从Redis3.2 版本以后，增加了地理位置 GEO 模块，这个模块提供了6个Geo指令，分别是geoadd、geodist、geopos、geohash、georadiusbymember及georadius，通过这个模块的这些命令，可以用来实现平时开发需求当中的“附近的什么什么”，例如即时通讯中附近的人、外卖中附近的餐馆、共享单车中附近的车等等。地图元素
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2024-05-19 14:06:25
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一、数据分布概述简单的来讲就是在分布式系统中数据该怎么分布，比如：存储数据的系统有3个节点，需要存储数字1~100，哪些数字存在节点1上，哪些数字存在节点2上，哪些数字存在节点3上？1.数据分布算法的基本目标：1.均匀性(Uniformity)：不同存储节点的 负载 应该 均衡。接着上面的例子，比如：节点1放了数字1~98，节点2放了数字99~100，节点3什么都没方
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2023-12-16 11:30:08
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前言很多业务都可能出现同时操作大量Key的情况，比如要同时获取多个用户的信息。由于 Redis 数据量和访问量的持续增长，造成需要添加大量节点做水平扩容，导致键值分布到更多的节点上，批量操作通常需要从不同节点上获取，相比于单机批量操作只涉及到一次网络操作，Redis Cluster环境下的批量操作会涉及到多次网络时间。大家都知道Redis的性能瓶颈其实不是CPU，而是网络，所以我们要针对这种情况做
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2023-07-13 15:19:23
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1. 认识Redis Cluster1. 集群所解决的问题：提供极高的并发量，即使单个Redis的并发处理量已经很多，但是在大型应用系统中，仍然远远不足，集群提高了并发处理量能存储更多的数据，单台Redis机器的内存大小有限制，可以通过增加内存条来解决但仍然有限制，集群就可以更好的解决2. 数据分布：对于一份全量数据，如果其大小超过机器内存，就需要将数据按照分区规则分布式存储在一个个节点
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2023-12-27 10:51:21
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# Redis Cluster删除Key操作指南
## 前言
在使用Redis Cluster进行分布式缓存时，经常会遇到需要删除某个key的情况。本文将详细介绍如何使用Redis Cluster删除key，并提供操作步骤和相应的代码示例。
## Redis Cluster简介
Redis Cluster是Redis的一种集群模式，通过将数据分片存储到多个节点上，实现数据的高可用和扩展性。每个
原创
2023-12-01 08:46:07
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# Redis Cluster查询key
Redis Cluster 是一个在多个Redis节点之间分散数据的分布式解决方案。在这种环境下，如何进行数据查询是一个常见的问题。在这篇文章中，我们将介绍如何在Redis Cluster中查询key，并提供相关的代码示例。
## Redis Cluster的工作原理
Redis Cluster通过将数据分布在多个节点上，以确保高可用性和性能。每个节
原创
2024-06-18 06:48:24
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# Redis Cluster删除Key
## 简介
Redis是一个开源的内存数据库，它提供了多种数据结构和丰富的功能。Redis Cluster是Redis的分布式解决方案，它允许将数据分布在多个节点上，提高了数据的可用性和性能。
在Redis Cluster中删除Key是一项常见的操作。本文将介绍如何使用Redis Cluster删除Key，并提供相应的代码示例。
## Redis
原创
2023-07-22 16:27:36
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# Redis Cluster 移除 Key 操作指南
## 简介
Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，它通过将数据分片存储在多个节点上来提高性能和可用性。在某些情况下，我们可能需要移除 Redis Cluster 中的某个 Key。本文将介绍如何通过代码操作来实现“Redis Cluster 移除 Key”的功能。
## Redis Cluster 移除 Key 的
原创
2023-10-15 06:32:39
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# 如何在Redis Cluster中删除key
## 简介
Redis Cluster是Redis分布式解决方案之一，可用于高可用和高性能的集群环境。在Redis Cluster中删除key的过程相对简单，但需要了解一些基本概念和步骤。本文将详细介绍在Redis Cluster中删除key的流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-12-04 14:39:50
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# 实现Redis Cluster Key数量
## 引言
在Redis中，Cluster是一种分布式方案，用于将数据分散存储在多个节点上。在处理大规模数据时，了解Redis Cluster中的Key数量是非常重要的。本文将指导你如何使用Redis提供的工具和命令来获取Redis Cluster中的Key数量。
## 流程概述
下表显示了获取Redis Cluster中Key数量的整个流程：
原创
2023-07-29 13:55:01
