一、引言上一篇文章我们一步一步的教大家搭建了Redis的Cluster集群环境，形成了3个主节点和3个从节点的Cluster的环境。当然，大家可以使用 Cluster info 命令查看Cluster集群的状态，也可以使用Cluster Nodes 命令来详细了解Cluster集群每个节点的详细信息和关系。我们可以在主节点上增加数据、操作数据，也可以在从节点上读取数据，这些操作当然都没有问题。我们
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2023-06-13 10:47:27
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文章作者：何永康，腾讯 CSIG 后台研发工程师。一、Redis 基础数据结构1. StringRedis 里的字符串是动态字符串，会根据实际情况动态调整。类似于 Go 里面的切片-slice，如果长度不够则自动扩容。至于如何扩容，方法大致如下：当 length 小于 1M 的时候，扩容规则将目前的字符串翻倍；如果 length 大于 1M 的话，则每次只会扩容 1M，直到达到 512M
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2023-08-23 16:41:19
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字典扩容需要同时满足如下两个条件： 1、哈希表中保存的key数量超过了哈希表的大小（可以看出size既是哈希表大小，同时也是扩容阈值） 2、当前没有子进程在执行aof文件重写或者生成RDB文件；或者保存的节点数与哈希表大小的比例超过了安全阈值（默认值为5） 一、rehash 字典初始化，在redis中字典中的hash表也是采用延迟初始化策略，在创建字典的时候并没有为哈希表分配
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2023-07-07 12:02:30
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why： Redis的字典使用哈希表作为底层实现。 在字典容量不足，或者使用率非常低的时候，需要做对应的扩容，或者缩容操作。 what： 字典结构如下： 具体代码： 多态字典而设置的。 type属性是一个指向dictT
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2023-07-12 11:19:17
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1、redis-sentinel模式的不足之处使用Redis Sentinel 模式架构的缓存体系，在使用的过程中，随着业务的增加不可避免的要对Redis进行扩容，熟知的扩容方式有两种，一种是垂直扩容，一种是水平扩容。垂直扩容表示通过加内存方式来增加整个缓存体系的容量比如将缓存大小由2G调整到4G,这种扩容不需要应用程序支持；水平扩容表示表示通过增加节点的方式来增加整个缓存体系的容量比如本来有1个
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2023-08-02 11:42:29
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扩容的触发时机和条件从ADD的源码看起，主要代码如下：/*用户自定义了是否允许扩容的检测函数*/
static int dictTypeExpandAllowed(dict *d) {
if (d->type->expandAllowed == NULL) return 1;
return d->type->expandAllowed(
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2023-07-13 15:04:25
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## Redis SDS扩容机制实现方法
### 一、流程概述
为了帮助你更好地理解Redis SDS扩容机制的实现方法，我将整个流程分解为以下几个步骤，并通过表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 找到当前SDS的空间大小是否满足扩容需求 |
| 2 | 如果当前SDS空间不足，计算需要扩容的大小 |
| 3 | 重新分配空间，复制原有数据到新的空间
原创
2024-03-31 05:18:25
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目录一、简介二、扩容思路三、ConcurrentHashMap扩容源码阅读三、总结一、简介在ConcurrentHashMap中，比较复杂部分就是其扩容机制，因为涉及到多个线程分工合作完成数据迁移和key的rehash操作。二、扩容思路ConcurrentHashMap扩容一般分为两个步骤：【a】Node<K,V>[] table数组的扩容，一般是扩大到原来数组大小的两倍；【b】key
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2024-01-27 21:05:51
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一、Redis集群模式通过分布式架构和数据复制来保证高可用性。以下是Redis集群模式如何实现高可用的几个关键点：数据分片：Redis集群将数据分片存储在多个节点上，每个节点负责管理其中一部分数据。这样可以将数据分散存储，减轻单个节点的压力，并提高并发性能。故障转移：当一个节点出现故障或不可用时，Redis集群会自动进行故障转移。集群中的其他节点会选举出一个新的主节点，并将原主节点的数据重新分配给
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2024-06-27 19:22:11
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Redis的拓展方案Redis的拓展方案分区主从哨兵集群 Redis的拓展方案分区分区是一种最简单的拓展方式。即将全部数据分散在多个Redis实例中，每个实例不需要关联，可以是完全独立的。使用方式： 1、客户端处理和传统的数据库分库不一样，可以从key入手，先进行计算，找到对应数据储存的实例在进行操作。 （1）范围角度。比如 orderId:1至orderId:1000放入实例1，orderID
