Redis简介： （1）REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。（2）Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。BSD:多用户、透明的。（3）它通常被称为数据结构服务器，因为
数据倾斜是大数据处理无法规避的问题，大数据开发者都必须具备处理数据倾斜的思维和能力。大数据采用分而治之、分布式并行处理大数据集，要想得到最好的处理性能，数据应该均衡的分布到集群各个计算节点上，这样才能真正实现N个节点提升N倍性能。现实是，绝大多数情况下，业务数据是不均衡的，极有可能导致大部分数据被少数几个节点处理，而整个集群的性能是由最后执行完成的任务决定的。所以一旦出现了数据倾斜，不仅整个作业的
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2024-07-05 14:25:53
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当Redis集群挂掉时，可以采取以下措施：检查日志：首先，需要查看Redis的日志，以了解挂掉的具体原因。根据日志中的错误信息，可以更好地定位问题并采取相应的解决方案。检查网络连接：确保Redis集群所在的网络连接正常。可以通过ping命令或者telnet命令来测试网络是否畅通。如果网络连接出现问题，需要修复网络故障，以确保Redis集群正常运行。重启节点：如果Redis集群中的某个节点挂掉，可以
原创
2023-08-09 09:08:26
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数据倾斜的原因: 1. 存在bigkey - 业务层避免bigkey - 将集合类型的bigkey拆分为多个小集合 2. slot手工分配不均 3. hashtag 导致数据分配到同一个slot - 避免使用hashtag访问倾斜的原因: 1. 存在热点数据 - 如果是只读数据,可以使用多副本 key+随机值使数据分配到不同的实例中 或者存储在二级缓存 比如jvm
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2023-06-26 11:16:23
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Hive数据倾斜解决办法总结数据倾斜是进行大数据计算时最经常遇到的问题之一。当我们在执行HiveQL或者运行MapReduce作业时候，如果遇到一直卡在map100%,reduce99%一般就是遇到了数据倾斜的问题。数据倾斜其实是进行分布式计算的时候，某些节点的计算能力比较强或者需要计算的数据比较少，早早执行完了，某些节点计算的能力较差或者由于此节点需要计算的数据比较多，导致出现其他节点的redu
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2023-07-20 20:11:44
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redis集群节点宕机 fail状态 redis的投票机制实测 redis集群是有很多个redis一起工作，那么就需要这个集群不是那么容易挂掉，所以呢，理论上就应该给集群中的每个节点至少一个备用的redis服务。这个备用的redis称为从节点（slave）。 .本文测试 redis集群节点宕机 fail状态以上篇博文为基础Redis集群策略及集群实例。 在Redis集群策略及集群实例中通过单机集
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2023-05-29 22:00:16
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概 述 在服务端系统服务开发中，缓存是一种常用的技术，它可以提高系统对请求的处理效率，而redis又是缓存技术栈中的一个佼佼者，广泛的应用于各种服务系统中。在大型互联网服务中，每天需要处理的请求和存储的缓存数据都是海量的，在这些大型系统中，使用单实例的redis，很难满足系统超高的并发请求以及海量数据缓存需求。大型的互联网服务中对于redis的使用，往往采用集群架构，通过横向
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2023-09-09 22:29:25
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目录Redis集群模式的工作原理能说一下么？首先谈数据分区规则再谈分区具体方案及优缺点最后谈实例通信机制盲目扩大集群规模，实例间的通信量也会增加，集群性能变慢，如何降低实例间的通信开销？在集群模式下，redis 的 key 是如何寻址的？分布式寻址（数据分布方案）都有哪些算法？了解一致性 hash 算法吗？如何防止hash环偏斜呢？Redis集群如何选择数据库？Redis集群最大节点个数是多少？
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2023-12-14 14:31:44
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数据倾斜分为两种： 1.数据量倾斜：在某些情况下，实例上的数据分布不均匀，某个实例上的时候特别多。 2.数据访问倾斜：虽然每个实例上的数据量差别不大，但是某个实例上的数据是热点数据，被访问的非常频繁。数据倾斜的成因和应对方案：1.bigkey导致倾斜 bigkey的value很大或者bigkey中保存大量的集合元素，会导致这个实例的数据量增加，内存消耗也相应的增加 bigkey造成实例io线程阻塞
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2023-07-10 14:18:26
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上篇详细阐述了redis集群的安装搭建以及集群监控变更相关运维操作，本篇继续对redis集群调优和常见问题的解决进行介绍。一、集群调优1.1 Linux 内存内核参数优化：Vm.overcommit_memory参数说明: 文件指定了内核针对内存分配的策略，其值可以是0、1、2。0：表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用；如果有足够的可用内存， 内存申请允许；否则，内存申请失败，并把错误
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2023-12-30 16:51:02
