这实际上是一种静态分片技术。Redis实例的增减，都得手工调整分片程序。基于此分片机制的开源产品，现在仍不多见。这种方式下，可运维性较差。出现故障，定位和解决都得研发和运维配合着解决，故障时间变长。
Redis在3.0之后开始支持sharding集群。Redis集群可以让数据自动在多个节点上分布。如何使用Docker实现Redis集群的一键部署交付，是一个有趣的并且有价值的话题。 本文将给大家介绍基于进程的容器技术实现Redis sharding集群的一键部署。 什么是Redis sharding集群 Redis(redis.io)作为最流行的KV数据库，很长一段时间都是单机运行，关于如何实现Redis的数据在多个节点上的分布，在Redis3.0出来之前，有很多第三方的方案。建议大家参考这个链接：
String 1、概念：string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。 string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。 string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。
1、SCAN命令是增量的循环，每次调用只会返回一小部分的元素。所以不会有KEYS命令的坑。 SCAN命令返回的是一个游标，从0开始遍历，到0结束遍历。scan也有如下一些特设： （1）查询复杂度为O(n)，通过游标分步进行，不会阻塞线程 （2）提供limit参数，控制每次返回结果的最大条数。这里值得注意的是，limit只是一个提示，返回的结果可多可少 （3）同keys一样，它也提供模式匹配功能 （4）返回的结果可能会重复，需要客户端去重 （5）遍历过程中，如果有数据修改，改动后的数据不一定能遍历到 （6）单次返回结果是空的并不意味着遍历结束，而是看返回的游标值是否为0
Redis cluster(来自小姐姐的面试题72) Redis Cluster是一种服务端的分片sharding技术，redis3.0开始使用，采用slot槽的概念，一共分成16384个槽，将请求发送到任意节点，接收到请求到节点会将查询请求发送到正确到节点上执行。 方案说明： 对key进行哈希算法，再对16384取模，确定key落在哪个槽上，再判断槽在哪个节点上。提供哈希的方式将数据分片，每个节点均分存储一定哈希槽区间到数据，默认分配了16384个槽位 每份数据分片会存储在多个互为主从的多节点上（多节点形
下面内容来源于Quora上的一个提问，问题是使用Redis需要避免的五个问题。而回答中超出了五个问题的范畴，描述了五个使用Redis的注意事项。如果你在使用或者考虑使用Redis，可能你可以学习一下下面的一些建议，避免一下提到的问题。 1.使用key值前缀来作命名空间 虽然说Redis支持多个数据库（默认32个，可以配置更多），但是除了默认的0号库以外，其它的都需要通过一个额外请求才能使用。所以用前缀作为命名空间可能会更明智一点。 另外，在使用前缀作为命名空间区隔不同key的时候，最好在程序中使用全局配置来
PS：介绍了运维工具，redis通信的内容拼接，redis存储的技巧，redis正常的时候没问题，并发量大的时候一定要注意，在大流量的情况下，代码的细节至关重要！
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
目前在项目中是混用jedis和redisson的状态，使用jedis是项目前期的原因，目前需要使用redisson的一些高级特性。
在 Kubernetes 大行其道的今天，数据库容器化对于云原生团队而言是一个极具吸引力，但往往不知道从何下手的挑战。
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录，其性能可想而知。而在分库分表的情况下（假设分为2个库），为了保证数据的正确性，SQL会改写为：
1，一致性哈希算法诞生的背景 技术和业务是相互推动，共同前进的。一致性哈希算法的产生也源于业务的需求。随着业务的增长，一台单机 已经不能满足业务的需要，分布式架构应运而生。分布式环境下，多台机器需要协同作业，如果保证数据在分布式 环境下的一致性，就成为了亟待解决的问题。一致性哈希算法，就是为了解决多台机器，在动态增删的情况下，能够 最大限度地保证信息的一致性。 一致性哈希算法是一种分布式哈希算法，设计目标是为了解决互联网中的热点(Hot spot)问题。一致性哈希算法 设计初衷和CARP十分类似。CARP，即Composition/Aggregation Principle，组合/聚合原则。CARP的目标之一，是为 了改善服务的可用性。在多台服务器环境下，进行故障转移，提高系统的可用性。一致性哈希修正了CARP使用的简单 哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
前文回顾 上一篇文章基于redis的分布式锁实现写了基于redis实现的分布式锁。分布式环境下，不会还使用单点的redis，做到高可用和容灾，起码也是redis主从。redis的单线程工作，一台物理机只运行一个redis实例太过浪费，redis单机显然是存在单点故障的隐患。内存资源往往受限，纵向不停扩展内存并不是很实际，因此横向可伸缩扩展，需要多台主机协同提供服务，即分布式下多个Redis实例协同运行。 在之前的文章Redis Cluster深入与实践介绍过Redis Cluster的相关内容，之前特地花
在本专栏前面的文章中，我们介绍了各种本地缓存框架，也知晓了本地缓存的常见特性与设计理念。在前两篇文章中，我们介绍了集中式缓存 Redis的一些主流特性与典型使用场景。现在我们来对比一下，分布式缓存相比于本地缓存，在实现层面需要关注的点有哪些不同。梳理如下：
