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。
随着Redis中保存数据越来越多,单个Redis节点已不堪负重,需要引入Redis集群方案,Redis常见集群方案有:client分片方案、基于代理方案、redis cluster方案。
而Redis集群则对抗压能力更看重,整个集群的数据库整合起来是一个完整的数据库。要看业务做出不同的选择。
前面几篇已经对Redis中几个关键知识点做了介绍,本篇主要对Redis系列做一下总结以及对Redis中常见面试题简单进行介绍一下。首先我们对前面几篇谈到的Redis知识点进行总结。
Redis存储的是key-value结构的数据,其中key是字符串类型,value有5种常用的数据类型:
消息传播是主服务器收到客户端的写命令或者是key值过期的时候,给从服务器发送相同的写命令,来保证主从同步的。
Redis作为一款性能优异的内存数据库,支撑着亿级数据量的社交平台,也成为很多互联网公司的标配。这里将以Redis Cluster 集群为核心,基于最新的Redis5版本,从原理到实战,玩儿转Redis集群。
并发量大了 =》 主从复制解决 =》主从稳定性 =》哨兵解决 =》单节点的写能力、存储能力、动态扩容都很麻烦 =》集群Cluster解决。
Redis 的优点中提到 Redis 支持持久化数据,宕机后可恢复数据,持久化就是基于内存读写的 Redis 数据一旦断电后,数据就无法恢复,为了解决这个问题,Redis 提供了可以将数据保存到磁盘的功能,这个过程称作持久化,被持久化的数据可以在机器重启后重新加载到内存中。
Redis 3.0之后,节点之间通过去中心化的方式,提供了完整的sharding、replication(复制机制仍使用原有机制,并且具备感知主备的能力)、failover解决方案,称为Redis Cluster。即:将proxy/sentinel的工作融合到了普通Redis节点里。后面将介绍Redis Cluster这种模式下,水平拆分、故障转移等需求的实现方式。
Redis是业界著名的内存型数据库,提供了多种数据结构和强大的性能,可用于高速读写需求场景,适合实时读/写操作。在Redis中,通常有两种数据分片或高可用方案:主从复制和分布式集群。
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。
今天以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。
上一篇《分布式数据缓存中的一致性哈希算法》文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现,今天就以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。
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
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采用无中心结构,每个
在如今的业务场景下,高可用性要求越来越高,核心业务跨可用区已然成为标配。腾讯云数据库高级工程师刘家文结合腾讯云数据库的内核实战经验,给大家分享Redis是如何实现多可用区,内容包含Redis主从版、集群版原生架构,腾讯云Redis集群模式主从版、多AZ架构实现以及多AZ关键技术点,具体可分为以下四个部分: 第一部分:介绍Redis的原生架构,包含主从版及集群版; 第二部分:介绍腾讯云Redis架构,为了解决主从架构存在的问题,腾讯云使用了集群模式的主从版。其次为了更好的适应云上的Redis架构,引入了Pro
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。
现如今 Redis 变得越来越流行,几乎在很多项目中都要被用到,不知道你在使用 Redis 时,有没有思考过,Redis 到底是如何稳定、高性能地提供服务的?
导语|近年来,Redis 变得越来越流行。Redis 持久化、主从复制、哨兵、分片集群是开发者常遇到的、看似容易理解的概念。它们存在什么联系?Redis 为什么会演化出几种架构模式?腾讯云后台开发工程师谭帅将带你一步步构建出稳定、高性能的 Redis 集群。了解 Redis 做了哪些方案来实现稳定与高性能之后,你在日常使用 Redis 时,能够更加游刃有余。
假设一台 32G 内存的服务器部署了一个 Redis,内存占用了 25G,会发生什么?
缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例都需要各自保存一份缓存,缓存不具有一致性。
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
数据持久化本质上是为了做数据备份,有了数据持久化,当Redis宕机时,我们可以把数据从磁盘上恢复回来,但在数据恢复之前,服务是不可用的,而且数据恢复的时间取决于实例的大小,数据量越大,恢复起来越慢。
先来简单了解下redis中提供的集群策略, 虽然redis有持久化功能能够保障redis服务器宕机也能恢复并且只有少量的数据损失,但是由于所有数据在一台服务器上,如果这台服务器出现硬盘故障,那就算是有备份也仍然不可避免数据丢失的问题。 在实际生产环境中,我们不可能只使用一台redis服务器作为我们的缓存服务器,必须要多台实现集群,避免出现单点故障;
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。
数据持久化本质上是为了做数据备份,有了数据持久化,当Redis宕机时,我们可以把数据从磁盘上恢复回来,但在数据恢复之前,服务是不可用的,而且数据恢复的时间取决于实例的大小,数据量越大,恢复起来越慢。Redis的持久化过程可以参考《Redis持久化是如何做的?》。
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。
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:
最近,某客户自建redis迁移上云时出现了容量增加25%的现象。这到底是怎么回事呢?
Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定key 对应哪个槽。
对于 单队列,单进程的queue, 是满足先入先出的特点的,本身是有序的,但是如果有多个队列或多个消费者线程的时候,可能会产生乱序的问题。
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。
导语: 在面试过程中,面试官可能会问到关于Redis缓存的一系列问题。本文将深入探讨Redis缓存相关面试题,并为你提供详细的解答,帮助你在面试中游刃有余。
上篇《架构师之路-https底层原理》里我提到了上面的整体视图,文章也介绍了想要真正能在工作中及时正确解决问题的基本功:原理理解透彻。今天以redis集群解析为例介绍一个及时敏锐的发现问题的基本功:深入分析。
概述 穿透、回种、熔断 缓存中间件对比 Mencache和Redis区别 主从:mysql复制备份 分片:将大数据打碎,分配到不同物理机节点的分区方案 redis3.0之后支持分片 选型:普
分布式主从规则为,前三个实例节点是主,对应的后面三个实例节点为从节点,如果replicas 2,那就多加3个实例节点
由于复制中,每个数据库都是拥有完整的数据,因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点,如果数据量过大,复制就无能为力了。
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0,R1,R2,R3; 很多表示用户的键,像 user:1,user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
前面写完了 Redis 的主从复制、哨兵模式、Redis 持久化方式。这篇文章开始写 Redis 集群啦。
复制的问题 由于复制中,每个数据库都是拥有完整的数据,因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点,如果数据量过大,复制就无能为力了。 分片 分片(Patitioning)就是将数据拆分到多个R
前两篇文章对Redis主从复制和主从切换的知识点进行了介绍,但是也很明显的有一点小弊端:
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么? 说说redis持久化方式?分别优缺点是什么?redis更新策略是什么? redis的数据结构存储?以及应用场景?如何实现集群和高可用? 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁(redis) 分布式锁的实现方式,zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表,redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿,redis的hotkey如何处理?如何保证数据库与缓存双写的一致性
1. redis5.0新特性 1.1. 新的Stream类型 1.1.1. 什么是Stream数据类型 抽象数据日志 数据流 1.2. 新的Redis模块API:Timers and Cluster API 1.3. RDB现在存储LFU和LRU信息 1.4. 集群管理器从Ruby(redis-trib.rb)移植到C代码 1.5. 新的sorted set命令:ZPOPMIN/MAX和阻塞变种 1.6. 主动碎片整理V2 1.7. 增强HyperLogLog实现 1.8. 更好的内存统计报告 1.9. 许
本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍。之后在性能调优等方面进行更深入的介绍和指导。 概述 Redis 是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库、缓存服务或消息服务使用。 Redis 支持多种数据结构,包括字符串、哈希表、链表、集合、有序集合、位图、Hyperloglogs 等。 Redis 具备 LRU 淘汰、事务实现、以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过 Redis Sentinel 实现的高
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