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如果Redis是单节点部署的话，那如果Redis在那种高并发的环境下突然挂掉了，那基本上就玩完了，就算Redis对数据做了持久化，Redis重启之后要去恢复数据的话估计也要花费很久的时间，这样也极大的影响了项目的运行因此在那种高并发的环境下，一般对于Redis的部署都是集群部署的，以此来保证高可用Redis的高可用架构一共分为三种—主从、哨兵、Redis Cluster，它们虽然能够保证Redis
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2023-07-28 11:48:26
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数据倾斜的原因和解决方案： 原因： 数据倾斜是指，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。 方案： 1）网上找了下，spark数据倾
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2024-08-20 22:24:32
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# Redis集群数据倾斜
## 引言
Redis是一种开源的高性能键值存储系统，常用于构建高速缓存、消息队列等场景。Redis集群是Redis的分布式版本，通过在多个节点上分散数据和负载，提供更高的性能和可用性。
然而，Redis集群中可能会出现数据倾斜的问题。数据倾斜指的是在集群中的某些节点上存储的数据量远远超过其他节点，导致负载不均衡，影响整个集群的性能和可用性。本文将介绍Redis集
原创
2023-08-15 13:53:29
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宕机： 宕机是计算机术语，口语里面我们简单的把停掉机器叫做down机，转换为汉字是“宕机”，但很多人都叫做“当机”/“死机”。简单来说就是服务器停止服务。redis一般在企业中做分布式缓存，可以大大的减小高并发的开销。企业中如果只有一台redis，肯定会造成数据丢失，无法挽救redis集群： 两台为一组，一台主机一台备机 ，平时主机工作，备机不工作 ，备机每隔几秒就会给主机发送一个ping ,主机
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2023-08-15 16:02:02
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解惑:这个SPARK任务是数据倾斜了吗？浪院长浪尖聊大数据健身前后对比健身回来的路上，看到微信群里聊技术，一群有问了一个神奇的问题，具体可以看如下截图：哥们给出的结论是repartition导致的数据倾斜，我给他详细的回复了说明了不是数据倾斜。那么接下来，我们就仔细分析一下原因。为了大家更彻底的了解这块内容，文章底部浪尖也录制了一个小视频。那哥们数是repartition导致的数据倾斜原因，是由于
原创
2021-03-19 11:11:05
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Redis是单线程架构，在高并发的场景下，如果出现阻塞，会有严重后果，以下就是对阻塞问题的分析排查和解决 内在原因API 或 数据结构 使用不合理排查： 发现慢查询：执行 slowlog get {n}
发现大对象：执行 redis-cli -h {ip} -p {port} --bigkeys
解决：解决慢查询：调整命令为低算法度命令调整大对象：把大对象拆分为多个小对象，防
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2023-08-30 08:56:45
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Redis系列目录redis系列之——分布式锁redis系列之——缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩redis系列之——Redis为什么这么快？redis系列之——数据持久化（RDB和AOF）redis系列之——一致性hash算法redis系列之——高可用（主从、哨兵、集群）redis系列之——事物及乐观锁redis系列之——数据类型geospatial：你隔壁有没有老王？redis系列之——数据类型b
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2024-06-30 10:31:19
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A，数据倾斜解决方案 使用随机key实现双重聚合
使用随机key实现双重聚合
1、原理
这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就
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2023-12-08 10:51:38
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以下这些Redis相关的面试题，你看是不是很眼熟！Redis支持的数据类型？什么是Redis持久化？Redis有哪几种持久化方式？优缺点是什么？Redis 有哪些架构模式？讲讲各自的特点Redis主从是怎么选取的redis插槽的分配？Redis主节点宕机了怎么办，还有没有同步的数据怎么办？Redis集群的话数据分片怎么分，然后就是如果并发很高，几十万并发，可以做哪些优化？怎么保证redis和db中
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2024-06-21 08:43:12
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# Java Quartz集群解决方案
在一个高并发的系统中，使用Quartz调度任务是一种常见的解决方案。然而，当系统需要扩展到多个节点时，单个Quartz实例可能无法满足需求。这时就需要考虑使用Quartz集群来实现任务的分布式调度。
## 方案介绍
Quartz集群是一种分布式的调度方案，可以在多个节点上同时运行Quartz实例，实现任务的分布式调度。Quartz集群通过使用数据库实现
原创
2024-02-26 04:40:35
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