类似订单表，用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表，在项目初期为了快速上线，一般只是单表设计，不需要考虑分库分表。随着业务的发展，单表容量超过千万甚至达到亿级别以上，这时候就需要考虑分库分表这个问题了，而不停机分库分表迁移，这应该是分库分表最基本的需求，毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护"，这得多low呀，以后跳槽面试，你跟面试官说这个迁移方案，面试官怎么想呀？
虽然说Redis支持多个数据库（默认32个，可以配置更多），但是除了默认的0号库以外，其它的都需要通过一个额外请求才能使用。所以用前缀作为命名空间可能会更明智一点。
面试过程是一个由浅入深的过程，面试官先给求职者抛出一个相对简单的问题，然后通过一环套一环的追问深入考察求职者对知识点的理解掌握程度。
写在最前: 本文主要描述在网站的不同的并发访问量级下，Mysql架构的演变 可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关，没有并发的增长，也就没有必要做高可扩展性的架构，这里对可扩展性进行简单介绍一下，常用的扩展手段有以下两种 Scale-up : 纵向扩展，通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩，提升服务能力 Scale-out : 横向扩展, 通过加节点（机器）来实现伸缩，提升服务能力 对于互联网的高并发应用来说，无疑Scale out才是出路，通过纵向的买更高端的机器一直是我们所避讳的问题，也不是长
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
mysql和redis的关系？ 要根据具体的业务情景去选型： mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据，使用频繁的数据，比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql，不同型号的硬件设备，做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表（sharding） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分
畅爽火热的狂欢月已然来临，在城市中随处都能感受到世界杯带来的激情。为世界杯加油怎能少得了程序员？不过今天我们不谈明星，不说球队，我们一起聊聊阵型。毫无疑问，阵型对于一支足球队来说，基本决定了比赛策略和节奏以及球员的职责，常见的几种如442、433、451、352等及其变种几乎涵盖了90%以上的阵型。小编今天就为大家整理了码云开源项目中的 433 阵型，希望大家能够喜欢！ 如果大家有意向做开源项目，记得托管到 码云 上哦，我们会及时给予推荐。最后，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人哦！ 三个前端
将整个hash值得区间组织成一个闭合的圆环，计算每台服务器的hash值、映射到圆环中。使用相同的hash算法计算数据的hash值，映射到圆环，顺时针寻找，找到的第一个服务器就是数据存储的服务器。
在服务开发中，单机都会存在单点故障的问题，及服务部署在一台服务器上，一旦服务器宕机服务就不可用，所以为了让服务高可用，分布式服务就出现了，将同一服务部署到多台机器上，即使其中几台服务器宕机，只要有一台服务器可用服务就可用。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 在服务开发中，单机都会存在单点故障的问题，及服务部署在一台服务器上，一旦服务器宕机服务就不可用，所以为了让服务高可用，分布式服务就出现了，将同一服务部署到多台机器上，即使其中几台服务器宕机，只要有一台服务器可用服务就可用。 redis也是一样，为了解决单机故障引入了主从模式，但主从模式存在一个问题：master节点故障后服务，需要人为的手动将slave节点切换成为maser节点后服务才恢复。redis为解决这一问题又引入了哨兵模式
在服务开发中，单机都会存在单点故障的问题，即服务部署在一台服务器上，一旦服务器宕机服务就不可用，所以为了让服务高可用，分布式服务就出现了，将同一服务部署到多台机器上，即使其中几台服务器宕机，只要有一台服务器可用服务就可用。
1. Redis常见集群技术 长期以来，Redis本身仅支持单实例，内存一般最多10~20GB。这无法支撑大型线上业务系统的需求。而且也造成资源的利用率过低——毕竟现在服务器内存动辄100~200GB。 为解决单机承载能力不足的问题，各大互联网企业纷纷出手，“自助式”地实现了集群机制。在这些非官方集群解决方案中，物理上把数据“分片”（sharding）存储在多个Redis实例，一般情况下，每一“片”是一个Redis实例。 包括官方近期推出的Redis Cluster，Redis集群有三种实现机制，分别介绍如
前一篇文章通过Redis的有序集合Sorted Set和调度框架Quartz实例一版简单的延时任务，但是有两个相对重要的问题没有解决：
为了增加db的并发能力，常见的方案就是对数据进行sharding，也就是常说的分库分表，这个需要在初期对数据规划有一个预期，从而预先分配出足够的库来处理。
作为一个C/C++的开发者而言，开启Golang语言开发之路是很容易的，从语法、语义上的理解到工程开发，都能够快速熟悉起来；相比C、C++，Golang语言更简洁，更容易写出高并发的服务后台系统
