# 学习如何使用 Redis 的 `SELECT` 命令切换数据库
Redis 是一个高性能的键值存储数据库，广泛应用于缓存机制、会话管理等场景。Redis 默认提供16个数据库（索引从0到15），在某些情况下，我们可能需要在不同的数据库之间切换。这就是 Redis 的 `SELECT` 命令能够发挥作用的地方。本篇文章将指导你如何使用 `SELECT` 命令来选择不同的数据库。
## 一、实
原创
2024-08-25 04:11:57
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简述Redis3.0 开始支持集群，在每个 Master 上存放着各不相同的数据，即分布式存储的思想。 集群中的每个节点都需要知道集群中自己之外的其它节点三主三从结构指三个主Master的Redis服务和从属于Master的Slave的Redis服务，主服务主要负责数据写入操作，从服务负责数据读取操作，一共需要6台服务器整个 Redis 集群将集群存储空间分为 16384 个 Slot(槽)，将
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2023-08-15 17:13:56
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# Redis中的selectdb命令详解
在使用Redis的过程中，我们经常会遇到需要在不同的数据库中进行操作的场景。为了满足这种需求，Redis提供了selectdb命令，它允许我们切换到不同的数据库，从而可以在不同的数据库中进行数据的存取操作。本文将详细介绍selectdb命令的用法和示例代码，并通过一个旅行图来帮助读者更好地理解。
## selectdb命令的用法
selectdb命
原创
2024-02-02 10:00:11
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文章目录一、数据库（一）常见术语（二）MySql中常用的数据类型（三）MySQL中数据类型的应用原则（四） MySql表中常用的字段约束（五）表设计时的三大范式（六）视图（View）（七）事务处理（Transaction）1.事务简介2.使用事务的原因3.事务是如何保证数据的正确性的?4.事务的隔离级别5.多个事务并发执行时可能会带来的问题?6.如何解决多个事务并发执行时可能会带来什么问题?7.
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2024-09-30 11:28:00
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需求起源SelectDB 设计多计算集群架构初衷主要源于两类典型的使用场景：写入与读取隔离：传统数仓架构中，数据的写入和读取在同一个计算集群，当遇到业务写入高峰期或突增的写入压力时，容易因资源相互抢占影响查询服务的性能和稳定性。如果能引入多个计算集群，通过独立的计算集群分别进行写入、读取操作，即使在写入压力非常高时，也可放心执行计算任务，无需担心影响到服务的稳定性。在线业务和离线业务隔离：大量数据
原创
2024-09-11 18:01:34
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Spring Boot 2.0.3-webflux-上手教程StackTrace
开始Webflux是响应式开发框架，由Spring boot 2.0开始对响应式编程进行了支持；在此之前，响应式主要在前端的开发上有体现，大Java社区为了争上这口气，从该版本开始正式踏入响应式编程的行列；Spring boot2.0-webflux对JDK有要求，必须使用JDK8以上、默认使用的容器是
Redis 集群以及应用集群主从复制主从链(拓扑结构)复制模式全量复制:master 全部同步到 slave部分复制:slave 数据丢失进行备份问题点同步故障
复制数据延迟(不一致)读取过期数据(Slave 不能删除数据)从节点故障主节点故障配置不一致
maxmemory 不一致:丢失数据优化参数不一致:内存不一致.避免全量复制
选择小主节点(分片)、低峰期间操作.如果节点运行
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2023-09-13 11:41:14
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redis集群原理一、主从架构1、架构图（图略）2、主从复制概述：主从复制的作用： 数据副本（对数据在别的服务器上面进行备份，且从服务器中的数据将会清空并备份主服务器中的数据） 拓展读的性能（客户端访问服务器的时候访问从节点，从而减少对主服务器的访问压力）存在的问题：主节点出现故障的时候，需要手动故障转移，使得在从节点slave中产生一个父节点master【所以需要引入哨兵模式】写能
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2023-06-08 14:41:21
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Redis集群使用总结（二）：本篇文章需要结合上一篇《Redis集群使用总结（一）》，而这里主要介绍Redis集群的管理的分析和研究总结。 · 如何管理· 故障转移· 注意事项 一、如何管理Redis集群的
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2023-12-30 15:59:53
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分片集群结构主从和哨兵可以借鉴高可用，高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：1. 海量数据存储问题
2. 高并发写的问题使用分片集群可以很好的解决以上2个问题，分片集群的特征如下：1. 集群中有多个master，每个master保存不同的数据
2. 每个master主节点都可以有多个slave从节点
3. master直接通过ping来感知彼此的健康状态
4. 客户端的访问都可以转发到任意节
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2024-03-11 09:16:30
