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添加 Redis Server Group 准备配置文件 [root@h102 codis]# grep -v "^#" extern/redis-2.8.21/redis.conf | grep -v "^$" > /etc/codis/redis_s.conf [root@h102 codis]# grep -v "^#" extern/redis-2.8.21/redis.conf | grep -v "^$" > /etc/codis/redis2.conf [root@h102 codis
在前面,我们提到了 Redis 集群方案 Redis Cluster,今天我们来聊聊 Redis 另外一种比较受欢迎的集群方案:Codis。
将众多小内存的Redis实例整合起来,将分布在多台机器上的众多CPU核心的计算能力聚集到一起,完成海量数据存储和高并发多写操作
Redis在豌豆荚的使用历程——单实例==》多实例,业务代码中做sharding==》单个Twemproxy==》多个Twemproxy==》Codis,豌豆荚自己开发的分布式Redis服务。在大规模
近几年,随着互联网的飞速发展,作为程序员,我们需要处理的数据规模也在不断扩大。如果你使用Redis作为数据库时,面临大数据高并发的场景时,单个Redis实例就会显得力不从心。这时Redis的集群方案应运而生,他将众多Redis实例综合起来,共同应对大数据高并发的场景。
https://github.com/wandoulabs/codis/blob/master/doc/tutorial_zh.md
可以使用 make gotest 进行测试 (可选操作,非必须) [root@h102 codis]# make gotest GOPATH=`godep path`:$GOPATH go test ./pkg/... ./cmd/... ok github.com/wandoulabs/codis/pkg/models 16.501s ok github.com/wandoulabs/codis/pkg/proxy 9.242s ok github.com/wandoulabs/codis/p
Codis使用Go语言开发,它是一个代理中间件,和Redis一样也使用Redis协议对外提供服务,当客户端向Codis发送指令时,Codis负责将指令转发到后面的Redis实例来执行,并将结果返回给客户端
【转载请注明出处】:https://cloud.tencent.com/developer/article/1636529
准备方案 Golang环境搭建 环境搭建很简单,下载go1.4.2.linux-amd64.tar.gz安装包,直接解压并添加到环境变量就可以。 假设解压到/usr/local/go下,这个目录就是GOROOT,另外需要定义一个go开发目录,假设为/workspace/golang。 go开发目录未来会产生一些主要的子目录: 1. src 存放源码 2. pkg 编译后生成的文件 3. bin 编译后生产的可执行文件(比如godep命令在安装后就会放在这个目录下) 环境变量添加: export GOROOT
比如重读配置文件(将zk端口从2180改为2181),此时dashboard会报错
此前的文章中,我们介绍了三种 redis 集群和搭建方法。 redis 集群详解及搭建过程
服务端:codis-fe------codis-dashboard------codis-proxy------codis-group------codis-server
一、引言 Codis是一个分布式 Redis 解决方案,可以管理数量巨大的Redis节点。个推作为专业的第三方推送服务商,多年来专注于为开发者提供高效稳定的消息推送服务。每天通过个推平台下发的消息数量可达百亿级别。基于个推推送业务对数据量、并发量以及速度的要求非常高,实践发现,单个Redis节点性能容易出现瓶颈,综合考虑各方面因素后,我们选择了Codis来更好地管理和使用Redis。
* 一个master可以拥有多个slave,但是一个slave只能对应一个master
ECS:测试实例3台32C128GB规格 REDIS:Redis 4.0—128G集群版16节点
Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务。
数据持久化本质上是为了做数据备份,有了数据持久化,当Redis宕机时,我们可以把数据从磁盘上恢复回来,但在数据恢复之前,服务是不可用的,而且数据恢复的时间取决于实例的大小,数据量越大,恢复起来越慢。Redis的持久化过程可以参考《Redis持久化是如何做的?》。
