Redis ClusterRedis3.0版本之前，可以通过Redis Sentinel（哨兵）来实现高可用 ( HA )，从3.0版本之后，官方推出了Redis Cluster，它的主要用途是实现数据分片(Data Sharding)，不过同样可以实现HA，是官方当前推荐的方案虽然主从复制和哨兵模式完美的解决了Redis的单机问题，但是Redis仍然存在着以下两个问题：1、所有的写操作都集中到主
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2023-08-09 21:23:47
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1）、redis集群形式数据分区方案1、客户端分区客户端分区方案的代表为Redis Sharding，Rdis Sharding事Redis Cluster出来之前，业界普遍使用的Redis多实例集群方法。Java的Redis客户端驱动库Jedis，支持Redis Sharding功能，即ShardingJedis以及结合缓存池的ShardingJedisPool。优点：不适用第三方中间件，分区逻
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2023-11-02 21:17:07
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Redis中用户通过执行slaveof命令或者设置slaveof选项，让一个服务器去复制另一个服务器。被复制的称为主服务器(master)，复制的称为从服务器(slave)。1，旧版复制功能及其缺点redis的复制功能，分为同步和命令传播两个操作： 同步：将从服务器的状态更新至主服务器目前所处的状态 命令传播：主服务器对数据库状态进行修改导致主从服务器状态不一致时，让主从服务器数据库恢复至统一
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2024-10-13 10:20:31
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# 如何实现 Redis Sharding 配置
Redis 是一种高性能的键值数据库，适用于处理大规模的数据存储。在高并发的场景下，单个 Redis 实例可能无法满足性能和存储的需求，因此我们通常会采用“sharding”技术，将数据分片存储在多个 Redis 实例中。本文将逐步教你如何实现 Redis 的 sharding 配置。
## 流程概述
实现 Redis sharding 的过
原创
2024-08-14 05:39:23
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公司分库分表使用用户id，主键后3位拼接用户id后三位，现把相关分片规则自定义简易组件使用
一、参数配置
引用者可以配置主键字段与用户字段命名，配置分片日志记录等
package com.ypshengxian.shardingslice.properties;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
impo
原创
2023-08-10 12:22:52
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RedisShake是一款开源的Redis迁移工具，支持Cluster集群的在线迁移与离线迁移（备份文件导入）。DCS Cluster集群与Redis Cluster集群设计一致，数据可平滑迁移。本文以Linux系统环境为例，介绍如何使用Redis-Shake工具进行Cluster集群数据迁移在线迁移在线迁移主要适用于自建Redis Cluster集群迁移到DCS Cluster集群的场景，且两端
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2023-06-28 16:19:51
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Redis是一种开源的、高性能的键值存储系统，可以用于缓存、消息队列、持久化等多种用途。在实际应用中，当数据量逐渐增大时，单台Redis服务器可能无法满足性能需求。为了解决这个问题，我们可以使用Redis集群来构建一个分布式系统，提高系统的吞吐量和可伸缩性。
## 什么是Redis集群？
Redis集群是由多个Redis节点组成的分布式系统。每个节点都运行一个独立的Redis实例，并通过Gos
原创
2024-01-25 14:10:24
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Redis Cluster节点通信Redis Cluster采用P2P的Gossip协议，每个节点与其他节点间不断通信交换信息，一段时间后节点信息一致，每个节点都知道集群的完整信息。Redis Cluster通信过程：(1)集群中的每个节点都会单独开辟一个TCP通道，用于节点之间彼此通信，通信端口号在基础端口上加10000；(2)每个节点在固定周期内通过特定规则选择几个节点发送ping消息；(3)
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2023-07-11 14:30:27
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为什么集群？ 通常，为了提高网站响应速度，总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿，在这种情况下，如何正确架构Redis呢？首先，无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机，内存资 ...
