Saturday, Dec 4th, 2010 by Tim | Tags:
key value store,
redis
前几天微博发生了一起大的系统故障，很多技术的朋友都比较关心，其中的原因不会超出James Hamilton在On Designing and Deploying Internet-Scale Service(1)概括的那几个范围，James第一条经验“De
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2024-07-26 16:39:03
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槽：英文slot ；不是一个计量单位，没有一个槽有多少兆等概念；一共有多少个槽： 16384个；只有主机才有槽的分配，并且他们尽量平分；槽的使用方式是： (1)槽一共有16384个所以槽的编号是从0到16383；假如有三台主机，那么每一个的主机所分的槽为,一号主机：[0-5460]；二号主机[5641-10922];三号主机[10923-16383] (2)当我们向redis集群中进行存值，存数据
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2023-05-29 16:52:49
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简介:搭建的3主6从redis集群,运行中突然不能访问了，查看集群状态正常，查看集群节点发现卡槽混乱（见下图），具体原因还不清楚（有哪位大佬可以解释下）。 解决方案 如图可见三个主节点分片都属于混乱状态，任选一个节点（我选择的7009）把其他俩个节点（7002,7008）卡槽全部转移过来，然后再重新分配到三个节点上。操作步骤：#重新分片10.9.103.214:7002为任
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2023-05-23 20:25:25
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我通俗易懂的讲给你听，保证你一次记住缓存穿透穿透，如下图客户端访问缓存， 缓存没数据，要去数据库查询， 数据库也没有， 频繁大量的这种查询请求，就穿透了，导致库崩了。 解决方案1.访问一次，如果缓存层和数据库都没有，就在缓存层存一个对象， 下次访问就不用访问库了。 缺点：可能会存储很多的对象，浪
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2024-03-11 11:21:45
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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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redis有多少槽？redis有16384个槽（slot），尽量平均分配，编号从0-16383 怎么分配？不会因为大小，节点多少增加。如果是redis集群，有三个节点，那么16384将会分为 [0 - 5460] [5461 - 10922] [10923 - 16384] 干嘛的？用来存储缓存数据的，方便资源分配，根据key算出槽值，判断槽在哪个节点，则数据存储在
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2023-05-22 15:43:51
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redis源码分析之集群之一的槽的分配算法crc16原理分析 文章目录前言正文一, 聊一聊 哈希算法二, crc系列的算法三, crc16的表的生成四， crc系列结语 前言redis中为什么单线程效率怎么高呢， 其中很大一部分是redis使用哈希算法查询的效率都O(1), 今天我们来分析我们redis中集群使用crc16这种哈希算法呢，而不使用正常redis使用siphash,MurmurHas
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2023-09-24 18:11:22
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目录一、Redis Cluster简介二、Redis Cluster哈希槽三、一致性哈希四、哈希槽和一致性哈希对比一、Redis Cluster简介 Redis Cluster也就是Redis集群，redis是基于内存的缓存数据库，由于单台节点的内存是有限的，为了扩展单节点的存储能力，Redis Clus
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2023-09-02 10:53:52
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目录1、clusterState.slots和clusterNode.slots（记录槽位信息的结构体）2、命令转发流程（寻找某槽位对应的节点）3、重新指派（增加节点）4、故障转移1、clusterState.slots和clusterNode.slots（记录槽位信息的结构体）每个节点内都有clusterState.slots和clusterNode.slots这俩结构，clusterState
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2023-08-11 16:55:58
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生产环境中的redis绝大多数是以集群形态运行的，这篇博文简要介绍分布式集群的原理、优势，然后描述配置过程。redis集群的原理redis集群的原理简要介绍如下redis中有槽位的概念，可以这样理解，redis的数据存储在16384个槽位中，分布式集群就是将这些槽位均匀分布到多个分片节点（不同的redis实例）中。写入数据时：将key做crc16(key),然后和16384进行取模，得出槽位值（0
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2023-09-30 23:18:21
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随着业务需求的增加，需要对集群扩容，将207,208两个节点加入到集群中1.准备新节 安装redis 节点配置2.将节点加入集群 1）通过cluster meet 加入集群127.0.0.1:6380> cluster meet 192.168.0.207 6380
OK
127.0.0.1:6380> cluster meet 192.168.0.208 6380
OK2）redis
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2023-10-21 22:20:02
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Redis Cluster（集群） redis cluster是redis官方发布的集群解决方案，用于解决redis单机情况下，数据量太大可能导致的各种问题（如备份文件过大等）。redis cluster是去中心化的，每个节点负责整个集群的一部分数据，通过信息交换来获取彼此的数据信息。数据存储 rerdis cluster的数据存储与单机模式下基本一致，区别是redis cluster只能使用
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2023-07-10 15:07:33
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Redis基础命令集详解——新手入门必备 文章目录Redis基础命令集详解——新手入门必备前言一、Redis安装与连接二、Redis数据类型及基本命令1、 String（字符串）2、List（列表） 可模拟双向列表（左进右出|右进左出）和栈（左进左出|右进右出）3、Set（集合）4、Hash（哈希）5、Sorted Set（有序集合）6、其他功能性命令三、事务与批量操作总结 前言Redis（Rem
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2024-06-07 10:07:33
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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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一、理论1.什么是哈希槽分区1 为什么出现哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。
2 能干什么
解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。
哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在
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2023-06-15 14:46:23
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redis Cluster介绍(1) Redis-Cluster是一种服务器Sharding技术，Redis3.0以后版本正式提供支持(2) 特点:① Redis_cluster没有使用一致性hash,而是引入了hash槽的概念。Redis_Cluster中有16384(即2的14次方)个hash槽，每个key通过CRC16校验后对16383取模来决定放置
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2023-07-09 18:26:27
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目录1、简述2、槽位定位算法3、跳转机制4、key 迁移（redis-trib为例）5、容错6、网络抖动7、可能下线（PFail）与确定下线（Fail）8、槽位迁移感知9、集群变更感知 1、简述 Redis Cluster 集群中每个节点负责整个集群的一部分数据，每个节点上的数据多少可能不一样，节点之间
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2023-08-12 15:03:25
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开篇词 | 这样学Redis，才能技高一筹0.如何设计缓存？高性能，存储，高可用，可扩展，持久化，空间利用最大化，过期策略。解决问题：数据一致性问题，雪崩，穿透，击穿等问题。 1.高性能：C语言，nio多路复用，单线程 2.高可用：集群--主从，RedisPlus,哨兵模式。 3.可扩展：hash槽13864个，分片。 4.持久化：aof，rdb 5.空间利用最大化：丰富的数
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2024-07-01 21:39:36
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什么是哈希槽？Redis集群中，不同节点存储了不同的key，一个key映射到集群节点的过程分两步：计算key归属的哈希槽；根据哈希槽与集群节点的映射关系找到对应节点所以哈希槽就是一个数组空间，所有的key都可以根据固定规则映射到哈希槽中。key映射到哈希槽的规则为：HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384为什么不跳过哈希槽，以类似Java的HashMap的方式，直接用 CR
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2023-11-24 01:12:46
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针对redis3.0之前的版本。在哨兵集群管理的主从结构的集群，结构如下哨兵主从集群和三个单独redis节点的集群同时存在。迁移数据; hash一致性,扩容时,迁移数据大量减少;但是这种迁移是运维工程师做不了的,需要了解key值计算过程当前结构的redis节点的利用率太低 真正接收数据做数据处理的节点,9个节点中,接收key值存储的只有3个redis3.0版本之后，集群的结构如下：1 所有的red
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2023-08-22 11:41:54
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