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一：redis集群介绍多个redis节点网络互联，数据共享所有的节点都是一主一从（可以是多个从），其中从不提供服务，仅作为备用不支持同时处理多个键（如mset/mget），因为redis需要把键均匀分布在各个节点上，并发量很高的情况下同时创建键值会降低性能并导致不可预测的行为。支持在线增加、删除节点客户端可以连任何一个主节点进行读写二：redis集群搭建配置场景设置：两台机器，分别开启三个Redi
原创
2018-11-14 21:17:13
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一：redis集群介绍
多个redis节点网络互联，数据共享所有的节点都是一主一从（可以是多个从），其中从不提供服务，仅作为备用不支持同时处理多个键（如mset/mget），因为redis需要把键均匀分布在各个节点上，并发量很高的情况下同时创建键值会降低性能并导致不可预测的行为。支持在线增加、删除节点客户端可以连任何一个主节点进行读写
二：redis集群搭建配置
场景设置：两台机器，分别开启三个R
原创
2021-07-24 16:29:03
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前提：搭建好redis集群后，使用start_all.sh启动所有节点，但是在启动第一个节点后，其他的节点并没有启动，使用ps -ef | grep redis并没有显示其它节点，只有当停掉该节点，下一个节点才会启动Redis默认不是以守护进程的方式运行，可以通过该配置项修改，使用yes启用守护进程启用守护进程后，Redis会把pid写到一个pidfile中，在/var/run/redis.pid
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2023-05-25 13:14:16
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昨天给大家介绍了以下Redis的一些基础知识、常用的数据类型以及数据持久化的两种方式。同时对于Redis中的事务也做了一个简单的介绍，相信大家对Redis已经有了一个全面的认识。今天我们就来学习一下Redis的集群部署。 首先我们先来准备好虚拟机，这里使用的CentOS7环境。下面来看具体的操作。首先我们准
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2023-08-15 06:56:52
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一，回顾：redis单机单线程作为缓存，有RDB就够了，即使挂掉了恢复快，丢失了一小时的数据，也不过是穿透了，访问到了数据库。作为数据库，为了不丢失数据，必须使用AOF。二，主从复制1，单机，单节点，单实例有哪些的问题？1，单点故障 2，容量有限 3，压力2，AKF描述的是xyz三个轴技术的拆解和划分。 是微服务拆分的四个原则的第一项，实现的是一变多，但会引入新的问题：数据一致性。3，微服务拆分的
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2023-07-27 19:13:50
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---恢复内容开始---Redis集群设计包括2部分：哈希Slot和节点主从，本篇博文通过3张图来搞明白Redis的集群设计。 节点主从：主从设计不算什么新鲜玩意，在数据库中我们也经常用主从来做读写分离，直接上图： 图上能看得到的信息：1， 只有1个Master，可以有N个slaver，而且Slaver也可以有自己的Slaver，由于这种主从的关系决定他们
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2023-07-04 11:18:44
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1 redis 数据分区 redis采用虚拟槽分区，将所有数据全部分散在16384个槽内 槽的范围是0-16383。假设集群有5个节点，那么他负责的槽数据如下， redis 集群有一下特点: 1 将数据和节点分开，简化了节点扩容和缩容的难度，2 redis集群不一定不单机好，集群存在以下弱点，1 key批量操作支持有限。如mset、mget只有在同一个节点下才能
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2023-07-06 15:45:45
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浅谈集群版Redis和Gossip协议昨天的文章写了关于分布式系统中一致性哈希算法的问题，文末提了一下Redis-Cluster对于一致性哈希算法的实现方案，今天来看一下Redis-Cluster和其中的重要概念Gossip协议。1.Redis Cluster的基本概念集群版的Redis听起来很高大上，确实相比单实例一主一从或者一主多从模式来说复杂了许多，互联网的架构总是随着业务的发展不断演进的。
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2023-07-07 16:12:20
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集群Cluster集群搭建步骤：第一步 创建节点第二部 修改配置文件第三部 启动redis第四步 配置集群第五步 测试 Cluster集群搭建步骤：Redis集群是Redis提供的一个核心特性，可以将多个Redis实例组成一个分布式数据库，实现数据的自动分片和负载均衡。在Redis集群中，数据会被分成16384个槽位，每个槽位都会被分配给不同的Redis实例，当客户端发送数据请求时，Redis集
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2023-09-20 15:32:02
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1. Redis集群的解决方案 1.1 客户端分片 1.2 Codis 1.3 Twemproxy 1.4 Redis Cluster2. Redis Cluster 2.1. 集群节点 2.
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2023-08-06 13:09:45
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