订阅连接：订阅某个频道，频道有消息马上读取，一个频道上的消息会发给多个订阅者，所以是一发多收
在Redis中，复制功能是通过使用主从模式来实现的。一台Redis服务器（称为主服务器）可以有多个从服务器连接到它。
1.数据是如何被分布到多个服务器上的？（一致性哈希算法） 假设有n台服务器， 计算这n台服务器的IP地址的哈希值， 把这些哈希值从小到大按顺时针排列组成一个“服务器节点环”， 客户端需要存储一系列的“
主从复制，指将一台 Redis 服务器的数据，复制到其他的 Redis 服务器。前者称为主节点(Master)，后者称为从节点(Slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。默认情况下，每台 Redis 服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。
前面介绍Redis，我们都在一台服务器上进行操作的，也就是说读和写以及备份操作都是在一台Redis服务器上进行的，那么随着项目访问量的增加，对Redis服务器的操作也越加频繁，虽然Redis读写速度都很快，但是一定程度上也会造成一定的延时，那么为了解决访问量大的问题，通常会采取的一种方式是主从架构Master/Slave，Master 以写为主，Slave 以读为主，Master 主节点更新后根据配置，自动同步到从机Slave 节点。
Redis作为一个支持分布式的数据库，多机操作显得格外重要，本文就Redis多机功能中的复制、哨兵与集群功能做简单的分析。
上一章我们介绍过，负载均衡服务是由一组服务器共同完成同一个服务，它的具体原理是：一组服务器中选择一台作为主管理服务器，其他服务器其在它管辖之下，称为内部服务节点服务器，由管理服务器负责接收客户端请求，然后按照一定的算法、策略，分配给内部节点服务器具体处理客户请求，从而实现统一管理，分流业务的功能。
消息中间件基本上是每一个大型互联网公司的标准基础技术组件配置，虽然有很多的开源消息中间件，功能也很强大，但是今天我还是想介绍一下怎样自主架构与设计并实现一套完整的分布式消息中间件。 开源的消息中间件或多或少存在一些所谓“坑”，没有遇到大家用得都很happy，遇到的同学就只有加班查资料、google搜索或者直接review开源代码寻找问题原因了。还有就是基本上开源的消息中间件一般都是大而全的功能，一般比较强调通用嘛。今天为大家介绍的是可以灵活横向扩展并且具有高性能的分布式消息中间件的架构设计，也会介
服务器节点是一种服务器装置，节点服务器是针对服务器集群来说的。主要应用在WEB、FTP等等的服务上。所以节点服务器并不是单指某一种服务器。它由多个节点和管理装置整体的管理单元构成，其特征在于：各节点具备切换该节点的动作模式的模块管理部，该模块管理部根据从所述管理单元传递的构成信息，切换各节点单独动作或与其它节点协调动作。
Redis 哨兵模式是 Redis 提供的一种高可用解决方案。它通过使用哨兵节点来监控 Redis 主服务器和从服务器的运行状态，当主服务器出现故障时，哨兵可以自动将一个从服务器提升为新的主服务器，实现故障转移。
基于主从复制模式的集群在发生故障时可能会出现数据丢失等情况，因为当主服务器发生故障后，需要手动进行数据恢复动作，并要重新设置主从关系，比较麻烦。 可以在主从复制的基础上引入“哨兵(sentinel)”机制，一方面用哨兵远程监控主从服务器是否可用，另一方面当主服务器发生故障时通过哨兵机制可以实现“故障自动恢复”效果。 一般来说，哨兵机制会和主从复制模式整合使用，在基于哨兵的模式里会在一台或多台服务器上引入哨兵进程，这些节点也叫哨兵节点。 哨兵节点一般不存储数据，它的作用是监控主从模式里的主服务器节点。当哨兵节点监控的主服务器发生故障时，哨兵节点会主导“故障自动恢复”流程，具体来讲就是会在该主服务器下属的从服务器里选出一个新的主服务器，并完成响应的数据和配置更改等动作。 也就是说，如果采用这种模式，可以让故障自动修复，从而提升系统的可用性。在项目里，一般会配置多个主从模式集群，所以会引入多个哨兵节点。基于哨兵模式的集群效果如下图所示。
Redis 主从复制是 Redis 数据备份和高可用性的重要机制之一。主从复制允许你有一个或多个从服务器复制主服务器的数据。这样，你可以在多个服务器上读取相同的数据，提高读取性能，同时也可以防止数据丢失。
我们都知道,当数据量大了的时候,我们都会选择使用多台服务器共存数据,通过 取模方式进行随机分配服务器存储.
