一致性hash算法--负载均衡有没有好奇过redis、memcache等是怎么实现集群负载均衡的呢？其实他们都是通过一致性hash算法实现节点调度的。一、Redis集群的使用我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建RedisCluster集群，进行数据的
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2023-11-02 07:49:56
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主从机制基本原理CAP原理：Consistent：一致性Availability：可用性Partition tolerance：分区容忍性网络分区：分布式节点网络断开的场景。CAP基本原理是：当网络分区发生时，不能同时保证一致性和可用性。redis支持主从同步和从从同步： replicatereplicatereplicatereplicate
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概述Hash一致性 是什么？怎么用？为什么？从历史的角度来一步步分析，探讨一下到底什么是Hash一致性算法！请看官往下品尝。。。一、Redis集群使用从一个Redis使用案例说起我们在使用Redis的时候，为了保证Redis的高可用，提高Redis的读写性能，最简单的方式我们会做主从复制，组成Master-Master或者Master-Slave的形式，或者搭建Redis集群，进行数据的读写分离，
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2023-08-10 23:28:32
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之前已经介绍了一些redis的基本特性。这里介绍下主从复制与集群工作方式。主从复制为保证redis的高可用性，一般都会跟其他中间件一样进行主从复制。比如kafka是把消息传递、mysql使用binlog。既然涉及到分布式，就不得不提及CAP理论。CAP理论有三点C-Consistent 一致性A-Availability 可用性P-Partition tolerance 分区容忍性也就是说在一个分
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2023-08-07 22:49:43
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先说普通哈希算法：让数据id的哈希值和redis集群的个数取模，得到的是几这个数据就存放在哪个redis服务器上普通哈希算法存在数据迁移的问题，即当集群数量增加或减少，原来数据的key与Redis序号对应的集群关系会改变，可能第一次数据1落在0号Redis上，第二次数据1就落在了2号机器上。这样就会出现”缓存穿透“ 一致性哈希算法一致性哈希算法首先弄了一个虚拟环，环上有n个节点，比如2的
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2023-09-18 22:36:10
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分布式缓存集群的访问模型现在通常使用Redis来做分布式缓存，下面我们就以Redis为例： 假如当前我们系统的业务发展很快，需要缓存的数据很多，所以我们做了一个由三组主从复制的redis组成的高可用的redis集群，如何将请求路由的不同的redis集群上，这是我们需要考虑的，常用的路由算法：随机算法：每次将请求随机的发送到其中一组Redis集群中，这种算法的好处是请求会被均匀的分发到每
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2023-07-28 15:17:26
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最近在整理redis分布式集群，首先就整理一下分布式算法原理。常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种，Redis采用的是哈希分区规则。节点取余分区使用特定的数据，如Redis的键或用户ID为key，节点数量为N，则：hash(key)%N，计算出哈希值，然后决定映射到哪个节点上，如节点数为4时，哈希值的结果可能为0、1、2，3. 现假设有4个redis节点，HashCode值为1~20的20个数
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2024-04-08 21:53:36
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如果有热点数据,哈希取模如何数据比较集中，那么就给分区算法增加点随机数。 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了，如果是持久化存储则
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2023-08-21 09:31:49
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Redis Cluster无法保证强一致性。实际上，这意味着在某些条件下，Redis Cluster可能会丢失系统向客户端确认的写入。Redis Cluster可能丢失写入的第一个原因是它使用异步复制。这意味着在写入期间会发生以下情况：您的客户端写入主B.主人B向您的客户回复确定。主设备B将写入传播到其从设备B1，B2和B3。正如你所看到的，B在回复客户端之前并没有等待来自B1，B2，B3的确认，
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2023-08-15 22:40:55
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首先需要明确的是，Redis是不能保证强一致性的。原因有以下两点： （1）Redis集群是异步复制，为了保证性能，客户端请求写入master后，master先回复客户端，然后才将写操作复制给slave。同步期间如果master宕机，slave升为主的期间就会丢失部分数据。 &n
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2023-05-25 16:59:05
