1、集群分片模式如果 redis 只用复制功能做主从，那么当数据量巨大的情况下，单机情况下可能已经承受不下一份数据，更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据。在这种情况下，数据分片是一个非常好的解决办法。redis 的 custer 正是用于解决该问题。它主要提供两个功能：1、自动对数据分片，落到各个节点上 2、即使集群部分节点失效或者连接不上，依然可以继续处理命令对于第二点，它的功能有点类似于
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2023-08-17 10:33:40
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文章标题1 一致性哈希1.1 简单哈希1.2 一致性哈希1.3 一致性哈希的分析1.4 某节点宕机(缩减节点)1.5 新增节点1.6 一致性哈希的数据倾斜问题1.7 虚拟节点解决数据倾斜问题1.8 一致性哈希的应用案例2 Redis 集群分槽的实现 1 一致性哈希伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。在 Redis 中为了保证 Redis 的高可用也为 Redis 搭建了集群对数据进行分槽存放。
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2023-08-02 16:22:34
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Redis集群使用数据分片，而非一致性哈希来实现，一个Redis集群包含16384个哈希槽（hash slot），使用set所存储的数据都属于16384个哈希槽中的其中一个，集群使用 crc16(key) % 16384 来计算key属于哪个槽。举例说明，现需要搭建Cluster集群6个节点，redis的端口号依次为7000，7001，7002，7003，7004，7005，6个节点分为3组，一主
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2023-08-17 23:24:43
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/*
* Redis应用之Hash数据类型
* 问题1：操作命令
* 问题2：存储实现原理和数据结构
* 问题3：应用场景
* */先了解下什么是hash，什么是hash碰撞：
hash：是包含键值对的kv的数据结构，是一个无序的散列表。
碰撞：任意一个字符串经过hash算法之后都会输出一个固定长度的字符串，当发现输出的固定长度字符串的值一样的时候我们称之为hash碰撞（发生的概率很小）1、操作命
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2023-08-08 11:32:50
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前言Redis集群混合使用了查询路由和客户端分区。集群Redis集群提供的能力：自动切分数据集到多个节点上。当部分节点故障或不可达的情况下继续提供服务。Redis 集群和数据分片Redis集群不是使用一致性哈希，而是使用哈希槽。整个redis集群有16384个哈希槽，决定一个key应该分配到那个槽的算法是：计算该key的CRC16结果再模16834。 集群中的每个节点负责一部分哈希槽，比如集群中有
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2023-09-08 23:51:09
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hash在Redis中的底层实现有两种，一种是zipList，这种是当hash结构的V值较小的时候使用的编码方式。这个已经在Redis底层数据结构之list这篇文章中介绍过了。这篇文章主要讲解一下另外一种实现方式，字典dict，这是当hash结构的V值较大时采用的编码方式。dict这里又要开始鞭尸C语言了，字典dict作为一种常用的数据结构，C语言内部并不具备，因而Redis的开发人员自己设计和
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2023-08-07 17:52:32
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1 哈希槽是什么1.1 为什么出现？ 由于一致性哈希算法的数据倾斜问题，Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。 哈希槽实质就是一个数组空间，数组[0, 2^14 - 1]形成hash so
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2023-07-13 16:08:57
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简介新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储hash存储结构优化 ：如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构 如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构数据结构Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典。内部实现结构上同 J
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2023-08-29 17:57:20
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哈希表的定义哈希存储的基本思想是以关键字Key为自变量，通过一定的函数关系（散列函数或哈希函数），计算出对应的函数值（哈希地址），以这个值作为数据元素的地址，并将数据元素存入到相应地址的存储单元中。查找时再根据要查找的关键字采用同样的函数计算出哈希地址，然后直接到相应的存储单元中去取要找的数据元素即
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2019-05-10 15:10:00
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一、Redis集群分为3种 redis的主从和哨兵两种集群方案，redis从3.0版本开始引入了redis-cluster(集群)。从主从-哨兵-集群可以看到redis的不断完善；主从复制是最简单的节点同步方案无法主从自动故障转移。哨兵可以同时管理多个主从同步方案同时也可以处理主从自动故障转移，通过配置多个哨兵节点可以解决单点网络故障问题，但是单个节点的性能压力问题无法解决。
