在使用关系型数据库时,我们可以使用带where的SQL来进行选择查询。比如一个需求是查询大于25岁的人:SELECT
    id,
    name,
    sex,
    age,
    address 
FROM
    Person 
WHERE
    age > 25             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-18 22:27:52
                            
                                34阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            集群存储算法一、集群存储算法1.1、分布式存储算法1.2、哈希取余算法分区1.3、一致性哈希算法1.4、哈希槽分区1.5、Redis集群存储策略 一、集群存储算法1.1、分布式存储算法分布式存储的常见算法:哈希取余算法分区一致性哈希算法分区哈希槽算法分区1.2、哈希取余算法分区算法描述:hash(key) % N(其中,key是要存入Redis的键名,N是Redis集群的机器台数)。用户每次读写            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-30 09:54:01
                            
                                79阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            redis cluster需求至少需要3个master才能组成一个集群,同时每个sentinel至少有一个slave节点,各个节点之间保持tcp通信。当master发生宕机,redis cluster自动将对应的slave节点提拔为master,来重新对外提供服务。先来说一下槽,集群的中每个redis实例都负责接管一部分槽,总槽数为:16384(2^ 14),如果有3台master,那么每台负责5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-02 13:34:57
                            
                                218阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            文章标题1 一致性哈希1.1 简单哈希1.2 一致性哈希1.3 一致性哈希的分析1.4 某节点宕机(缩减节点)1.5 新增节点1.6 一致性哈希的数据倾斜问题1.7 虚拟节点解决数据倾斜问题1.8 一致性哈希的应用案例2 Redis 集群分槽的实现 1 一致性哈希伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。在 Redis 中为了保证 Redis 的高可用也为 Redis 搭建了集群对数据进行分槽存放。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-02 16:22:34
                            
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            一致性hash主要用于分布式系统中,用于解决数据选择节点存储、选择节点访问、增删节点后数据的迁移和重分布问题。redis集群并没有使用一致性hash,而是使用了hash槽来解决数据分配的问题。一致性hash:它是一个0-2^32次方的圆,主要操作步骤:将每一个服务节点进行hash(如ip),让其落在这个闭合的圆环上;当我们进行数据存储或访问时,计算key的hash值,让其也落在这个闭合圆环之中;那            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis缓存的学习每日思考问题1、redis是内存数据库,如果内存满了如何处理?
2、redis是否是线程安全的数据库?
	
3、redis的哈希槽,你是如何理解的?(redis的数据是如何存储的?)
4、redis缓存穿透、redis缓存击穿、redis缓存雪崩如何理解?1、redis是内存数据库,如果内存满了如何处理?解决方案:
	方案一:集群--增加服务器
	分析:
		① 一定程度上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Redis槽位计算及其应用
## 引言
Redis是一个开源的非关系型数据库,以其高性能、可扩展性和灵活性而受到广泛的应用。它使用key-value的数据结构来存储数据,并且提供了丰富的功能和命令,使得开发者可以方便地操作和管理数据。
在Redis中,数据被分布在多个节点上进行存储。为了实现横向扩展,Redis采用了分片(sharding)的方式将数据分布在多个节点上。每个节点负责存储一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-19 07:42:52
                            
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            # Redis集群槽位的计算及实际问题解决
## 介绍
Redis是一个高性能的键值存储数据库。为了支持大规模的数据存储和高可用性,Redis提供了集群模式。在Redis集群中,数据被分散到多个节点上,每个节点负责存储其中一部分数据。为了实现数据的均匀分布和高效访问,Redis集群使用了槽位的概念。本文将介绍Redis集群槽位的计算方法,并解决一个实际问题。
## Redis集群槽位的计算方法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-29 10:36:45
                            
