Redis分布式集群几点说道 Redis数据量日益增大，使用的公司越来越多，不仅用于做缓存，同时趋向于存储这一块，这样必促使集群的发展，各个公司也在收集适合自己的集群方案，目前行业用的比较多的是下面几种集群架构，大部分都是采用分片技术，保证单实例内存增大带来的一系列问题，下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中，测试过程没有展示出来，主要从以下几点出发。 测试架构和性能
缓存概况缓存的特征 随着用户数和访问量越来越大，为缓解服务器的压力才引用缓存。 命中率（命中率=返回正确结果数/请求缓存次数）越高，表明缓存的使用率越高。 最大
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2023-09-21 15:25:52
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目录一、背景二、集群中的主从复制三、部署redis集群1、环境搭建2、集群结点规划四、 部署结果验证五、注意事项一、背景1、redis的主从和mysql很像，但是配置很简单。slaveof 192.168.80.126 6379然后启动主从便可以了。但是如果redis主节点发生故障，不会自动切换，需要借助redis的sentinel或者keepalive来实现主的故障转移。（故而可以使用Senti
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2023-09-22 18:45:00
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Redis高可用–Redis Cluster 集群一、 数据分布1.1 数据分布理论分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集 需要重点关注的是数据分区规则。常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种 由于Redis Cluster采用哈希分区规则，这里我们重点讨论哈希分区，常见的哈希分区规则有几种，下面分别介绍。节点
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2023-08-17 01:09:09
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一 Cluster集群Cluster 集群简介 Redis 的哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在redis3.0上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容。其结构特点： 1、所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),
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2024-04-10 11:48:42
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问题描述项目中使用了redis集群，但是生产上发现redisKey 80%都被分配到了同一个节点，导致该节点磁盘容量报警，其余节点闲置的情况问题定位项目中为了保持数据的准确性，当系统发送异常时使用了LUA脚本对本次请求的redis操作进行了批量回滚（可实现redis批量操作的原子性）LUA脚本仅支持对同一节点上的Key批量操作，所以redisKey使用了统一的前置{redisClusterPref
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2023-05-25 16:34:42
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# Redis集群实例存储不均匀
在使用Redis集群时，我们经常会遇到存储不均匀的情况。也就是说，某些Redis实例存储的数据量比其他实例要多得多，而另一些实例则几乎没有存储任何数据。这种现象可能会导致一些实例负载过高，而其他实例却在闲置。本文将介绍Redis集群实例存储不均匀的原因，并给出一些解决方案。
## 存储不均匀的原因
造成Redis集群存储不均匀的原因有很多。以下是一些常见的原
原创
2023-12-25 08:47:15
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目录一、redis环境二、redis手工分片步骤1. 配置级联复制2. 去掉老哨兵监控3. 停止新实例从老实例的复制4. 添加新哨兵监控5. 重启新哨兵 6. 添加老哨兵监控7. 重启老哨兵三、注意事项四、自动化脚本 随着数据量越来越大，一个redis实例可能需要分成多个以形成数据分片。此时通常
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2024-06-24 01:09:59
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# Redis集群的命中率监控与优化
Redis作为一种高性能的键值存储数据库，广泛应用于不少企业的缓存层，能够显著提升系统的响应速度和吞吐量。然而，在实际应用中，我们不仅需要关注数据的存储和读取速度，同时也需要监控命中率，以确保缓存的有效利用。本文将探讨如何查看Redis集群的命中率，并提供相应的实际示例。
## 一、什么是命中率？
命中率是指在数据请求中，缓存成功命中的比例。命中率的高低
原创
2024-08-02 06:22:37
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一、数据分布一、数据分布理论分布式存储数据需要将整个数据集按照分区规则映射到多个节点上，每个节点负责一部分数据。这里我们需要重点注意数据分区规则，常见的分区规则有hash分区、顺序分区。两种分区算法比较： redis cluster使用的是哈希分区规则，常见的hash分区规则有以下几种：1、节点取余分区获取key或者用户id的hash值，然后对redis节点数N做取余计数。即hash（k
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2023-07-12 16:55:42