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redis与数据库数据不一致解决方案目前项目中，缓存应用广泛，一些故障或者并发问题可能会导致缓存信息和数据库不一致，从而导致脏数据的产生，目前我所了解的两种方案：延迟双删和异步更新缓存都能有效保证数据的一致性。Redis与数据库一致性问题分析缓存（Redis）和数据库间的数据一致性–笔记异步更新缓存：通过使用mq来保证缓存更新的顺序进行，但是这样复杂性就提升了，可用性也降低了。 延迟双删:并发操作
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2023-08-15 15:37:17
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集群篇主从同步CAP的原理原理：C(一致)、A(可用性)、P(分区容忍性)分布式的节点在不同的机器上，如果网络不可达，那么就会出现网络分区。如果发生分区，两个节点就不会通信，一致性无法满足。CAP:在网络发生分区的是时候，一致性和可用性的两难全。如果发生网络分区，那么我们只能将系统设为不可用，停止系统的修改操作，直到服务恢复。最终一致 Redis的主从并不是同步的，所以并不满足一致性，但是可以立即
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2023-06-13 12:42:40
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## Redis一致性Hash集群实现指南
### 简介
Redis是一个开源的、基于内存的数据结构存储系统，常用于缓存、消息队列、排行榜等场景。在分布式环境下，为了提高系统的可扩展性和容错性，我们可以使用一致性Hash算法来构建Redis集群。
一致性Hash算法通过将不同的数据分配到不同的节点上，实现了负载均衡和故障转移。在Redis集群中，使用一致性Hash算法可以将数据分布到多个节点
原创
2023-10-03 06:26:56
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分布式和集群分布式和集群是不一样的，分布式一定是集群，但是集群不一定是分布式因为集群就是多个实例一起 工作，分布式将一个系统拆分之后那就是多个实例;集群并不一定是分布式，因为复制型的集群不是拆 分而是复制一、Hash算法应用场景Hash算法在分布式集群架构中的应用场景Hash算法在很多分布式集群产品中都有应用，比如分布式集群架构Redis、Hadoop、ElasticSearch，Mysql分库分
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2023-09-21 10:08:03
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# Redis集群层次与强一致性实现指南
Redis是一种高性能的键值数据库，广泛用于缓存、消息队列等无状态场景。对于刚入行的小白来说，实现强一致性可能听起来很复杂，但了解Redis集群的基本概念以及如何配置和使用集群会使整个过程变得更加易懂。本文将为您提供一个详细的步骤指南，帮助您实现Redis集群的强一致性。
## 流程概览
首先，让我们看一下实现Redis集群强一致性的流程。以下是整个
# REDIS集群一致性哈希实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用一致性哈希算法实现REDIS集群。一致性哈希可以帮助我们在多个节点的REDIS集群中均匀分布数据，提高系统的性能和可扩展性。
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title REDIS集群一致性哈希实现流程
原创
2023-12-26 08:21:15
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Redis有没有使用一致性哈希？很多人包括之前的我在内，一直认为reids集群的数据存储用的是一致性hash算法，后来读了亚马逊的《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store》论文，感觉Redis不至于实现的这么复杂，带着一些疑问，翻了redis官网和客户端代码，发现Redis并没有使用一致性hash算法。 Redis集群使用的是
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2023-09-10 18:06:35
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一.总述redis集群实现有两种方式，一种是在服务器端做集群，另一种是在客户端做集群。客户端集群 好处在于各个redis节点之间相互独立，不需要考虑和其他节点的关联。弊端则在于使用方需要知道并配置集群中所有的节点IP。当集群发生节点增加或减少时，应用方必须相应地修改配置文件。服务器端集群 服务器端做集群优缺点和客户端就正好相反。好处是对使用方来说更简单，只需要集群接入的服务器IP地址即可，就相当于
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2023-12-25 13:32:01
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Redis集群方案总结Redis回顾Redis支持的数据结构字符串（String）哈希（Hash）列表（List）集合（Set）有序集合（Sorted Set）位数组
支持针对score作范围查询HyperLogLog
做基数统计的算法Redis支持的操作基本操作发布/订阅
Set get add push pop…Pipeline操作事务
事务支持不完整。不提供回滚命令。
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2024-01-22 20:24:30
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一.这里我们需要对一致性哈希和哈希槽有一定了解；一致性哈希：按照2^32次方进行哈希求模，我们把2^32次方大小想象为一个0到2^32-1的一个哈希环， 1.我们对Redis分布的当前机器按照IP或机器名以一致性哈希计算并定位所在哈希环的节点位置2.我们对需要存储的数据key也按照一致性哈希计算并定位所在哈希环的位置，然后按照顺时针找到距离最近的节点机器位置，找到后将当前数据存储到这个节
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2023-08-04 16:01:57
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