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# Redis Cluster 查询key
## 介绍
Redis是一个开源的内存数据库，用于存储数据并提供快速访问。Redis Cluster是Redis的一个分布式解决方案，它将数据分片存储在多个节点上，提供高可用性和可扩展性。
在Redis Cluster中，数据分布在多个节点上，每个节点负责一部分数据。当我们需要查询某个key的值时，需要先确定该key所在的节点，然后向该节点发送查询
原创
2023-12-22 07:13:50
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在redis中是支持使用通配符的使用，例如‘？’或是’’，所以我们在获取redis里面的某个db里面的所有数据可以用 `keys `这样的指令来实现。但是存在一个问题就是这样做的话，在数据量很大的情况下效率是很不理想的，一般情况下redis的slowlog中总会少不了keys xxx这种类型操作（如果有人在其上面执行该操作的话）
scan命令可以帮助我们解决使用keys命
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2023-08-18 16:32:28
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# Redis Cluster Key 所有
## 简介
在使用 Redis Cluster 进行分布式存储时，我们可能会遇到需要列出某个集群中所有的 key 的需求。本文将详细介绍如何实现 "Redis Cluster Key 所有"。
## 步骤
下面是实现 "Redis Cluster Key 所有" 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到 R
原创
2023-11-23 12:05:45
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文章目录Redis学习笔记-Codis 和 Redis Cluster 的区别1.笔记图2.Codis 集群的 4 类关键组件3.Codis 是如何处理请求的？4.Codis 的关键技术原理4.1 数据如何在集群里分布？4.2 数据、Slot 、 codis server 的映射关系5.Codis集群扩容和数据迁移5.1 Codis 集群扩容5.2 Codis 集群数据迁移6.如何保证可靠性7.
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2023-07-10 13:46:42
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redis分布式架构cluster(一)优势：解决单机的内存，并发，流量瓶颈一、数据分布理论redis cluster 的数据分布规则： 哈希–虚拟槽分区集群功能限制 a. 批量操作例如mget、mset只支持在一个槽中的keys，只支持多key在同一节点的事务功能 b. 不支持多数据库空间，仅一个库 db 0 c. 复制结构只支持一层，不能嵌套树状复制结构常见的分区理论： 顺序分区、哈希分区哈希
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2023-10-19 12:17:47
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2024-08-22 16:40:11
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redis cluster配置好，并运行一段时间后，我们想添加节点，或者删除节点，该怎么办呢。一，redis cluster命令行 1. //集群(cluster)
2. CLUSTER INFO 打印集群的信息
3. CLUSTER NODES 列出集群当前已知的所有节点（node），以及这些节点的相关信息。
4.
5. //节点(node)
6. CLUSTER MEE
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2023-08-01 20:25:52
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Cluster背景单机的redis不能适应互联网时代下平台对可用性、吞吐量的高要求，需要redis cluster提高可用性、扩展吞吐量关于redis的称呼Leader/Follower 主从节点，实际上在redis中目前的称呼是master，但业界领域的标准名称是leader（因master与leader的机制不同），已造成国外领域权威人士的不满甚至弃用，redis迫于压力可能会换成leader
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2024-06-12 14:52:37
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分片架构解决的问题通过堆机器，提升读写性能，与存储性能分片架构设计要点分片规则 选择Cardinality大的作为分片键，尽可能保证数据分布均匀常见分片键： 基于主键（业务型数据），基于时间（流水型数据）常见分片策略：分片策略实现举例数据分布以后扩展基于Hashhash(分片键)%分片数一致性hash算法数据分布均匀不易扩容，扩容需要数据迁移范围分片例如按年分，按月，按日数据分表可能不均
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2024-04-08 11:12:51
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前边的Redis持久化解决了，单机故障能够重启恢复备份数据的功能。而在分布式系统中，为了解决单点问题，达到高可用的目的，需要进行redis数据分布式，进行多台机器实时备份，从而满足更高效的故障恢复和负载均衡等需求。好，这篇我们来看一下Redis的复制功能。复制功能也是Redis哨兵模式，集群模式的基础。
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2023-07-13 15:18:07
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