一.概述在Redis中,用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项,让一个服务器去复制(replicate)另一个服务器,我们称呼被复制的服务器为主服务器(master),而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器(slave)。其主要作用有二:读写分离,提高效率容灾恢复二.如何实现读写分离呢?1.从上面这张图很明显可以看出,读写已经被分离了。主数据库Master负责写的操作(
转载 2023-07-15 02:29:40
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问题redis使用过程中,很多情况都是读多写少,而不管是主从、哨兵、集群,从节点都只是用来备份,为了最大化节约用户成本,我们需要利用从节点来进行读,分担主节点压力,这里我们继续上一章的jedis的读写分离,由于springboot现在redis集群默认用的是lettuce,所以介绍下lettuce读写分离读写分离主从读写分离这里先建一个主从集群,1主3从,一般情况下只需要进行相关配置如下:spri
准备软件:1.  Redis-x64-3.0.502.zip2.  rubyinstaller-2.4.2-2-x64.exe3.  rubygems-2.7.3.zip4.  redis-trib.rb安装开始:1.      首先将redis 解压复制三份(至少是三份,搭建集群需要至少三个)分别
一、redis安装# 安装包存放目录 cd /opt/software/ # 下载最新稳定版 wget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz # 解压 tar -zxvf redis-6.2.6.tar.gz # 进入解压后的目录 cd /opt/software/redis-6.2.6/ # 编译 make # 执行 "mak
转载 2023-09-23 17:30:24
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## Redis Spring 读写分离 在实际应用中,随着数据量的增加,单个 Redis 实例的读写压力可能会变得很大,为了提高性能和稳定性,我们可以通过读写分离来实现负载均衡。Spring 框架提供了方便的支持,可以轻松实现 Redis 读写分离读写分离是指把读请求和写请求分发到不同的 Redis 实例上,读请求发送到只读 Redis 实例,写请求发送到读写 Redis 实例,从而提高
原创 2024-06-15 04:23:34
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1. Redis1.1 概述1. Redis优缺点Redis优点Redis的数据存储内存读写速度非常优异,大概读11万/s&写8万/s。Redis可以持久化,两种持久化技术RDB和AOF。Redis原子性所有操作都是原子性的,也可以多个操作合并后一起执行。数据结构丰富,除了支持String类型的value外还支持 hash、set、zset、list。Redis支持主从复制,主机会把数据同
转载 2023-09-15 09:49:43
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SpringBoot+Mybatis实现读写分离最近的项目中需要实现简单的读写分离,由于项目中使用的是SpringBoot+Mybatis,简单的实现了一下功能读写分离的概念已经提过很多次:单个数据库的承受服务请求的压力太大,于是将数据库的读操作和写操作分别执行,由于我们的应用大部分是读操作,写操作频率较低,于是常见的结构是一主多从;(当然生产环境是有主备切换的,这里不赘述)核心思想基于Sprin
转载 2023-09-04 15:12:19
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接上节文章,本节主要讲解在项目中,如何部署redis replication的读写分离架构4.5. 在项目中部署redis replication的读写分离架构 之前几讲都是在铺垫各种redis replication的原理和知识,包括主从复制、读写分离,但我们怎么去使用,怎么去搭建主从复制、读写分离的环境呢? 一主一从,往主节点去写,在从节点去读,可以读到,主从架构就搭建成功了。4.5.1.启用
转载 2024-06-27 18:25:44
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前几天完成了mysql搭建一个主从复制,现在用搭建好的环境来springk来实现读写分离参考 1.首先看spring是如何得到连接的public Connection getConnection() throws SQLException { return determineTargetDataSource().getConnection(); } public
前言:由于redis的高性能,在应用中对其依赖很高,有时候一台redis服务器性能不够,需要配置redis集群。最简单的就是一台用来读,一台用来写。一般对读的需求比较大,所以可以配置一主(写)多从(读)。 本次是在本地搭建两台虚拟机分别做一主一从。 IP为192.168.2.100为主服务器 IP为192.168.2.101为从服务器一、安装redis首先给两台服务器分别安装redis。二、配置主
转载 2023-05-30 16:03:59
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Redis是一种NoSQL的文档数据库,通过key-value的结构存储在内存中,Redis读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s,性能很高,使用范围也很广。下面用一个实例实现redis读写分离,步骤如下:第一步:下载redis官网下载地址: https://redis.io/download 下载最新的稳定版,解压拷贝到 ~/redis 中编译代码:$ m
转载 2023-07-06 21:29:42
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 当前的开发框架是 springboot+mybatis+druib 连接池。 读写分离需要以下步骤:一  配置主从数据库,并完成加载首先需要将主从数据库集群中的每一个数据库都加载为系统内部的数据源,提供数据服务.1. 在application.properties中配置数据库的基本信息.#主库配置 druid.master.url=jdbc:mysql://192.