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如下是Redis当做缓存使用过程中的一些常见问题。一、前提 1.文中相关术语 （1）缓存命中： 终端用户访问加速节点时，如果该节点有缓存住了要被访问的数据时就叫做命中，如果没有的话需要回原服务器取，就是没有命中。（百科） （2）过期
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2024-02-05 18:23:06
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集群要实现的目的是要将不同的 key 分散放置到不同的 redis 节点，这里我们需要一个规则或者算法，通常的做法是获取 key 的哈希值，然后根据节点数来求模，但这种做法有其明显的弊端，当我们需要增加或减少一个节点时，会造成大量的 key 无法命中，这种比例是相当高的，所以就有人提出了一致性哈希的概念。 一致性哈希有四个重要特征：均衡性：也有人把它定义为平衡性，是指哈希的结果能够尽可能
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2023-08-29 00:19:00
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需求是在缓存最近一周内用户所有消息列表，考虑用Redis 存储；为每个存储一个独立Sorted Set，value 为消息体，Score 为MessageId，用以实现增量消息同步。 问题就来了：Sorted Set 怎么清理？ -设计内存容量只允许放一周内最新的，太久了缓存意义不大，太浪费。 -再者存在百万级/s群发请求，不允许写入时触发清理。 理想模型：如果使用磁盘则使用M
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2023-08-22 16:22:19
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集群概述集群管理流程 Redis3.0版本之后支持Cluster.redis cluster的现状 目前redis支持的cluster特性： 1):节点自动发现 2):slave->master选举,集群容错 3):Hotresharding:在线分片 4):进群管理:cluster xxx 5):基于配置(nodes-port.co
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2023-09-17 18:29:17
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# 如何实现 “linux redis 集群master节点分配不均匀”
## 一、整体流程
首先，我们需要了解整个过程的步骤，然后逐步进行实施。下面是实现“linux redis 集群master节点分配不均匀”的步骤：
```mermaid
erDiagram
确定redis集群节点数目 --> 生成密码
生成密码 --> 配置节点
配置节点 --> 启动节点
`
原创
2024-02-24 06:48:55
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# Redis集群数据均匀分配配置方案
在搭建Redis集群时，如何将数据均匀分配到各个节点是一个非常重要的问题。本文将介绍一种实用的方案，通过哈希槽分配的方式来实现数据均匀分配。
## 哈希槽分配
哈希槽分配是一种将数据均匀分配到多个节点的方法，具体步骤如下：
1. 将所有的数据根据key进行哈希计算，得到一个哈希值。
2. 将哈希值映射到一个范围内，比如0-16383。
3. 将这个范
原创
2024-04-18 04:13:54
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## 问题描述
在使用Spring Boot和Lettuce来访问Redis分片集群时，数据分布不均匀可能会导致部分分片节点负载过高。本文将介绍如何通过一致性哈希算法来实现数据均匀分布，以解决这个具体问题。
## 方案介绍
### 一致性哈希算法
一致性哈希算法是一种用于分布式系统中数据分片的算法，它通过将数据和节点映射到一个固定的哈希环上，使得任意数据能够均匀地分布在节点上。在Redis
原创
2023-10-12 05:12:26
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文章目录一、数据分布常见的哈希分区规则：1、 节点取余分区：客户端分片：哈希+取余2、 一致性哈希分区：客户端分片：哈希+顺时针3.、虚拟槽哈希分区： 服务端管理节点、槽、数据Redis 集群采用是哈希分区规则，虚拟槽分区集群功能限制二、手动搭建集群准备节点节点握手分配槽redis-trib.rb搭建集群及用法三、节点通信通信流程Gossip消息节点选择 一、数据分布分布式数据首先要解决把整个数
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2024-04-09 10:25:00
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## 实现“缓存命中 Redis”的流程指南
在现代应用中，缓存是提升性能的重要手段。Redis 是一个流行的开源内存数据库，常用于缓存。在本指南中，我们将教你如何实现简单的缓存逻辑，使用 Python 和 Redis。我们将分步骤讲解整个流程，并提供相应的代码。
### 流程概述
我们将通过以下步骤实现 Redis 缓存命中的功能：
| 步骤 | 描述
一、什么是分片技术（Cluster）？ 我们知道主从复制和哨兵机制保障了高可用，就读写分离而言虽然slave节点扩展了主从的读并发能力，但是写能力和存储能力是无法进行扩展，就只能是master节点能够承载的上限。如果面对海量数据，那么必然需要构建master（主节点分片)之间的集群，同时必然需要吸收高可用（主从复制和哨兵机制）能力，即每个master分片节点还需要有slave节点，这是分布式系统中
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2023-07-28 16:56:00
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