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2023-08-18 21:02:37
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使用Redis的哈希功能1、HSET 命令用于添加一个键值到指定的散列中。如果键不存在，则生成一个新的键。如果指定的键存在，则其值会被新的值覆盖。 127.0.0.1:6379> HSET KEY FILED VALUE 例如， 127.0.0.1:6379> HSET HTBL NAME "randyma"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HSET
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2024-06-11 09:08:49
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Redis的哈希数据类型存储的是一个string类型的field和value的映射表，hash适合存放对象；Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（4294967295,40多亿）。1、HGET key field value 用于给哈希表中的字段赋值； 如果哈希表不存在，一个新的哈希表被创建并进行Hset操作； &
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2023-05-25 12:46:59
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一致性哈希算在 1997 年由麻省理工学院提出，目的是解决分布式缓存的问题一致性哈希算法是一种特俗的哈希算法，在使用一致性哈希算法后，哈希表槽位数 (大小) 的改变平均只需要对 K/n 个关键字进行重新映射，其中 K 是关键字的数量，n 是槽位数量；然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位，几乎需要对所有关键字进行重新映射一、一致性哈希算法一致性哈希算法将哈希值空间组织成一个虚拟的圆环假设将某个哈
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2023-07-20 13:16:04
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一致性hash 基本概念
普通
hash
是对主机数量取模，而一致性
hash
是对
2^32
（
4 294 967 296
）取模。我们把
2^32
想象成一个圆，就像钟表一样，钟表的圆可以理解成由60
个点组成的圆，而此处我们把这个圆想象成由
2^32
个点组成的圆，示意图如下： 圆环的正上方的点代表
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2023-11-25 17:55:59
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Redis数据类型之（哈希Hash和集合Set）一定注意看红色注意项。
哈希（Hash）:Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。特征：提到hash首先想到Java语言中的hashMap，他的结构也是key-value结构（下面
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2023-07-27 21:12:15
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Redis 哈希(Hash) Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。 Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。 实例redis 127.0.0.1:6379> HMSET w3ckey name "redis tutorial" description "redis basic co
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2023-07-21 02:21:37
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一 哈希对象简介几乎所有的编程语言都提供了哈希（hash）类型，它们的叫法可能是哈希、字典、关联数组；哈希又称散列在Redis中，哈希类型是指键值本身又是一个键值对结构，形如value={{field1，value1}，…{fieldN，valueN}}，Redis键值对和哈希类型二者的关系可以下图表示二 常用命令命令 最好亲自去敲一下。三、内部编码哈希类型的内部编码有两种：ziplist（压缩列
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2023-05-30 10:58:22
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1.概述2.Hash哈希类型的相关命令2.1.命令参考地址：http://redisdoc.com/hash/hexists.html2.2.设
原创
2022-07-11 21:01:14
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作者：一棵梧桐木在了解golang的map之前，我们需要了解哈希这个概念。哈希表，又称散列表(Hash table)，是根据键(key)而直接访问在内存储存位置的数据结构。也就是说，它通过计算出一个键值的函数，将所需查询的数据映射到表中的一个位置让人访问，这加快了查找速度。这个映射函数称为散列函数，存放记录的数组称作散列表。1、特点一个优秀的哈希函数应该包含以下特性：均匀性：一个好的哈希函数应该在
原创
2021-12-10 09:53:50
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单key：对象（属性名-属性值...）哈希类型(hash)Redis的hash 是一个string类型的key和value的映射表，这里的value是一系列的键值对，hash特别适合用于存储对象。哈希类型的数据操作总的思想是通过key和field操作value，key是数据标识，field是域，value是我们感兴趣的业务数据。 1.hset语法：hset key
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2023-10-11 17:33:25
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