转载 2024-03-28 13:37:59
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Redis基础与使用SpringBoot整合RedisRedis进阶学习之数据持久化Redis进阶学习之主从复制、读写分离Redis进阶学习之哨兵模式和分片集群 Redis主从复制集群搭建 Redis哨兵集群搭建 Redis分片集群搭建 Redis使用RedisTemplate配置和访问集群Redis缓存策略Redis缓存异常场景分类3. Redis主从复制、读写分离单节点Redis的并发能力是有
SpringSpring boot对redis的简单使用一、Spring简单使用redis二、Spring boot简单使用redis总结 一、Spring简单使用redis1.导入依赖<dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId&gt
转载 2023-06-19 05:16:40
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前言:随着web2.0的进一步发展,网民的生产力进一步提升,存储总量开始增加。 此时虽然仍然是读多写少的模式,但写入量已经大大提升。 原有的缓存技术不能缓解写入压力,而且原有的空间也受硬盘限制,因此开始出现分库分表,实现读写分离。 集中模式的数据库就这样开始逐渐分化:由一个集中的、稳定的、强关系的结构,朝一个分化的、容错的、弱关系的结构发展。 数据的存储空间与数据访问时间也进一步分离。 即原来是数
转载 2023-08-15 13:10:46
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Redis学习笔记4之做主从复制、读写分离Redis的高并发和快速原因redis高并发瓶颈如果要redis支撑10万+,要怎么做?主从架构的核心原理主从复制断点续传无磁盘化复制Redis Replication(副本)核心机制Master必须持久化来保障主从架构的数据安全全量复制心跳机制异步复制搭建一主两从的结构启动master和2个slave测试模拟宕机情况Slave宕机Master宕机手动主
新增了为艺术而生的LOLWUT命令。弃用slave术语(需要API向后兼容的情况例外)。对网络层进行了多处优化。进行了一些Lua相关的改进。新增动态HZ(Dynamic HZ)以平衡空闲CPU使用率和响应性。对Redis核心代码进行了重构并在许多方面进行了改进。##二 架构 您需要根据业务需求选择:集群架构可轻松突破Redis自身单线程瓶颈,满足大容量、高性能的业务需求。主从架构,提供高性能的缓存
转载 2023-12-30 20:25:48
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前言部署步骤读写分离测试 前言前面已经介绍过了redis主从复制实现读写分离的原理;这一篇文章主要介绍下如何部署搭建一套主从复制,主从读写分离的环境。部署步骤1.下载 下载tcl8.6.1-src.tar.gz和redis-3.2.8.tar.gz;将两个tar包分别上传到服务器的路径上(/usr/local)。2.编译安装 依次登陆到服务器上,安装tcl8.6.1-src.tar.gz和r
1、为什么要主从复制(一主多仆),读写分离redis在作为缓存的时候,随着数据的不断增加,是有可能出现宕机的,这时候就出现了“单点故障”,解决方案就是进行主从复制,读写分离。原理图:Master是主,Slave是从,Master具有读写权限,Slave只有读权限(以下还会介绍redis分布式锁,即当Master死机之后,利用“sentinel监控”把Slave其中一个提升为Master,让系统继
Redis之主从复制 读写分离: 行话:也就是我们所说的主从复制,主机数据更新后根据配置和策略,自动同步到备机的master/slaver机制,Master以写为主,Slave以读为主 一般来说,要将Redis运用于工程项目中,只使用一台Redis是万万不能的,原因如下:从结构上,单个Redis服务器会发生单点故障,并且一台服务器需要处理所有的请求负载,压力较大;从容量上,单个
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