一、数据分布：所谓数据分布就是将数据分散到各个Redis节点中去。 Redis进行数据分布采用的是 一致性哈希+虚拟槽 的方式。 关于一致性哈希，看程序员小灰：一致性哈希介绍。因为一致性哈希存在存储数据结点分布不均匀，从而导致数据也分布不均与的现象，并且这种现象在结点少的时候更容易出现。另外当数据结点较少时，改变其中的结点，带来的数据迁移量会越大。 所以Redis使用了虚拟槽（slot），虚拟槽就
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2023-07-09 19:34:16
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1.数据分布理论顺序分区和哈希分区（数据分区是分布式存储的核心） 哈希分布：（1）节点取余分区 （2）一致性哈希分区（3）虚拟槽分区（redis cluster采用的方式）（1）节点取余分区：键的hash值对节点数取余出现的问题：增加节点时数据偏移,导致数据的前移达到80%如何避免出现的问题：翻倍扩容可以使数据迁移从80%降到50% （2）一致性哈希：解决了上述取余
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2023-05-30 14:21:53
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这里写目录标题一、redis简介二、redis配置一、redis简介二、redis配置三、redis 数据类型 一、redis简介二、redis配置一、redis简介Redis 是完全开源的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key-value 数据库。Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点： Redis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
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2023-05-29 09:25:44
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数据分布简述分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集分区及限制分区规则常见的分区规则
顺序分区哈希分区，Redis Cluser使用此种分区规则哈希分区和顺序分区对比 分布式存储数据分区图 ① 哈希分区类型节点取余分区规则：使用特定的数据，如Redis的键或用户ID，再根据节点数量N使用公式：hash（key）%
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2024-05-06 11:43:47
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一、简介Redis 实现分布式锁，思路是使用 setnx 命令在 Redis 上创建相同的 Key，因为 Key 值不允许重复，哪个客户端能够创建成功，就能获取到锁，否则，就会进行等待，当释放锁后，就会通知客户端去争夺锁资源。和 set 命令不同，set 如果设置相同的键，就会覆盖原来的值，返回 ok，而使用 setnx 命令，如果执行成功，则返回 1，表示成功获得锁，执行失败，返回 0，获得锁失
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2023-06-23 22:26:29
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数据分区 redis cluster采用虚拟槽分区，所有的键根据哈希函数映射到0~16383整数槽内，计算公式：slot=CRC16(key) &16383.每个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的健值数据 Redis虚拟槽分区的特点： .解耦数据和节点之间的关系，简化了节点扩容和收缩难度。 .节点自身维护槽的映射关系，不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据 .支持节点、槽、键
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2023-05-26 15:40:49
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redis cluster 介绍自动将数据进行分片，每个master 上放一部分数据提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的在redis cluster 架构下，每个redis要放开两个端口号，比如一个事6379，另外一个就是在这基础上+10000，也就是1637916379端口号用来进行节点间的通信，也就是cluster bus的东西，集群总线。进行故障检测、配置更新、
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2023-07-09 18:18:02
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10.1.1 数据分布理论 分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题， 即把数据集划分到多个节点上， 每个节点负责整体数据的一个子集。如图10-1所示。需要重点关注的是数据分区规则。 常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种， 表10-1对这两种分区规则进行了对比。
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2023-08-09 21:19:52
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Service中@Transactional注解和synchronized关键字的问题问题示例就先举(编)个例子：@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public synchronized Example exampleDemo(example e) {
// ...
