# Redis Key 离散分布
在使用 Redis 进行数据存储时，合理的 key 的设计对于系统的性能和可扩展性至关重要。Redis 是一个基于内存的键值型数据库，数据存储在内存中，因此 key 的设计可以直接影响到数据的访问速度和在集群环境下的负载均衡。
## 为什么要关注 Redis Key 的离散分布
在 Redis 中，key 的分布对于集群环境下的数据均衡非常重要。如果所有的
散列类型Redis采用字典结构以键值对的形式存储数据的，而散列类型（hash）的键值也是一种字典结构，其存储了字段（field）和字段值的映射，但字段值只能是字符串，不支持其他数据类型，即散列类型不能嵌套其他的数据类型。一个散列类型键可以包含至多2的32次方减一个字段。注：除了散列类型，Redis 的其他数据类型同样不支持数据类型嵌套。散列类型适合存储对象。存储结构如下：而在关系数据库中如果要存储
1.redis键key1.key
keys *：查看当前key列
exists key的名字，判断某个key是否存在
move key db
--->当前库就没有了，被移除了
expire key 秒钟：为给定的key设置过期时间（到期/终止时间）
ttl key 查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
type key 查看你的key是什么类型[c
前言RedLock：官方权威的用Redis实现分布式锁管理器的算法。Java实现RedLock原理的Reddison ： RLock。引用RedLock实现原理中的分布式锁实现目标：在描述我们的设计之前，我们想先提出三个属性，这三个属性在我们看来，是实现高效分布式锁的基础。安全属性：互斥，不管任何时候，只有一个客户端能持有同一个锁。效率属性A：不会死锁，最终一定会得到锁，就算一个持有锁的客户端宕掉
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2023-08-11 16:06:52
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Redis 常用数据结构Redis 常用数据结构有string、hash、list、set、zset，本文会介绍其使用方法和使用场景。stringstring 是字符串类型，以Key-Value形式存储，适用于缓存、计数器、分布式session、分布式全局id等场景。常用命令SET key value # 设置指定 key 的值
GET key
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2023-09-15 22:27:21
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1. 认识Redis Cluster1. 集群所解决的问题：提供极高的并发量，即使单个Redis的并发处理量已经很多，但是在大型应用系统中，仍然远远不足，集群提高了并发处理量能存储更多的数据，单台Redis机器的内存大小有限制，可以通过增加内存条来解决但仍然有限制，集群就可以更好的解决2. 数据分布：对于一份全量数据，如果其大小超过机器内存，就需要将数据按照分区规则分布式存储在一个个节点
随机变量的分布模式是统计模型的基础，R的基础包stats提供了许多关于概率分布的函数。本篇主要介绍离散型分布，包括两点分布、二项分布、帕斯卡分布、负二项分布、几何分布、超几何分布和泊松分布。1 stats中关于概率分布的函数stats工具包针对每种分布模式提供了4个函数，分别用于计算概率密度函数、概率分布函数、概率分位数的取值以及生成符合该分布的随机序列。概率密度函数主要对于连续型变量而言。对于离
一、数据分布概述简单的来讲就是在分布式系统中数据该怎么分布，比如：存储数据的系统有3个节点，需要存储数字1~100，哪些数字存在节点1上，哪些数字存在节点2上，哪些数字存在节点3上？1.数据分布算法的基本目标：1.均匀性(Uniformity)：不同存储节点的 负载 应该 均衡。接着上面的例子，比如：节点1放了数字1~98，节点2放了数字99~100，节点3什么都没方
解释关键词：概率分布:离散概率分布和连续概率分布随机变量：量化的随机世界的函数分布：数据在统计图中的形状概率分布：用统计图来表示随机变量所有可能的结果和对应结果发生的概率 离散的概率计算是体积； 连续的概率计算是面积一、离散概率分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布（1）伯努利分布伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”
