一、Redis集群介绍Redis真的是一个优秀的技术，它是一种key-value形式的NoSQL内存数据库，由ANSI C编写，遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例
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2023-05-25 13:23:39
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因为是为了学习集群，所以我这里是单机的。呼唤集群 为什么呼唤？1.并发量redis 官方提供数据并发数10万/每秒如果需要更高的并发量就需要另外方案了，集群2.数据量分布式的简单理解：加机器应对：大并发量，大数据量数据分布 顺序分区：对数据集均分存储到各个节点哈希分区计算hash值然后取余数hash(key)/节点数（例如节点取模的方式）节点取余如果节点需要增加，在进行迁移的时候比较耗空间，建议采
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2023-08-27 10:36:26
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目录1. Redis Cluster1. 呼唤集群2. 数据分布3. 搭建集群4. Redis Cluster安装配置2. 深入Redis Cluster1. 集群伸缩2. 客户端路由3. 多节点命令实现4. 批量操作怎么实现5. 故障转移6. Redis Cluster开发运维常见问题7. 集群总结最后 1. Redis Cluster1. 呼唤集群1. 并发量10万/每秒 -> 业务需
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2023-09-18 22:23:49
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Redis集群中，在握手成功后，两个节点之间会定期发送ping/pong消息，交换数据信息，集群中节点数量越多，消息体内容越
Redis主从搭建主从架构单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。主从数据同步原理全量同步主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：这里有一个问题，master如何得知salve是第一次来连接呢？？有几个概念，可以作为判断依据：Replication Id：简称replid，是数
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2023-09-22 18:20:54
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上一篇 将 redis cluster 搭建起来了redis cluster 提供了多个 master，数据可以分布式存储在多个 master 上; 每个 master 都带着 slave，自动就做读写分离; 每个 master 如果故障，那么就会自动将 slave 切换成 master，高可用 redis cluster 默认是不支持 slave 节点读或者写的，跟我们手动基于 rep
redis的高并发1、redis高并发跟整个系统的高并发之间的关系redis，你要搞高并发的话，不可避免，要把底层的缓存搞得很好mysql，高并发，做到了，那么也是通过一系列复杂的分库分表，订单系统，事务要求的，QPS到几万，比较高了要做一些电商的商品详情页，真正的超高并发，QPS上十万，甚至是百万，一秒钟百万的请求量光是redis是不够的，但是redis是整个大型的缓存架构中，支撑高并发的架构里
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2023-07-07 10:49:36
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一、高并发机制我们知道redis是基于单线程的，在单机模式下能承载的也就几万左右吧，所以怎么提高其在大数据下几十万的高并发请求，通过redis的主从架构和读写分离。1.主从复制redis主从复制的配置就不强调，主要看主从复制的原理及过程：在进行redis的主从复制的过程中，需要一台master主机作为管理员，去搭建多台slave从机。当slave从机试图启动时会向master主机发送一个命令PSY
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2023-08-15 21:35:08
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一、Redis集群介绍Redis真的是一个优秀的技术，它是一种key-value形式的NoSQL内存数据库，由ANSI C编写，遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例
分片集群与哨兵集群的区别主从和哨兵集群：解决了高可用、高并发读问题，但无法解决海量存储和高并发写的问题分片集群：可以解决高并发写的问题，同时也可以解决高并发读的问题.
