1、复制的工作过程：主库会给予pingcheck方式检查从库是否在线，如果在线则直接同步数据文件至服务端，从服务端也可以主动发送同步请求到主服务端，主库如果是启动了持久化功能时，会不断的同步数据到磁盘上，主库一旦受到从库的同步请求时，主库会将内存中的数据同步给从库，从库得到以后是保存在本地文件中（磁盘），而后则把文件装载到内存中完成数据重建，链式复制也同步如此，因为主是不区分是真正的主，还是另外一
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2023-08-15 13:08:12
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一、简介和操作Redis 读写分离的实现非常简单，就是启动两个实例，一个负责读（称之为：读实例），一个负责写（称之为：写实例），读实例复制写实例的数据。这里我以 Windows 环境下举例，Linux 环境的网上案例更多，它们的思想是一样的。首先，准备两份一模一样的 Redis 程序，这是 Windows 环境下的目录，都是免安装的，拿来即用。第一个写实例，我们直接用命令启动，这里就不演示了，默认
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2023-06-08 10:41:04
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redis的主从复制/读写分离 1.什么是主从复制/读写分离？ 将读和写操作进行划分，让读(查询/统计)、写(增/删/改)在不同的服务器上。 2.读写分离的使用场景 1)第一,减轻主数据库的压力,在高并发情况下，为了提高网站的“可用性”，进行读写分离。 2)第二,避免redis单点故障,用作数据备份。 备注：一般情况读操作要远远大于写操作，所以一般配置服务器的时候读服务器的数量大于写操作。 3.环
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2023-09-21 11:41:33
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主的配置好ip和端口，从的配置好Slaveof的master地址和端口号，哨兵监控master的ip和端口号，java代码直接master的name和密码就行了。`public static void main(String[] args) {
Set sentinels = new HashSet();
String hostAndPort1 = "127.0.0.1:26379";
Strin
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2023-07-09 21:36:56
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前言：随着web2.0的进一步发展，网民的生产力进一步提升，存储总量开始增加。 此时虽然仍然是读多写少的模式，但写入量已经大大提升。 原有的缓存技术不能缓解写入压力，而且原有的空间也受硬盘限制，因此开始出现分库分表，实现读写分离。 集中模式的数据库就这样开始逐渐分化：由一个集中的、稳定的、强关系的结构，朝一个分化的、容错的、弱关系的结构发展。 数据的存储空间与数据访问时间也进一步分离。 即原来是数
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2023-08-15 13:10:46
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一.概述在Redis中，用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项，让一个服务器去复制（replicate）另一个服务器，我们称呼被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave）。其主要作用有二：读写分离，提高效率容灾恢复二.如何实现读写分离呢？1.从上面这张图很明显可以看出，读写已经被分离了。主数据库Master负责写的操作（
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2023-07-15 02:29:40
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Redis学习笔记4之做主从复制、读写分离Redis的高并发和快速原因redis高并发瓶颈如果要redis支撑10万+，要怎么做？主从架构的核心原理主从复制断点续传无磁盘化复制Redis Replication（副本）核心机制Master必须持久化来保障主从架构的数据安全全量复制心跳机制异步复制搭建一主两从的结构启动master和2个slave测试模拟宕机情况Slave宕机Master宕机手动主
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2024-03-04 10:44:38
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前言部署步骤读写分离测试 前言前面已经介绍过了redis主从复制实现读写分离的原理；这一篇文章主要介绍下如何部署搭建一套主从复制，主从读写分离的环境。部署步骤1.下载 下载tcl8.6.1-src.tar.gz和redis-3.2.8.tar.gz；将两个tar包分别上传到服务器的路径上(/usr/local)。2.编译安装 依次登陆到服务器上，安装tcl8.6.1-src.tar.gz和r
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2023-06-14 22:02:34
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Redis缓存架构设计对于下面两个架构图，有如下想法：1）redis主从复制模式，为了解决master读写压力，对master进行写操作，对slave进行读操作。2）而在分片集群中，如果对部分分片进行写，部分分片进行读，那么会导致写入后无法get指定key的情况。3）二级缓存有必要吗？二级缓存最主要的问题解决存储介质由磁盘存储转变为内存存储，而redis本身就作为内存数据库，最主要的只能够解决网络
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2023-07-22 14:25:33
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在程序运行过程中，如果有多个线程同时需要对共享资源进行访问，就需要在共享资源身上做同步操作以防止多线程读写导致的数据不一致。java可以通过synchronized关键字或者显式锁Lock对资源进行加锁来实现共享资源的同步。线程对资源的访问有两种分别是读和写，读是不会导致资源本身的更改的，所以读锁不是一
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2023-09-03 17:13:30
