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
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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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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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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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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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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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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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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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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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Redis 单机 、单节点、单实例缺点：1. 单点故障（一台服务如果挂了，整个系统不可用了）
2. 容量有限
3. 压力 过大为了解决 单机的 问题 ，引入了AKF 原则
AKF
X轴：直接水平复制应用进程来扩展系统（全量，镜像）
Y轴 : 将业务、功能拆分出来扩展系统
Z轴：基于用户信息扩展系统（根据 优先级、逻辑拆分）通过上面的AKF 拆分 一遍多后，带来了数据一致性问
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2023-10-03 14:08:51
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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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AOF 和 RDBredis持久化就是将redis的数据存储在硬盘中，防止redis崩溃或者服务器重启后redis的数据丢失。redis持久化有2种方式，第一种是AOP（保存操作）；第二种是RDB（保存数据）。AOF AOF（append only file） 持久化，采用日志的形式来记录每个写操作，追加到AOF文件的末尾。 Redis默认情况是不开启AOF的。重启时再重新执行AOF文件中的命令
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2023-07-27 21:54:07
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Redis集群之AKF架构原理
原创
2022-12-31 01:19:42
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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：
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2023-12-27 16:31:59
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文章目录AKF数据一致性（主从复制原理）强一致性弱一致性最终一致性CAP主从集群搭建哨兵机制(过半机制)哨兵之间通信的原理？ AKFAKF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 —
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2023-10-08 22:56:35
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上节回顾上一节我们讲了AKF拆分原则，讲了Redis主从复制的方式，是X轴方向的拓展，实现了HA，但是没有解决单节点数据的容量有限问题。如何解决单节点数据容量的问题如果数据可以分类，交集不多，可以考虑按业务拆分如果数据没有办法划分拆解：采用sharding分片 下面这三种方案都发生在客户端1、Hash+取模（几乎没人用）2、使用random随机分配节点，适合做消息队列 3、使用kmeta一致性哈希
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2023-11-08 23:58:40
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