.分片集群特征集群中有多个master,每个master保存不同数据每个master都可以由多个slave节点master之间通过ping监测彼此监控状态，多个master认为某个master主观下线则会将该master变为客观下线
Python连接redis集群方法1. 安装redis、rediscluster模块pip install redis
pip install redis-py-cluster2. 示例代码# -*- coding: UTF-8 -*-
from rediscluster import RedisCluster
#构建所有的节点
startup_nodes = [
{"host": "1
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2023-06-13 15:21:07
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一、缓存与数据库不一致情况在一般的网站的架构中，我们都会采用缓存架构来抗住高并发场景下的读请求。那么对于写请求，先更新缓存还是先更新数据库？ 本文以商品库存信息为例，我们展开讨论，假设刚开始数据库库存=100，缓存中库存=100.1.先更新数据库，后更新缓存这种情况下，当需要更新库存的时候，先更新数据库中的库存=99，然后再更新缓存=99。但是想象一种场景，由于网络原因，数据库更新成功，但是缓存更
1，Redis事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。2，Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队3，从输入Multi命令开始,Exec开始执行，discard结束 4，关于高并发问题事务时如何解决的 例如秒杀20个商品，会出现的问题
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2023-06-13 23:44:49
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几个原理：主从复制原理、哨兵原理、集群模式工作原理 redis 实现高并发主要依靠主从架构，一主多从。主从后要高可用，就要加哨兵，可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。高并发高可用后想容纳大数据，要redis集群 1.主从复制原理 （1）主从结构：主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。这样可以水平扩容，支撑读高并发
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2023-07-07 16:42:58
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一，什么情况下使用双写？在电商系统中，一部分数据是要实时显示给用户的，例如：商品的价格，商品的库存等。在交易系统中，用户委托数量，成交量等。以上这些数据变更后需要第一时间显示给用户，但并发量又相当高。这时我们就需要将数据进行双写（数据库写，redis写）。 双写常见的有以下两种策略： 一.先删除缓存再更新数据库 二.先更新数据库再删除缓存 注：数
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2023-06-13 15:17:33
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负载均衡(Load Balance)1.高并发 高并发就是使用多个线程或者多个进程，同时处理不同的操作。简而言之就是每秒内有多个请求同时访问。2.负载均衡 负载均衡：将请求/数据均匀分摊到多个操作单元上执行，负载均衡的关键在于均匀，这也是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。3.Tomcat的并发量 tomcat的最大承受请求是250个，当每秒有300个请求同时访问tomcat时，tomcat已
前言：秒杀功能不外乎就是解决下面两个问题，第一个是高并发对数据库产生的压力，第二个是竞争状态下如何解决库存的正确减少，则超卖问题。使用redis是最优方式，文件锁和数据库锁都不太好，因为redis可以方便实现分布式锁，而且redis支持的并发量远远大于文件锁和数据库锁。redis使用乐观锁（共享锁），悲观锁（排它锁）都可以，不过悲观锁有个问题就是锁等待的时间会占用大量内存，秒杀一般是少量的数据，所
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2023-09-18 22:23:31
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NoSQLNot Only SQL的简称。NoSQL是解决传统的RDBMS在应对某些问题时比较乏力而提出的。即非关系型数据库，它们不保证关系数据的ACID特性，数据之间一般没有关联，在扩展上就非常容易实现，并且拥有较高的性能。Redisredis是nosql的典型代表，也是目前互联网公司的必用技术。redis是键值(Key-Value)存储数据库，主要会使用到哈希表。大多数时候是直接以缓存的形式被
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2023-08-15 07:26:13
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redis在项目中扮演着很重要的角色，一旦redis出现故障，就会出现缓存雪崩的问题，进而导致整个系统的崩溃；同时redis还必须应付高并发的场景，为底层的数据库抗下大部分的流量。所以redis需要实现高可用以及高并发的架构，主要的实现方式有redis主从架构和redis cluster两种redis主从架构redis的主从架构实现高并发依靠的是读写分离，因为缓存使用的场景主要是读多写少。mast
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2023-05-25 12:35:03
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针对大流量瞬间冲击，比如秒杀场景redis前面可以加一层限流 sentinel ／ Hystrix redis高并发（读多写少）下缓存数据库双写误差：1. 修改操作使用分布式锁（就是修改的时候加锁，一次只能有一个线程修改，可以多线程读），对于读多的场景更有利；推荐（以较少的性能代价换取了绝对的一致）2. 延迟删除缓存 修改一个key后，删除
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2023-08-15 20:29:28
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