正文 Redis Partitioning即Redis分区，简单的说就是将数据分布到不同的redis实例中，因此对于每个redis实例所存储的内容仅仅是所有内容的一个子集。分区（Partitioning）不仅仅是Redis中的概念，几乎是所有数据存储系统都会涉及到的概念，这篇文章将会在理解分区基本概念的基础之上进一步了解Redis对分区的支持。 一、我们为什么要分区 我们为什么要分区？分区的
Redis1 redis是什么？通常而言目前的数据库分类有几种，包括 SQL/NSQL,，关系数据库，键值数据库等等 等，分类的标准也不以，Redis本质上也是一种键值数据库的，但它在保持键值数据库简单快捷特点的同时，又吸收了部分关系数据库的优点。从而使它的位置处于关系数据库和键值数 据库之间。Redis不仅能保存Strings类型的数据，还能保存Lists类型（有序）和Sets类型（无序）的数据
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2023-07-08 14:45:56
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为什么要使用redis的多数据库，我们项目中就这么用了，这点我也想不明白。如果是要做业务隔离，那么可以给不同业务的缓存key添加一个前缀，如果因此导致key过长，可以把一个大的redis集群拆分为对应多个业务的集群。不管分多少个库，集群总的内存大小是不变的，所能存储的数据也是一样多的，为何不把一个大的集群拆分给每个业务使用呢？既然要做业务隔离，将一个大的redis集群拆分给不同业务使用，根据不同业
一、简单介绍redis最主要的功能：
1.1 做缓存，一些经常查询的数据又不会修改的数据就可以放在redis中；
1.2 可以做redis队列，比如短信邮件可以放入到redis队列中。
1.3 redis-session共享
1.4 redis-锁
缺点：数据多了会消耗内存，
优点：但是查询数据库快，可以减轻数据库的压力。
首先redis有16个数据库，那么根据数据库的下标去区分数
本案例项目根据黑马头条的MySQL，Redis数据库优化1.分片2.垂直拆分3.水平拆分分片作用分片也称为数据拆分 (Shareding), 其主要工作就是对单库单表进行拆分, 多库多表共同组成完整的数据集合分片可以提高吞吐量, 同一时间数据的读写完成量更多, 扩充单机存储的容量/读写速度上限分类分片主要分为两种:
垂直拆分水平拆分注意点不要轻易分库分表，因为分片会带来 诸多分布式问题, 让
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2023-09-08 13:29:31
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Redis 独特的数据库概念Redis支持多个数据库，并且每个数据库的数据是隔离的不能共享，并且基于单机才有，如果是集群就没有数据库的概念。Redis是一个字典结构的存储服务器，而实际上一个Redis实例提供了多个用来存储数据的字典，客户端可以指定将数据存储在哪个字典中。这与我们熟知的在一个关系数据库实例中可以创建多个数据库类似，所以可以将其中的每个字典都理解成一个独立的数据库。每个数据库对外都是
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2023-06-13 15:13:13
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一、Redis简介：Redis是一种数据库。能够存储数据、管理数据的一种软件。Redis的特点支持数据持久化 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。支持多种数据结构 Redis不仅仅支持简单的 key-value字符串(strings) 类型的数据，同时还提供哈希表(hashes)，列表(lists)，集合(sets)，有序集合(sorted
主从复用：作用：数据备份、读写分离、集群、高可用、宕机容错机制主从复制配置redis主从复制概述1、redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库（master）一类是从数据库（slave），主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据，一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库
Redis集群第一篇之哨兵(Sentinel)Redis单机存在的问题：单点故障容量有限压力过大Redis使用默认的异步复制，其特点是低延迟和高性能解决方案思路：使用AKF拆分原则：AKF旨在提供一个系统化的扩展思路。AKF 把系统扩展分为以下三个维度：X 轴：直接水平复制应用进程来扩展系统。Y 轴：将功能拆分出来扩展系统。Z 轴：基于用户信息扩展系统。redis做主从或主备主从、主备区别：主备：
Redis 能做什么？1、集群、分布式架构的 session 共享问题。通常在集群、分布式架构中使用如下方法，但是都存在一定的问题。存储在 cookie 中：不安全；存储在文件服务器或者数据库里：大量的 IO 效率问题；session 复制：session 数据冗余、节点越多浪费越大；而使用 Redis 作为缓存数据库，数据完全在服务器内存中，安全且速度快。2、提高数据库性能。传统方式提高数据库性