redis分布式架构cluster(一)优势：解决单机的内存，并发，流量瓶颈一、数据分布理论redis cluster 的数据分布规则： 哈希–虚拟槽分区集群功能限制 a. 批量操作例如mget、mset只支持在一个槽中的keys，只支持多key在同一节点的事务功能 b. 不支持多数据库空间，仅一个库 db 0 c. 复制结构只支持一层，不能嵌套树状复制结构常见的分区理论： 顺序分区、哈希分区哈希
Redis集群通过分片的方式来保存数据库中的键值对：一个集群中，每个键都通过哈希函数映射到一个槽位，整个集群共分16384个槽位，集群中每个主节点负责其中的一部分槽位。 当数据库中的16384个槽位都有节点在处理时，集群处于上线状态；相反，如果数据库中有任何一个槽没
分布式锁是控制分布式系统或不同系统之间共同访问共享资源的一种锁实现 如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个资源时，往往通过互斥来防止彼此干扰。redis分布式锁的三要素：1.加锁使用setnx命令加锁，key是锁的唯一标识，可以根据业务来命名，value为当前线程的ID或者UUID（后面介绍原因） 比如扣减商品库存，key可是 lock_stock_upc ，value可以为当前线程I
统计学习-再谈基本离散统计分布再谈基本离散分布 在上一篇介绍统计分布的文章里，我们简单介绍了离散分布里的几个经典分布，也就是伯努利分布、二项分布、泊松分布。在本次文章里，我们将会继续介绍另外一些比较经典的离散分布，分别是多项分布，几何分布，超几何分布，负二项分布。这几个分布和之前文章探讨过的二项分布存在某些联系，下面我们将会介绍这些分布。  
1 数据分布1.1 数据分布理论分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种，区别如下分区方式特点代表产品哈希分区离散度好 数据分布和业务无关 无法顺序访问Redis Cluster Cassandra Dynamo顺序分区离散度容易倾斜 数据分布和业务有关 可顺序访问Bigta
Redis ClusterRedis Cluster是Redis的作者 Antirez 提供的 Redis 集群方案 —— 官方多机部署方案，每组Redis Cluster是由多个Redis实例组成。如：当你配置了6个Redis实例，其中有3个作为主节点，其他3个作为从节点使用（最小配置）。使用Redis Cluster可以提高数据的安全性与服务的高可用性能，当其中有主节点宕机了，Re
离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。 离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 伯努利分布 伯努利分布(Ber
概率分布是描述随机变量在各个可能取值的概率分布情况的工具。在概率统计学中，我们常常使用五种概率分布来描述统计分布情况：两点分布、二项分布、泊松分布、几何分布以及超几何分布。1、两点分布两点分布又称为伯努利分布，是一种概率分布，它只有两种可能的结果：成功和失败。在两点分布中，成功的概率通常用p表示，失败的概率为1-p。两点分布的概率密度函数为：P(X=k)= pk+(1-p)(1-k) 其
使用":"体现层次 >set key1:key2:key4 value1
"OK"
>set key1:key2:key5 value2
"OK"
>set key1:key3:key5 value3
"OK"
>set key1:key3:key4 value4
"OK" 使用RedisDesktopManager查看结果有文件夹突出层次关系！如何把一个二维表存储在r
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2023-07-08 13:29:06
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在之前我们讲到了主从，但是对于大数据量的场景下我们就需要用到集群了，让我们来了解下集群吧。为什么需要集群单机内存太小redis最高可以达到10万/s 请求，如果超过该频率呢？数据分布方式数据分布方式有如下两种方式：顺序分布哈希分布分布方式特点顺序分布数据分散度易倾斜可顺序访问键值业务相关支持批量操作哈希分布数值分散度高无法顺序访问键值分布业务无关支持批量操作哈希分布节点取余分区 hash(key)
本文列举了常见的离散分布，关于它们的背景、概率分布列、数学期望与方差，以及与之相关的一些重要性质；比如几何分布的无记忆性、 二项分布的泊松近似、超几何分布的二项近似。。。。可作为离散分布的知识速查表。目录1. 二项分布b(n,p)2. 泊松分布 3 超几何分布4 几何分布 5 负二项分布 / 巴斯卡分布6 常用离散分布表1. 二项分布b(n,p)背景：在n重伯努利实验
