AKF原理AKF(X-Y-Z)1.X轴：主从复制的全量同步解决了单点故障问题，也就是AKF理论中的X轴。
2.Y轴：按照不同的业务使用不同的redis服务。订单、用户、支付等都使用不同的服务。也就是AKF理论中的Y轴。
3.Z轴：解决单业务中的数据膨胀问题，使用分片模式。使用哈希取摩等散列算法进行散列。例如用户信息、订单信息、商品详情等日请求数据量特别大的问题。通俗来说 AKF（X-Y-Z） X：
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2023-08-11 19:54:15
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### 如何在Redis中实现AKF公司
在本文中，我们将带您逐步实现一个Redis AKF公司示例。Redis是一个高效的键值数据库，可以为您的公司提供快速的数据存储和检索功能。我们将从理解整个流程入手，然后通过代码示例详细讲解每一步。
#### 流程概述
以下是实现Redis AKF公司的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-11-01 08:37:44
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## 实现Redis的AKF
作为一名经验丰富的开发者，我会教导你如何实现Redis的AKF。在开始之前，让我们先来了解一下整个流程。
### 整体流程
下面是实现Redis的AKF的步骤展示：
```mermaid
gantt
title 实现Redis的AKF
section 概述
定义需求: 0, 2
设计架构: 2, 4
section
原创
2024-01-24 11:09:47
26阅读
Redis-AKF/CAP原则1. AKF 扩展立方体理论之前讨论的情况都是单机版单进程下的情况AKF扩展立方体（Scalability Cube），是《架构即未来》一书中提出的可扩展模型，这个立方体有三个轴线，每个轴线描述扩展性的一个维度，他们分别是产品、流程和团队：X轴 —— 代表无差别的克隆服务和数据，工作可以很均匀的分散在不同的服务实例上；Y轴 —— 关注应用中职责的划分，比如数据类型，交
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2023-08-14 14:34:28
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单击、单节点、单实例存在的问题单点故障（物理机挂了，要等很久才能可用）容量有限压力过大解决方式AKF有XYZ三个轴，可以只发生一个，可以多个维度一起发生X轴：Redis示例的副本，数据库的副本…读写分离，增加备用性，解决单点故障的问题，全量镜像，不能解决容量有限的问题 Y轴：对要存的数据按照不同的功能业务拆分，不同类别的数据分开存储，客户端实现指定查询哪个库，解决容量有限的问题 Z轴：在按照业务拆
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2023-11-26 16:31:42
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前言大数据技术相辅相成，没有任何一种技术是没有缺点，孤立发展的。昨天咱们整理了大数据计算引擎Spark和Flink的区别联系，大家反响还不错，今天咱们再来分析下Kafka和Redis的对比，看分布式发布订阅都有什么各自的优势与缺点。Redis是什么Redis 是开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value非关系型数据库。可能有朋友会问，Redis作为存储数据库，怎么和分布式发布订阅
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2023-05-22 14:03:49
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Redis--AKF架构 AKF架构由于redis是单进程、单线程、单实例的，所以如果我们只使用一个redis与客户端交互就会带来单点故障、缓存容量、压力等一系列问题，如下图所示基于以上三种问题，人们提出了AKF架构，其中，x轴的扩展为redis的全量镜像，保证当前redis挂掉之后服务依然可以正常提供，而且x轴上的redis实例可以向client提供一些服务，缓解压力x轴的扩展有效的缓解了压力
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2023-10-26 15:49:27
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很多人知道AKF扩展立方体是从《架构即未来》这本书开始。实际上akfpartners官方写过4篇关于AKF扩展立方体的文章，还有一篇介决的问题是提供无限扩...
