁的使用更加广泛. 但是在工作和网络上看到过各个版本的Redis分布式锁实现,每种实现都有一些不严谨的地方,甚至有可能是错误的实现,包括在代码中,如果不能正确的使用分布式锁,可能造成严重的生产环境故障,本文主要对目前遇到的各种分布式锁以及其缺陷做了一

很多企业都没有使用到 Redis 的集群,但是至少都做了主从.有了主从,当 master 挂掉的时候,运维让从库过来接管,服务就可以继续,否则 master 需要经过数据恢复和重启的过程,这就可能会拖很长的时间,影响线上业务的持续服务. 在了解 Redis 的主从复制之前,让我们先来理解一下现代分布式系统的理论基石——CAP 原理. CAP 原理 CAP 原理就好比分布式领域的牛顿定律,它是分布式存储的理论基石.自打 CAP 的论文发表之后,分布式存储中间件犹如雨后春笋般一个一个涌现出来.理解这