弹性调度是 ElasticJob 最重要的功能，也是这款产品名称的由来。 它是一款能够让任务通过分片进行水平扩展的任务处理系统。
在分布式架构设计中，Redis是一个非常流行的NoSQL数据库。它不仅具有高性能和可扩展性，而且支持主从复制模式来提高可用性和容错性。
ZooKeeper的视图数据结构，很像Unix文件系统，也是树状的，这样可以确定每个路径都是唯一的。zookeeper的节点统一叫做「znode」，它是可以通过「路径来标识」，结构图如下：
Zookeeper是Apache开源的一个分布式框架，它主要为分布式应用提供协调服务。
原文：https://www.cnblogs.com/JJJ1990/p/10496850.html
首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保，在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。
首先分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保，在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。在一个进程中，也就是一个jvm或者说应用中，我们很容易去处理控制，在jdk java.util 并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁。
谈到“异地组网”这个问题，其实已经有很多成熟的解决方案，包括最简单的拉光纤物理相连、向日葵异地组网等等。这些解决方案虽然稳定性和使用体验都极度让人舒适，但是实现的代价略微有点大，尤其财大气粗的光纤物理直接相连。不过对于某些大公司的异地数据中心互联，这仍然是最被认可的解决方案。至于向日葵异地组网，有点类似于把远程服务环境和本地环境同时连入一个网络，然后在形式上实现局域网化。由于这一解决方案往往依赖于一个由第三方提供的中心节点服务，这种局域网的带宽、速度和使用体验很大程度上受限于购买的套餐级别。那么，是否存在一种造价较低，速度和使用体验都较佳的解决方案呢？答案自然是存在的，只是有点曲线而已。
ZAB 协议，全称 Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议），是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的一致性协议。基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主从模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。
CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。 Redis选择了AP，牺牲了C。
我们之前操作 Redis 都是单机版，但是实际应用中没人使用单机版，都是搭建集群的方式。这篇文章要介绍的主从复制，是指将一台 Redis 服务器的数据，复制到其他 Redis 服务器，我们将前者称为主节点 master，将后者称为从节点 slave（replica）。在这个过程中，数据的复制是单向的，即只能从主节点到从节点。并且从节点只能读数据，不能写数据，实现读写分离。
假设现在有5台服务器，然后有10万份的文件数据，想这些文件平均的分布在5台服务器上，平均每台2万份，用来分摊缓存压力。如果仅仅只是直接把文件分布在这5台服务器，自然是可以的，但是当要读取文件的时候，需要访问这5台服务器，因为不知道某个文件具体放在了哪台服务器，这就导致了效率低下，也没有起到缓存的作用了。
redis中的事务是一组命令的集合，事务中的命令要么全部执行，要么都不执行，Redis 通过 MULTI 、DISCARD 、EXEC 和 WATCH 四个命令来实现事务功能，multi表示事物的开启，exec表示事物的执行，exec执行后返回事务执行的结果，discard表示放弃事务执行，清空事务队列中已有的所有命令并退出队列，watch用于监视给定的键，如果键被其他客户端修改，将不会执行事务。
分布式缓存的一致性 Hash 算法
首先，分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。
在一个进程中，也就是一个jvm或者说应用中，我们很容易去处理控制，在jdkjava.util并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁，比如synchronized关键字或者Lock锁，都可以处理。
一、节点类型二、结构体三、监听器原理四、选举机制4.1 重要的参数。4.2 选举状态：4.3 服务器启动时的 leader 选举4.4 运行过程中的 leader 选举
您需要将编译后的可执行文件拷贝到目标服务器，并构造相关输入数据，从而运行工程。对于本文档的应用示例，查看HOME/tools/projects/Custom_Engine/main.cpp中所需输入数据如下所示：以ascend用户登录DDK所在服务器。执行如下命令，拷贝后的目录结构请见表1。cp -r HOME/tools/proje