从 3.0 版本开始，redis 具备了集群功能，实现了分布式、容错、去中心化等特性，在生产环境中对于保证数据一致性和安全性、提高系统响应能力都有着很必要的意义。 本文我们就来介绍 redis 集群的三种搭建模式和搭建方法。
注意这篇文章要结合上一篇文章，数据迁移问题分库分表下，扩容数据免迁移方案-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
3、redis (jedis cluster的sharding jedisCluster读写 lettuce读写分离)
最近几年来，越来越多的文章介绍了 Raft 或者 Paxos 这样的分布式一致性算法，且主要集中在算法细节和日志同步方面的应用。但是呢，这些算法的潜力并不仅限于此，基于这样的分布式一致性算法构建一个完整的可弹性伸缩的高可用的大规模存储系统，是一个很新的课题，我结合我们这一年多以来在 TiKV 这样一个大规模分布式数据库上的实践，谈谈其中的一些设计和挑战。
优化shema、sql语句+索引； 第二加缓存，memcached, redis； 主从复制，读写分离； 垂直拆分，根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统； 水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key, 为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
Redis 单节点虽然有通过 RDB 和 AOF 持久化机制能将数据持久化到硬盘上，但数据是存储在一台服务器上的，如果服务器出现硬盘故障等问题，会导致数据不可用，而且读写无法分离，读写都在同一台服务器上，请求量大时会出现 I/O 瓶颈。
已经写了两节的redis的高性能数据结构了，今天换个口味，今天我们看一下redis在分布式系统中的应用，使用redis做分布式锁，这可以说是老生常谈的问题了。
它们对应于四种 BLOB 类型，并具有相同的最大长度和存储要求。 BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写，对 TEXT 值不区分大小写。
一、Redis与MySQL对比 相同点： Master-Slave架构，集群架构下无法很好的完成数据拷贝，确保数据一致性。 支持数据文件持久化存储，但数据文件过大时，宕机重启可能存在安全隐患。 不同点： Redis时效性能远比MySQL要高得多，支持复杂的数据类型，基本上都是内存操作，效率远胜于MySQL。 Redis是NoSQL型数据库，或者说是Store-Cache型数据库，而MySQL属于RDBMS，关系型数据库，虽然自身做了查询缓存，但效果一般。 Redis支持以数据横向切分，便于根据业务需求扩展
SQL 标准定义的四个隔离级别为： read uncommited ：读到未提交数据 read committed：脏读，不可重复读 repeatable read：可重读 serializable ：串行事物
MongoDB是一个非常有前途的数据库，MongoDB官方对自己的定位是通用数据库，其实这个定位跟MySQL有些像。虽其流行度还远未达到MySQL的水平，但笔者有个可能不恰当的比较，MongoDB就像N年前的MySQL，随着时间的推移，会变得越来越强大，也会越来越流行。下面结合MongoDB的几大特色来谈谈MongoDB的适用场景。
在 MySQL 集群架构中有两种主流的集群实现，一种是读写分离，而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。
redis 的复制分为两部分操作 同步（SYNC）和 命令传播（command propagate）
目前Redis server端还没有出集群方案。客户端的集群方案，有没有一种方案，可以做sharding，同时也可以做主备，主机挂了，slave能自动顶上。有没有这样的方案呢？现在在使用redis集群的公司，一般是怎么做的呢？
目前Redis server端还没有出集群方案。客户端的集群方案，有没有一种方案，可以做sharding，同时也可以做主备，主机挂了，slave能自动顶上。有没有这样的方案呢？现在在使用redis集群
作为后端的程序开发人员，经常听到高并发，但是高并发到底有多高？其实是没有数值定义的
转载自 https://blog.csdn.net/cleble/article/details/78325527
晚上把公司应用的架构结合之前研究的东西梳理了下，整理了一张架构规划图，贴在这里备份 下面是个人理解的做架构的几个要点： 1、系统安全 这是首要考虑的，以这张图为例，网络划分为3个区： a) DMZ区可
数据表A（ID），A的数据量很⼤的情况下，我们会进⾏分表操作，A（ID）表拆分成了A1表 （ID）+A2表(ID)，需要⼀种在分布式集群架构中能够产⽣全局唯⼀ID的⽅案
>>Redis Redis的优点： 支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算） 支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。 支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。 单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。 支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。 支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。
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