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大多数互联网业务，往往读多写少，数据库的读会首先成为数据库的性能瓶颈。如果希望能够线性的提升数据库的读性能，消除读写锁冲突从而提升数据库的写性能，可以使用读写分离技术。 读写分离基于数据库的主从实现，将写操作集中到主机上，而将读操作负载到从节点上。一般结
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2023-08-15 14:57:33
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目录1.概述 2.搭建2.1.安装配置2.2.认主2.3.错误处理3.原理1.概述当面临大流量时，redis可以采取集群的方式进行扩容，将压力分散到集群中的多个结点上去防止redis被打挂。redis的扩容方式有两种：垂直扩容，即读写分离。水平扩容，即分区。读写分离，将写请求和读请求分开来处理，写请求打到主结点上去，读请求打到从结点上去，主节点、从节点之间通过复制的方式进行数据同步。因为
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2023-09-18 22:57:33
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Redis的持久化机制，它很好的解决了单台Redis服务器由于意外情况导致Redis服务器进程退出或者Redis服务器宕机而造成的数据丢失问题。在一定程度上保证了数据的安全性，即便是服务器宕机的情况下，也可以保证数据的丢失非常少。通常，为了避免服务的单点故障，会把数据复制到多个副本放在不同的服务器上，且这些拥有数据副本的服务器可以用于处理客户端的读请求，扩展整体的性能。单台Redis的性能再好，但
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2023-07-11 13:13:02
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Redis 主从架构主从读写分离架构Redis高可用性一般来说有两方面，一个是数据尽量少丢失，这个可以通过 AOF 和 RDB 来保证。另一个则是服务尽量少中断，不会出现单点故障，这个Redis的做法就是增加副本冗余，Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。缓存一般都是用来支撑读高并发的，Redis 单机并发最多可能也就几万QPS，如果想要支持更高的并
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2023-09-19 00:27:49
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1. Redis读写分离原理为了解决单实例Redis在高并发下的性能问题，所以需要对单实例Redis进行扩展，将其扩展为一个（master）主节点负责写入以及多个从节点（slave）负责读取，所以读写分离架构是一种主从架构。当slave节点初始化时，会ping向master，一旦ping通了，slave就会从master节点进行数据复制，这是一种基于RDB持久化机制的全量的数据复制模式，slave
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2023-07-06 21:30:11
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Redis 主从架构主从读写分离架构Redis高可用性一般来说有两方面，一个是数据尽量少丢失，这个可以通过 AOF 和 RDB 来保证。另一个则是服务尽量少中断，不会出现单点故障，这个Redis的做法就是增加副本冗余，Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。缓存一般都是用来支撑读高并发的，Redis 单机并发最多可能也就几万QPS，如果想要支持更高的并
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2024-02-03 09:42:21
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问题redis使用过程中，很多情况都是读多写少，而不管是主从、哨兵、集群，从节点都只是用来备份，为了最大化节约用户成本，我们需要利用从节点来进行读，分担主节点压力，这里我们继续上一章的jedis的读写分离，由于springboot现在redis集群默认用的是lettuce，所以介绍下lettuce读写分离读写分离主从读写分离这里先建一个主从集群，1主3从，一般情况下只需要进行相关配置如下：spri
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2023-09-21 11:17:14
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新增了为艺术而生的LOLWUT命令。弃用slave术语（需要API向后兼容的情况例外）。对网络层进行了多处优化。进行了一些Lua相关的改进。新增动态HZ（Dynamic HZ）以平衡空闲CPU使用率和响应性。对Redis核心代码进行了重构并在许多方面进行了改进。##二 架构 您需要根据业务需求选择：集群架构可轻松突破Redis自身单线程瓶颈，满足大容量、高性能的业务需求。主从架构，提供高性能的缓存
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2023-12-30 20:25:48
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redis不仅支持去中心化的集群模式，也可以实现主从复制集群。下面我将一步步搭建一套简易的主从复制集群，帮助大家理解主从复制和哨兵模式。在开始正文之前，先把涉及到的几个概念解释一下，省下你们自己百度的时间。集群，是指同一种组件的多个实例，形成的逻辑上的整体。主从复制，是一种数据备份的方案。简单来说，是使用两个或两个以上相同的数据库，将一个数据库当做主数据库，而另一个数据库当做从数据库。在主数据库中
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2023-08-09 21:17:15
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1.Redis主从复制1.1 海量并发性能瓶颈处理，对读写能力进行扩展，采用读写分离方式解决性能瓶颈那读写分离是用什么方式实现呢？运行一些额外的服务器，让它们与主服务器进行连接，然后将主服务器发送的数据副本并通过网络进行实时的更新到从服务器（具体的更新速度取决于网络宽带），通过将读请求分散到不同的服务器上面进行处理，用户可以从新添加的从服务器上获取额外的读查询处理能力。1.2 Redis提供了实现
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2023-06-21 22:00:16
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