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2023-05-26 14:19:00
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Dict（即字典）Redis是一种键值型数据库，其中键与值的映射关系就是Dict实现的。Dict通过三部分组成：哈希表（DictHashTable），哈希节点(DictEntry)，字典（Dict）其中哈希表的底层是数组（发生冲突时扩展成链表），用来存放哈希节点。下面是哈希表和哈希节点的源码首先看到dictht,即DictHashTable的缩写，下面是对其中属性的解释： dictEnt
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2024-07-18 16:27:41
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HashMap底层源码分析一.HashMap基础二.何时触发扩容三.扩容机制java1.7下扩容机制元素迁移java1.8+扩容机制元素迁移 一.HashMap基础HashMap继承了AbstractMap抽象类，实现了Map，Cloneable，Serializable接口。HashMap的源码属性：public class HashMap<K,V> extends Abstrac
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2024-08-10 11:43:47
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HashMap与redis中的Hash比较： 从数据结构的角度来看，redis的dict和java的HashMap很像，区别在于rehash：HashMap在resize时是一次性拷贝的，然后使用新的数组，而dict维持了2个dictht，平常使用ht[0]，一旦开始rehash则使用ht[0]和ht[1]，rehash被分摊到每次的dictA
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2023-09-02 11:34:08
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Spool的开发者博客，描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作，进行网站活跃用户统计工作。 Redis支持对String类型的value进行基于二进制位的置位操作。通过将一个用户的id对应value上的一位，通过对活跃用户对应的位进行置位，就能够用一个value记录所有活跃用户的信息。如下图所未，下图中的bitmap有9个位被置为1，表示这9个位上对应的用户是今天的
Redis分布式缓存理论需要解决的问题：缓存的快速命中分布式系统的可扩展性数据分布理论一. 节点取余 实现思路：使用特点的数据，如Redis的键或用户ID，再根据节点数量N使用公式：**示例：HashMap 优点：简单 缺点：扩容困难（每次扩容都需要将 键 重新进行 取余 ），所以扩容时采用翻倍扩容，避免数据映射全部被打乱导致全量迁移的情况（ HashMap 就是采用翻倍扩容的方式：如下）/**
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2023-08-10 13:54:36
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片集群做一个简单的入门图文分析，后面再讲深入一些。 主从模式主从模式的应用场景有点类似于数据库的主从集群，主从往往是为了读写分离、backup 等目的才使用的，所谓主从模式简单的说就是有多个节点，里面包含主节点和从节点，结构如下图： 从节点在保持连接后每隔一个时间节点会主动的和主节点通信并发送同步请求，而后进行同步。 其实在整个流程中，最需要主要的就是数据
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2024-04-17 19:41:49
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博客主页：?看看是李XX还是李歘歘??每天不定期分享一些包括但不限于计算机基础、算法、后端开发相关的知识点
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2022-06-29 17:51:59
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JAVA中的部分需要扩容的内容总结如下：第一部分：HashMap 、HashSet、Hashtable第二部分：ArrayList、CopyOnWriteArrayList第三部分：StringBuffer、StringBuilder先从以下几个源码方面分析：(JDK1.8)1、初始容量。2、扩容机制。3、同类型之间对比 4、最大容量 为什么要-8:因为自己作为数组，除了存储数
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2023-06-16 10:28:35
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Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。过期删除策略Redis中除了字符串类型有自己独有设
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2023-07-04 17:24:26
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我是廖志伟，一名Java开发工程师。拥有多年一线研发经验，研究过各种常见框架及中间件的底层源码，对于大型分布式、微服务、三高架构（高性能、高并发、高可用）有过实践架构经验。博主：java_wxid社区：幕后大佬文章目录HashMap扩容机制本文的大概内容
原创
2022-05-17 10:21:13
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