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    redis架构演变与redis-cluster群集读写方案

    redis-cluster是近年来redis架构不断改进中的相对较好的redis高可用方案。本文涉及到近年来redis多实例架构的演变过程,包括普通主从架构(Master、slave可进行写读分离)、哨兵模式下的主从架构、redis-cluster高可用架构(redis官方默认cluster下不进行读写分离)的简介。同时还介绍使用Java的两大redis客户端:Jedis与Lettuce用于读写redis-cluster的数据的一般方法。再通过官方文档以及互联网的相关技术文档,给出redis-cluster架构下的读写能力的优化方案,包括官方的推荐的扩展redis-cluster下的Master数量以及非官方默认的redis-cluster的读写分离方案,案例中使用Lettuce的特定方法进行redis-cluster架构下的数据读写分离。

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    Redis主从同步

    Redis的性能很好,但在某些情况下还是不能满足我们的需求,比如过多的用户进入主页,导致Redis被频繁访问,此时就存在大量的读操作。在一些秒杀场景中,一瞬间有成千上万的读请求到达Redis服务器,显然单靠一台Redis服务器是不够的。一些服务网站对安全性有较高的要求,当主服务器不能工作的时候,需要从服务器代替原来的主服务器,作为灾备,以保证系统可以正常运行。因此更多的时候我们希望读写分离,读写分离的前提是读操作远远比写操作频繁的多,如果把数据存放在多台服务器上那么就可以从多台服务器上读取数据,从而消除了单台服务器的压力,读写分离的技术已经广泛用于数据库中。

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    一个例子,看懂关系型数据库和Redis的区别

    互联网产品正从“满足用户单向浏览的需求”发展为“满足用户个性化信息获取及社交的需求”。随着 5G的到来,会有越来越多“不可思议”的场景被搬到互联网上。这就要求产品做到以用户和关系为基础,对海量数据进行实时分析计算。 这也就意味着,对于用户的每次请求,服务器端都要查询海量数据、多维度数据,还要将这些数据进行聚合、过滤、筛选和排序,最终响应给用户。如果这些数据全部从数据库中加载,则将是一个无法忍受的漫长过程。 1 为什么需要缓存 使用缓存可以提升系统性能,以及改善用户体验。 缓存的意义是:通过开辟一个新的数据

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