}这段代码存在的问题：原本可能他是想要在执行exampleDemo(
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2024-06-05 21:59:47
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文章目录一、分布式架构1. 特点2. 优势3. 缺点4. 设计原则二、redis1. 图解2. 什么是nosql3. 什么是分布式缓存?4. 什么是redis5. redis安装6. redis-cli的使用7. redis数据类型1. string2.hash3. list4. set5. zset(有序的set) 一、分布式架构1. 特点不用的业务分散在不同的服务器每个子系统负责一个或多个不
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2023-08-31 10:03:44
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Redis高可用–Redis Cluster 集群一、 数据分布1.1 数据分布理论分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集 需要重点关注的是数据分区规则。常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种 由于Redis Cluster采用哈希分区规则，这里我们重点讨论哈希分区，常见的哈希分区规则有几种，下面分别介绍。节点
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2023-08-17 01:09:09
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文章目录前言一、Redis持久化1.1.RDB持久化1.1.1.执行时机1.1.2.RDB原理1.1.3.小结1.2.AOF持久化1.2.1.AOF原理1.2.2.AOF配置1.2.3.AOF文件重写1.3.RDB与AOF对比2.Redis主从2.1.搭建主从架构2.2.主从数据同步原理2.2.1.全量同步2.2.2.增量同步2.2.3.repl_backlog原理2.3.主从同步优化2.4.小
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2023-10-26 10:56:42
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一、数据分布一、数据分布理论分布式存储数据需要将整个数据集按照分区规则映射到多个节点上，每个节点负责一部分数据。这里我们需要重点注意数据分区规则，常见的分区规则有hash分区、顺序分区。两种分区算法比较： redis cluster使用的是哈希分区规则，常见的hash分区规则有以下几种：1、节点取余分区获取key或者用户id的hash值，然后对redis节点数N做取余计数。即hash（k
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2023-07-12 16:55:42
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微服务缓存系统常用的缓存技术缓存一般分为本地缓存和分布式缓存两种,本地缓存指的是将数据存储在本机内存中,操作缓存数据的速度很快,但是缺点也很明显: 1. 缓存数据的数量与大小受限于本机内存 2. 如果有多台应用服务器,可能所有应用服务器都要维护一份缓存,这样就占用了很多的内存 分布式缓存正好解决这两大问题,首先,数据存储在另外的机器上,理论上不断添加缓存机器,所以缓存的数据的数量可以是无限量的,其
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2024-06-05 20:54:59
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1.数据分布简介(1).分布式数据库的数据分区分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集。(2).常见的分区规则顺序分区 哈希分区(Redis Cluster采用的分区规则) (3).常见分区规则的对比分区方法 特点 代表产品哈希分区 离
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2023-05-26 17:48:15
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1.数据分布简介(1).分布式数据库的数据分区分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分
原创
2022-10-24 19:18:51
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# Redis分布式缓存数据
在现代互联网开发中，数据的高效访问和管理是应用性能的关键因素之一。Redis作为一种高性能的分布式缓存解决方案，越来越受到开发者的青睐。本文将深入探讨Redis的基本概念、工作原理，并提供一些代码示例，以帮助您在项目中有效利用Redis。
## 一、什么是Redis？
Redis（REmote DIctionary Server）是一个开源的内存键值数据库，支持
分布式存储极致性能Redis一、Redis分布式锁1.1 锁的分类1.2 分布式锁需要具备的条件和刚需1.3 分布式锁1.4 案例(springboot+redis)1.4.1 使用场景1.4.2 建Module(两个module内容相同，除端口号不同)1.4.3 pom.xml1.4.4 写yml1.4.5 编写主启动类1.4.6 config包和controller包1.4.7 测试1.5
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2024-10-08 10:43:16
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集群要实现的目的是要将不同的 key 分散放置到不同的 redis 节点，这里我们需要一个规则或者算法，通常的做法是获取 key 的哈希值，然后根据节点数来求模，但这种做法有其明显的弊端，当我们需要增加或减少一个节点时，会造成大量的 key 无法命中，这种比例是相当高的，所以就有人提出了一致性哈希的概念。 一致性哈希有四个重要特征：均衡性：也有人把它定义为平衡性，是指哈希的结果能够尽可能
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2023-08-29 00:19:00
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Redis中哈希分布不均匀该怎么办前言哈希对象hashtable字典rehash 操作rehash 步骤渐进式 rehashziplistziplist 和 hashtable 的编码转换哈希对象常用命令总结 前言Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型，这个可以称之为内部
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2023-10-17 15:58:59
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