数据持久化本质上是为了做数据备份,有了数据持久化,当Redis宕机时,我们可以把数据从磁盘上恢复回来,但在数据恢复之前,服务是不可用的,而且数据恢复的时间取决于实例的大小,数据量越大,恢复起来越慢。
Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有显著区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务。
我们先来看一下为什么要做集群,如果我们要部署一个单节点Redis,很明显会遇到单点故障的问题。
前文回顾 上一篇文章基于redis的分布式锁实现写了基于redis实现的分布式锁。分布式环境下,不会还使用单点的redis,做到高可用和容灾,起码也是redis主从。redis的单线程工作,一台物理机只运行一个redis实例太过浪费,redis单机显然是存在单点故障的隐患。内存资源往往受限,纵向不停扩展内存并不是很实际,因此横向可伸缩扩展,需要多台主机协同提供服务,即分布式下多个Redis实例协同运行。 在之前的文章Redis Cluster深入与实践介绍过Redis Cluster的相关内容,之前特地花
这实际上是一种静态分片技术。Redis实例的增减,都得手工调整分片程序。基于此分片机制的开源产品,现在仍不多见。这种方式下,可运维性较差。出现故障,定位和解决都得研发和运维配合着解决,故障时间变长。
点击[OK]后会展示正在迁移的slot队列,一次只能迁移一个 📷 迁移完成后slot的状态 📷 使用命令行迁移数据 [root@h102 codis]# bin/codis-config slot migrate 7 12 1 { "msg": "OK", "ret": 0 } [root@h102 codis]# 管理界面也会作出相应反映 📷 迁移完成后的状态 📷 Tip: 迁移的过程对于上层业务来说是安全且透明的, 数据不会丢失, 上层不会中止服务. Note: 迁移的过程中打断是可以的, 但
1. Redis常见集群技术 长期以来,Redis本身仅支持单实例,内存一般最多10~20GB。这无法支撑大型线上业务系统的需求。而且也造成资源的利用率过低——毕竟现在服务器内存动辄100~200GB。 为解决单机承载能力不足的问题,各大互联网企业纷纷出手,“自助式”地实现了集群机制。在这些非官方集群解决方案中,物理上把数据“分片”(sharding)存储在多个Redis实例,一般情况下,每一“片”是一个Redis实例。 包括官方近期推出的Redis Cluster,Redis集群有三种实现机制,分别介绍如
摘要:作为noSql中的kv数据库的王者,redis以其高性能,低时延,丰富的数据结构备受开发者青睐,但是由于redis在水平伸缩性上受限,如何做到能够水平扩容,同时对业务无侵入性是很多使用redis的开发人员都会面临的问题,而redis分布式解决方案的一个开源产品【codis】较好的弥补了这一弱势,本文主要讲解codis是如何做到对业务无感知,平滑迁移,迁移性能高,迁移异常处理,高可用以及常见的redis的避坑指南,虽然codis目前随着公司的nosql产品越来越成熟,生命周期也即将结束,不过鉴于还
Codis主要解决的是redis的扩展和运维问题,因为redis官方以前没有集群方案,自从3.0才有,并且刚开始做的比较弱,特别是运维这块不是很友好,很多都是命令行操作的。我们可以认为Codis是一个可以支持容量可以无限扩大的Redis集群就行。
初始化 slots [root@h102 codis]# bin/codis-config slot help usage: codis-config slot init [-f] codis-config slot info <slot_id> codis-config slot set <slot_id> <group_id> <status> codis-config slot range-set <slot_from> <slot_to> <group_id> <status> codi
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随着公司项目的发展,单台redis的性能逐渐达到瓶颈,为了保证业务的正常运行,必须对单台redis进行扩展,组建redis的集群。在这次集群组建的过程中我们采用了豌豆荚开源的codis集群来承接业务需求,通过再开多个实例的方式来分担redis的业务压力。具体的codis集群搭建的过程就不在此赘述,本文主要记录线上redis数据迁移到codis中的过程。
在多年的SparkStreaming的大数据流处理开发中,除了Kafka,Redis是用的最多的组件。目前生产有多个redis集群,最大的32节点的codis集群的key已经达到40亿个,峰值2000万的QPS。