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2021-08-26 16:59:00
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遇到的问题：redis服务启动后，一分钟不到服务就会自动停止，猜想可能是redis的存储内存满了解决办法：将redis本地数据库文件dump.rdb迁移到非redis /data的目录下，然后重启redis服务：redis-server /data/redis/redis.conf;redis知识扩展：1.Redis 持久化(http://www.redis.cn/topics/persisten
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2023-08-31 16:35:21
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1分库分表的基本理解分库 指的是将一个数据库拆分为多个数据库，分表 指的是将一个表拆分为多个表。随着业务快速发展，数据库中的数据量猛增，访问性能也变慢了，关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时需要把数据分散在不同的数据库中，使得单一数据库的数据
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2023-09-17 13:45:44
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内容介绍
1、基本概念（1）什么是 Sharding Sphere（2）分库分表2、Sharding-JDBC 分库分表操作3、Sharding-Proxy 分库分表操作什么是 ShardingSphere1、一套开源的分布式数据库中间件解决方案2、有三个产品：Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy3、定位为关系型数据库中间件，合理在分布式环境下使用关系型数据库操作什么是分库
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2023-07-02 17:34:58
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一、 方案1. 介绍redis集群分为服务端集群（Cluster）和客户端分片（Sharding）服务端集群：redis3.0以上版本实现，使用哈希槽，计算key的CRC16结果再模16834。此处暂不介绍客户端分片：3.0以下使用，采用Key的一致性hash算法来区分key存储在哪个Redis实例上。每个Redis实例彼此独立，使用ShardedJedisPool2. Sharding存在两个问
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2023-08-21 15:27:31
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Redis 源码解读之逐出策略背景和问题本文想解决的问题：redis 触发逐出的时机是怎样的？redis 逐出策略有哪些?如何在海量的 key 中快速找到逐出评价值(idle)最高的key，并将之逐出？LFU 算法的频率是如何统计的？结论redis 触发逐出的时机是怎样的？如图，主要有两个地方会触发逐出。更新 maxmemory 参数，导致实际使用内存大于该限制。处理客户端请求，使用到的内存大于内
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2023-09-06 19:52:52
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背景为提高系统性能、减小数据库压力，需要对频繁查询的数据进行缓存处理。为保证mysql和redis数据一致，网上博客一大堆缓存同步策略，最核心的问题其实还是数据修改时的数据一致性：先更新（删除）缓存再更新数据库、先更新数据库再更新(删除)缓存、延时双删等。以上所说的这些策略主要是考虑并发场景下db-redis之间的数据最终一致，如果业务场景没有多大的并发，或缓存的数据大多是配置之类不影响业务主流程
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2023-09-02 20:34:29
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一 引言缓存的引入后极大的提高了服务器的访问速率,但是当持久化数据发生变化时,如何更新缓存成为了研发中不可规避的问题,不同的方案决定缓存的最终的一致性,本文就redis的缓存读写策略,以及其他的缓存读写策略做简要概述二 Cache Aside Pattern（旁路缓存模式）Cache Aside Pattern是一种比较常用的缓存模式,适合读比较多的场景Cache Aside Pattern 中服
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2023-06-25 09:31:51
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一、Redis数据结构dict：键值对的存储空间 expires：存储某个键的过期时间，值为long long类型的绝对过期时间。二、过期键删除策略1.定时删除策略：Redis设置过期时间时，同时设置一个定时器，到时间删除键。优点：可以即时删除键值，对内存比较友好。 缺点：存在大量的定时器，对CPU行能不友好2.惰性删除策略：对过期的键不去处理，在下一次使用键的时候判断是否过期，若过期则删除。优点
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2023-08-07 22:33:24
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redis sharding方案 Redis集群的目的是实现数据的横向伸缩，把一块数据分片保存到多个机器，可以横向扩展数据库大小，扩展带宽，计算能力等。实现数据分片(集群)方式大致有三种：（1）客户端实现数据分片即客户端自己计算数据的key应该在哪个机器上存储和查找，此方法的好处是降低了服务器集群的复杂度，客户端实现数据分片时，服务器是独立的，服务器之前没有任何关联。多数redis客户端
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2023-08-15 18:51:51
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w分布式查询、数据聚合、跨碎片join是可且应避免的、自增主键管理、基于-会话/事务/语句-选择碎片、通过-主键/模块/碎片索引-碎片化数据 http://www.agildata.com/database-sharding/ Database Sharding Challenges Due to
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2017-01-12 18:47:00
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w玻璃碎片、0共享 http://www.agildata.com/database-sharding/ The Rise of Database Sharding The concept of Database Sharding has been gaining popularity over t
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2017-01-12 17:05:00
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