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2023-05-25 15:02:52
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Redis简介及优势Redis特点Redis优势Redis与其他key-value存储有何不同 Redis 是一款完全开源且高性能的key-value数据库 Redis特点Redis是基于内存的数据库，速度快，而且支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis支持多种数据结构，包括String、List、Set、Hash、Zset五种类型。Redi
一、为什么要分库分表软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:数据量MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000
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2023-08-15 18:41:57
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Redis压力测试 指令：./redis-benchmark -h 127.0.0.1Redis实现分表分库Redis数据压力如果mysql压力不够，使用mycat 如果tomcat压力不够，使用nginx 如果redis内存不够呢？ 这时我们可以使用分表分库。分库思路不管数据库还是客户的缓存都找代理(网关)对Key进行路由（这里是通过Key的长度取模）把数据存到相应Redis服务器代码解析 re
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2023-05-29 11:04:55
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一. 大纲在谈论数据库架构和数据库优化的时候，我们经常会听到分库分表、分区、分片(Sharding)等关键词，对于这些概念，相信大家应该都有听说过或是浏览过相关的文档，我们今天就来详细了解下这几个比较容易混淆的概念。首先呢，我们需要知道上述的这些方案都是为了同一个目的而产生，那就是为了突破单表/库过大或单节点数据库服务器的性能瓶颈，解决数据库的扩展性问题。因为随着表数据量的增长，单机数据库的资源和
一、为什么要分库分表软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能:数据量MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000
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2023-05-25 11:23:10
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# Django Redis 分库
## 什么是 Django Redis 分库
在开发 Web 应用程序时，通常会使用关系型数据库来存储数据。然而，有时候单一的数据库可能无法满足需求，特别是在面对大规模数据或高并发访问的情况下。为了提高性能和扩展性，我们可以将数据库分为多个部分，每个部分称为一个数据库分库。Django 是一个流行的 Python Web 开发框架，而 Redis 是一个开源
# 在Redis中实现分库存储的步骤
Redis是一款高性能的键值存储数据库，适用于缓存和轻量级的数据存储。当我们处理大量数据时，单一数据库可能无法满足需求，因此需要实现分库存储。本文将逐步教你如何在Redis中实现“分库存储”。
## 实现步骤
首先，我们先看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
# Redis分库在Java中的应用
## 简介
Redis是一个开源的内存数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、会话管理等场景中。在实际应用中，为了更好地管理数据和提高性能，通常会使用Redis的分库功能。分库可以将数据分散存储在多个数据库中，避免单个数据库负载过重。
本文将介绍如何在Java中使用Redis分库，并提供相应的代码示例。
## Redis分库
Redis分库是通过数据库索
# Redis分库策略
在实际应用中，当数据量很大时，为了有效管理数据和提高性能，我们通常会采用分库分表的策略。对于NoSQL数据库Redis来说，分库分表也是一个很重要的设计考虑因素。本文将介绍Redis分库策略的原理和实现方式。
## 分库策略原理
Redis是一个内存数据库系统，数据存储在内存中，因此在数据量较大时，需要通过分布式存储和分库分表的方式来提高性能和扩展性。分库策略是指将数
# Redis查看分库
Redis是一种高性能的键值对存储数据库，常用于缓存、队列等场景。在实际应用中，我们通常会将数据按照一定的规则分散到多个Redis实例中，以实现数据的分片、负载均衡等目的。本文将介绍如何在Redis中查看分库，并提供相应的代码示例。
## 什么是分库
在Redis中，分库是指将数据根据一定规则分散存储到多个Redis实例中的过程。通常，我们会根据数据的某个属性（如键名
原创
2023-09-23 17:39:30
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