原创
2024-05-20 15:08:09
54阅读
Redis主从复制 文章目录Redis的数据一致性Redis集群1.redis高可用（x轴）2.redis的哨兵3.如何解决容量有限问题（Y轴）4.redis的集群4.1 redis集群的代理实现（tw以及predixy）4.2 redis集群cluster Redis的数据一致性单机Redis会带来哪些问题单点故障问题容量有限问题（IO、CPU）压力利用AKF理论解决上述的问题，分别从XYZ三个
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2023-10-19 09:19:43
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一、AKF原则1.redis单节点有什么问题？(1) 单点故障(2) 容量有限(3) 压力大2.什么是AKF原则？二、CAP理论1.什么是CAP2.主从和主备的区别：3.主备模型怎么自动的故障转移？ 一、AKF原则1.redis单节点有什么问题？(1) 单点故障(2) 容量有限(3) 压力大2.什么是AKF原则？AKF网上查不到是什么的缩写。。 说穿了，就是从3个维度解决单以上3个问题（不止re
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2023-06-29 16:14:11
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前言 当我们需要分布式系统提供更强的性能时，该怎样扩展系统呢？什么时候该加机器？什么时候该重构代码？扩容时，究竟该选择哈希算法还是最小连接数算法，才能有效提升性能？在面对 Scalability 可伸缩性问题时，我们必须有一个系统的方法论，才能应对日益复杂的分布式系统。这一讲我将介绍 AKF 立方体
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2020-08-30 11:39:00
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1. 前言 当我们需要分布式系统提供更强的性能时，该怎样扩展系统呢？什么时候该加机器？什么
原创
2022-07-13 20:39:52
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导读本章我们将要讲解Redis使用过程中及集群进化过程中AKF问题的解决方案。如果大家在工作、学习、面试中针对redis还有什么疑问或者其他问题，可以评论区告诉我。 为了保证可以连续不间断地获取最新的技术分析及讲解，建议关注本博客【不吃_花椒】。图示解释AKF（X-Y-Z）问题：1.X轴：主从复制的全量同步解决了单点故障问题，也就是AKF理论中的X轴。2.Y轴：按照不同的业务使用不同的redis服
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2023-11-08 21:33:38
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这里是目录标题1. 单机/单节点/单实例会存在哪些问题？2. 如何解决单机带来的问题？3. 多节点带来的数据一致性问题(分布式事务)4. 解决X轴单点故障的问题1. Redis主从复制2. Redis高可用 (Sentinel)5. 解决Y轴容量的问题(Redis 分区)1. proxy解决方案2. 负载层解决方案 1. 单机/单节点/单实例会存在哪些问题？单点故障(X)容量有限(Y)IO压力/
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2023-12-11 12:49:24
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这篇文章描述了基于Apache Kafka和Redis的体系结构如何应用于构建高性能，弹性流系统。它适用于近实时系统，在该系统中，需要处理大量事件流，并将结果提交给大量的订户，每个订户都接收自己的流视图。 示例可能包括以下内容： 流化庄家赔率-不同用户浏览网站的不同部分，其投注单可增加不同的市场实时游戏-根据玩家的输入和游戏规则，为每个玩家计算一个不同的世界视图基于订阅的数据分发，每个使用
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2024-05-30 09:34:25
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在 5G 网络的安全类型：UE 访问网络服务所需的“网络访问安全性”。 此安全性主要涵盖信令和数据的身份验证，完整性和加密。域安全性主要涵盖不同网络节点之间的安全通信。 应用程序域安全性涵盖对等应用程序之间的安全性机制。有两种不同的身份验证 服务操作“身份验证”通过向 AUSF 提供以下信息，允许请求者 NF 发起 UE 的身份验
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2023-12-05 12:37:51
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Oracle在今年5月推出了一套为各方寄予厚望的MySQL产品 -- MySQL Fabric，从字面上不太能看出它是啥，但是从名称上还是有迹可循的。fabric是“织物”的意思，这意味着它是用来“织”起一片MySQL数据库。MySQL Fabric是一套数据库服务器场(Database Server Farm)的架构管理系统。MySQL Fabric是什么？ MySQL Fabric能“组织”多
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2023-06-04 17:00:31
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上篇我们主要讲解了一下redis使用AKF拆分之X轴的实践，也就是有点像副本式存储。 但光有X轴还不够，因为存储容量是克隆式的，存储的内容都一样，因此还是存在容量受限的问题。 因此，今天讲的就是redis基于AKF在Y轴的应用。 基于Y轴拆分，基准就是将一大块数据分为许多小块。 拆分一般可分为两种：数据可以分类，交集不多如果这一大块数据有着明显的种类特点，那么拆分可以直接按照业务逻辑或者其特点来拆
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2024-02-22 11:45:43
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Redis，它首先是一个内存数据库，其提供的PUB/SUB功能把消息保存在内存中(基于channel)，因此如果你的消息的持久性需求并不高且后端应用的消费能力超强的话，使用Redis PUB/SUB是比较合适的使用场景。比如官网说提供的一个网络聊天室的例子：模拟IRC，因为channel就是IRC中的服务器。用户发起连接，发布消息到channel，接收其他用户的消息。这些对于持久性的要求并不高，使
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2023-06-28 16:54:58
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比例立方体2018年4月25日| 发布者：Robin McGlothinScale Cube是用于定义微服务和扩展技术产品的模型。AKF Partners于2007年发明了Scale Cube，最初于2007年在我们的博客上在线发布（原创文章），随后在我们的第一本书“ 可伸缩性艺术”和第二本书“ 可伸缩性规则”中发布。 Scale Cube（有时称为“AKF
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2024-05-12 18:00:16
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