作为一家数据智能公司,个推不仅拥有海量的关系型数据,也积累了丰富的key-value等非关系型数据资源。个推采用Codis保存大规模的key-value数据,随着公司kv类型数据的不断增加,使用原生的Codis搭建的集群所花费的成本越来越高。
在使用codis时候,我们遇到的场景是,公司提供了HA的Proxy(例如N个),但是不暴露zookeeper(也就是说没有codis后端服务列表)。 如果暴露zk的话,可以看这一篇 要求在开发客户端a
因为线上多机房,然后有一个机房历史原因使用了Codis,这样就导致开发、QA、线上环境在缓存软件这块有点差异,为了因为这种差异化的东西,导致开发出来的软件对接缓存应用导致不同表现情况的话,线上统一用一个版本的Redis版本避免此问题。
相信大家对于Redis第一印象都是“缓存”,它相比Memcache 而言更加易于理解、使用和控制。但Redis作为互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件,其实还是有很多其他的应用场景的。当系统的并发量达到一定的量级,流量涨上来了,Redis的其他功能就需要应用起来了。
检查状态 [root@h102 codis]# ps faux | grep codis | grep -v grep root 35057 1.5 2.5 448184 49352
上篇我们讲解完 Redis Sentinel 原理之后,接下来讲解常用的 Redis 高可用架构。
在这一篇中我们实现了不通过zk来编写codis集群proxys的api, 如果codis集群暴露zk给你的话,那么就方便了,探活和故障摘除与恢复codis集群都给你搞定了,你只需要监听zookeeper中实例的状态就好了。 下面看我的实现。 1、CodisByZKPool.py 这里通过zk读取并初始化pool_shards,简单说一下如何故障摘除和恢复 1)我们监听zk中节点状态改变,当发现某个实例对应的节点状态变化了,比如DELETE了,那么我们认为这个实例挂了,我们就会重新_create_pool刷
直接使用 go get -u -d github.com/wandoulabs/codis 来获取codis源码
前面我们分析了Codis Proxy的初始化:Codis Proxy初始化篇,今天分析其它部件的初始化,包括Redis Group及Slot的初始化。
Codis 是一个使用Go语言编写的Redis集群代理,是一种 Redis 的分布式集群解决方案,支持管道和动态弹性扩容
在服务开发中,单机都会存在单点故障的问题,及服务部署在一台服务器上,一旦服务器宕机服务就不可用,所以为了让服务高可用,分布式服务就出现了,将同一服务部署到多台机器上,即使其中几台服务器宕机,只要有一台服务器可用服务就可用。
作为21世纪码代码的秃头程序员而言,对Redis肯定是不陌生的,如果连Redis都说没用过,不了解,那恐怕是没脸出去面试了,面试官可能都会投来诧异且鄙夷的目光,你可以说你知之不深,还有学习空间,但redis你不能不会。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 在服务开发中,单机都会存在单点故障的问题,及服务部署在一台服务器上,一旦服务器宕机服务就不可用,所以为了让服务高可用,分布式服务就出现了,将同一服务部署到多台机器上,即使其中几台服务器宕机,只要有一台服务器可用服务就可用。 redis也是一样,为了解决单机故障引入了主从模式,但主从模式存在一个问题:master节点故障后服务,需要人为的手动将slave节点切换成为maser节点后服务才恢复。redis为解决这一问题又引入了哨兵模式
大数据时代,企业对于DBA也提出更高的需求。同时,NoSQL作为近几年新崛起的一门技术,也受到越来越多的关注。本文将基于个推SRA孟显耀先生所负责的DBA工作,和大数据运维相关经验,分享两大方向内容:
大数据时代,企业对于DBA也提出更高的需求。同时,NoSQL作为近几年新崛起的一门技术,也受到越来越多的关注。本文分享两大方向内容:一、公司在KV存储上的架构演进以及运维需要解决的问题;二、对NoSQ
在服务开发中,单机都会存在单点故障的问题,即服务部署在一台服务器上,一旦服务器宕机服务就不可用,所以为了让服务高可用,分布式服务就出现了,将同一服务部署到多台机器上,即使其中几台服务器宕机,只要有一台服务器可用服务就可用。
Redis 目前绝对算是当前市场的宠儿,大到 BAT,小到初创公司都在使用。一说到 Redis,我们就会想到它的高性能、数据结构丰富、API 功能强大、高可用性以及架构可伸缩等特点。正是这些特点,让 Redis 受到越来越多的关注。
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