为了分载Master的读操作压力，Slave服务器可以为客户端提供只读操作的服务，写服务仍然必须由Master来完成
Zookeeper 是一个分布式服务框架，主要是用来解决分布式应用中遇到的一些数据管理问题如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
在 redis3.0 以前的版本要实现集群一般是借助哨兵 sentinel 工具来监控 master 节点的状态，如果 master 节点异常，则会做主从切换，将某一台 slave 作为 master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。负载均衡策略 1.静态策略 1)基于特定的用户源IP地址:特定的IP地址段定向到特定的POP节点或者虚拟服务器
今天有位朋友私下和我说，他昨天电话面试被问到Redis的高可用方案。于是决定今天来分享这个问题。如果你对此有另外的答案，不妨微信联系我，我拉你进群，让更多的人知道，做一个纯粹的技术分享达人。
Redis的哨兵机制就是解决我们以上主从复制存在缺陷（选举问题），保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移。
Redis是一种高性能的内存数据库，它支持多种数据结构和复杂的操作。在实际应用中，为了提高可用性和可扩展性，我们通常需要对Redis进行复制。
1、当用户访问到国内节点时，CDN使用国内的回源节点进行回源，最终回源到国内云服务器（源站）
最近由于小编颈椎病犯了，所以最近停更了文章，今天下午刚收到几千里地老父亲寄来的艾灸贴，晚上贴上之后，伴随着火辣辣的感觉开始创作现在这篇文章；若大家get到了东西，请爱心三连。 废话不再多言，下面我们进入正题。
节点职责单一，各司其职 elasticSearch的配置文件中有2个参数：node.master和node.data。这两个参 数搭配使用时，能够帮助提供服务器性能。 数据节点node.master: false node.data: true 该node服务器只作为一个数据节点，只用于存储索引数据。使该node服务器功能 单一，只用于数据存储和数据查询，降低其资源消耗率。 master节点node.master: true node.data: false 该node服务器只作为一
在单机版(仅有一个Redis)的Redis中,数据的读写操作都只能靠一个Redis完成,当数据量大的时候,无法满足我们的需求
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Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题，因为 redis cluster 是多 master 的结构，每个 master 都是可以提供存储服务的，这就会涉及到数据分布的问题，在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题，关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外，还有几种数据分布的算法，比如哈希算法，一致性哈希算法，这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
通过slaveof命令可以实现主从辅助，被复制的服务器叫主服务器，执行复制的服务器叫从服务器，例如
master服务器会开启一个后台进程用于将redis中的数据生成一个rdb文件，与此同时，服务器会缓存所有接收到的来自客户端的写命令（包含增、删、改），当后台保存进程处理完毕后，会将该rdb文件传递给slave服务器，而slave服务器会将rdb文件保存在磁盘并通过读取该文件将数据加载到内存，在此之后master服务器会将在此期间缓存的命令通过redis传输协议发送给slave服务器，然后slave服务器将这些命令依次作用于自己本地的数据集上最终达到数据的一致性。
所谓分布式对象缓存是指对对象缓存以一个分布式集群的方式对外提供服务，多个应用系统使用同一个分布式对象缓存提供的缓存服务。这里的缓存服务器是由多台服务器组成。这些服务器共同构成了一个集群对外提供服务，所以使用分布式对象缓存一个重要的问题就是，数据进行读写操作的时候，如何找到正确的缓存服务器进行读写操作。如果第一次写入数据的时候写入的是A服务器，但是数据进行缓存读取操作的时候访问的是B服务器，就不能够正确的查找到数据，缓存也就没有效果。
CAP定理指出，在异步网络模型中，不存在一个系统可以同时满足上述3个属性。换句话说，分布式系统必须舍弃其中的一个属性。对于需要在分布式条件下运行的系统来说，如何在一致性、可用性和分区容错性中取舍，或者说要弱化哪一个属性，是首先要考虑的问题。
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