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            ## 计算Redis主键卡槽的实现流程
这篇文章将指导你如何在Java中实现计算Redis主键卡槽的功能。下面的表格展示了整个流程的步骤。
```mermaid
journey
  title 计算Redis主键卡槽的实现流程
  section 创建Redis Cluster连接
  section 通过CRC16算法计算主键卡槽
  section 关闭Redis Cluster连接
``            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一,Bitmaps(类似位运算的字符串操作)(1)简介:Bitmaps是Redis用来提供位运算的一种数据类型,所以我们需要了解一下什么是位运算什么是位运算?现代计算机用二进制(位) 作为信息的基础单位, 1个字节等于8位, 例如“abc”字符串是由3个字节组成, 但实际在计算机存储时将其用二进制表示, “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99, 对应的二进制分别是0110000            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Saturday, Dec 4th, 2010 by Tim | Tags: 
 key value store, 
 redis 
  前几天微博发生了一起大的系统故障,很多技术的朋友都比较关心,其中的原因不会超出James Hamilton在On Designing and Deploying Internet-Scale Service(1)概括的那几个范围,James第一条经验“De            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            槽:英文slot ;不是一个计量单位,没有一个槽有多少兆等概念;一共有多少个槽: 16384个;只有主机才有槽的分配,并且他们尽量平分;槽的使用方式是: (1)槽一共有16384个所以槽的编号是从0到16383;假如有三台主机,那么每一个的主机所分的槽为,一号主机:[0-5460];二号主机[5641-10922];三号主机[10923-16383] (2)当我们向redis集群中进行存值,存数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是集群(Cluster)Redis 集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务集群,数据分布在这些节点中,进行统一管理,对外呈现单机的服务效果数据存储设计Redis Cluster 采用虚拟槽分区,所有的 key 根据哈希函数映射到 0 ~ 16383个整数槽内计算公式:slot = CRC16(key) & 16384由于采用高质量的哈希算法,每个槽所映射的数据通常比较均匀Redis            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介:搭建的3主6从redis集群,运行中突然不能访问了,查看集群状态正常,查看集群节点发现卡槽混乱(见下图),具体原因还不清楚(有哪位大佬可以解释下)。  解决方案  如图可见三个主节点分片都属于混乱状态,任选一个节点(我选择的7009)把其他俩个节点(7002,7008)卡槽全部转移过来,然后再重新分配到三个节点上。操作步骤:#重新分片10.9.103.214:7002为任            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、简介多个位图可以按照bit位逐一进行逻辑操作,AND,OR,NOT,XOR操作。 当key不存在时,当做0填充的位图进行计算,而对于多个长度不一的位图进行操作时,将按照最长的作为标准,其他比它短的都将填充0补齐。将计算结果存入目标位图中。二、BITOPBITOP op_name target_key src_key1 src_key2 src_key3... src_keyN 根据不同的操作(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我通俗易懂的讲给你听,保证你一次记住缓存穿透穿透,如下图客户端访问缓存, 缓存没数据,要去数据库查询, 数据库也没有, 频繁大量的这种查询请求,就穿透了,导致库崩了。 解决方案1.访问一次,如果缓存层和数据库都没有,就在缓存层存一个对象, 下次访问就不用访问库了。        缺点:可能会存储很多的对象,浪            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            生产环境中的redis绝大多数是以集群形态运行的,这篇博文简要介绍分布式集群的原理、优势,然后描述配置过程。redis集群的原理redis集群的原理简要介绍如下redis中有槽位的概念,可以这样理解,redis的数据存储在16384个槽位中,分布式集群就是将这些槽位均匀分布到多个分片节点(不同的redis实例)中。写入数据时:将key做crc16(key),然后和16384进行取模,得出槽位值(0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            随着业务需求的增加,需要对集群扩容,将207,208两个节点加入到集群中1.准备新节 安装redis 节点配置2.将节点加入集群 1)通过cluster meet 加入集群127.0.0.1:6380> cluster meet 192.168.0.207 6380
OK
127.0.0.1:6380> cluster meet 192.168.0.208 6380
OK2)redis            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis Cluster(集群)  redis cluster是redis官方发布的集群解决方案,用于解决redis单机情况下,数据量太大可能导致的各种问题(如备份文件过大等)。redis cluster是去中心化的,每个节点负责整个集群的一部分数据,通过信息交换来获取彼此的数据信息。数据存储  rerdis cluster的数据存储与单机模式下基本一致,区别是redis cluster只能使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis基础命令集详解——新手入门必备 文章目录Redis基础命令集详解——新手入门必备前言一、Redis安装与连接二、Redis数据类型及基本命令1、 String(字符串)2、List(列表) 可模拟双向列表(左进右出|右进左出)和栈(左进左出|右进右出)3、Set(集合)4、Hash(哈希)5、Sorted Set(有序集合)6、其他功能性命令三、事务与批量操作总结 前言Redis(Rem            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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