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。
随着Redis中保存数据越来越多,单个Redis节点已不堪负重,需要引入Redis集群方案,Redis常见集群方案有:client分片方案、基于代理方案、redis cluster方案。
前面几篇已经对Redis中几个关键知识点做了介绍,本篇主要对Redis系列做一下总结以及对Redis中常见面试题简单进行介绍一下。首先我们对前面几篇谈到的Redis知识点进行总结。
而Redis集群则对抗压能力更看重,整个集群的数据库整合起来是一个完整的数据库。要看业务做出不同的选择。
Redis存储的是key-value结构的数据,其中key是字符串类型,value有5种常用的数据类型:
消息传播是主服务器收到客户端的写命令或者是key值过期的时候,给从服务器发送相同的写命令,来保证主从同步的。
Redis作为一款性能优异的内存数据库,支撑着亿级数据量的社交平台,也成为很多互联网公司的标配。这里将以Redis Cluster 集群为核心,基于最新的Redis5版本,从原理到实战,玩儿转Redis集群。
并发量大了 =》 主从复制解决 =》主从稳定性 =》哨兵解决 =》单节点的写能力、存储能力、动态扩容都很麻烦 =》集群Cluster解决。
Redis 的优点中提到 Redis 支持持久化数据,宕机后可恢复数据,持久化就是基于内存读写的 Redis 数据一旦断电后,数据就无法恢复,为了解决这个问题,Redis 提供了可以将数据保存到磁盘的功能,这个过程称作持久化,被持久化的数据可以在机器重启后重新加载到内存中。
Redis 3.0之后,节点之间通过去中心化的方式,提供了完整的sharding、replication(复制机制仍使用原有机制,并且具备感知主备的能力)、failover解决方案,称为Redis Cluster。即:将proxy/sentinel的工作融合到了普通Redis节点里。后面将介绍Redis Cluster这种模式下,水平拆分、故障转移等需求的实现方式。
Redis是业界著名的内存型数据库,提供了多种数据结构和强大的性能,可用于高速读写需求场景,适合实时读/写操作。在Redis中,通常有两种数据分片或高可用方案:主从复制和分布式集群。
Redis 集群是 Redis 提供的分布式数据库方案, 集群通过分片(sharding) 来进行数据共享, 并提供复制和故障转移功能。
今天以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。
上一篇《分布式数据缓存中的一致性哈希算法》文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现,今天就以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。
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
Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。
Redis集群方案 Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,解决单实例内存增大带来的一系列问题。 本篇文章简单介绍五种方案: 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 官方cluser方案 从redis 3.0版本开始支持redis-cluster集群,redis-cluster采用无中心结构,每个
在如今的业务场景下,高可用性要求越来越高,核心业务跨可用区已然成为标配。腾讯云数据库高级工程师刘家文结合腾讯云数据库的内核实战经验,给大家分享Redis是如何实现多可用区,内容包含Redis主从版、集群版原生架构,腾讯云Redis集群模式主从版、多AZ架构实现以及多AZ关键技术点,具体可分为以下四个部分: 第一部分:介绍Redis的原生架构,包含主从版及集群版; 第二部分:介绍腾讯云Redis架构,为了解决主从架构存在的问题,腾讯云使用了集群模式的主从版。其次为了更好的适应云上的Redis架构,引入了Pro
Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,解决单实例内存增大带来的一系列问题。
导语|近年来,Redis 变得越来越流行。Redis 持久化、主从复制、哨兵、分片集群是开发者常遇到的、看似容易理解的概念。它们存在什么联系?Redis 为什么会演化出几种架构模式?腾讯云后台开发工程师谭帅将带你一步步构建出稳定、高性能的 Redis 集群。了解 Redis 做了哪些方案来实现稳定与高性能之后,你在日常使用 Redis 时,能够更加游刃有余。
现如今 Redis 变得越来越流行,几乎在很多项目中都要被用到,不知道你在使用 Redis 时,有没有思考过,Redis 到底是如何稳定、高性能地提供服务的?
假设一台 32G 内存的服务器部署了一个 Redis,内存占用了 25G,会发生什么?
缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例,使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存,最主要的特点是轻量以及快速,生命周期随着 jvm 的销毁而结束,并且在多实例的情况下,每个实例都需要各自保存一份缓存,缓存不具有一致性。
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
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。
先来简单了解下redis中提供的集群策略, 虽然redis有持久化功能能够保障redis服务器宕机也能恢复并且只有少量的数据损失,但是由于所有数据在一台服务器上,如果这台服务器出现硬盘故障,那就算是有备份也仍然不可避免数据丢失的问题。 在实际生产环境中,我们不可能只使用一台redis服务器作为我们的缓存服务器,必须要多台实现集群,避免出现单点故障;
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。
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?》。
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。
在本专栏前面的文章中,我们介绍了各种本地缓存框架,也知晓了本地缓存的常见特性与设计理念。在前两篇文章中,我们介绍了集中式缓存 Redis的一些主流特性与典型使用场景。现在我们来对比一下,分布式缓存相比于本地缓存,在实现层面需要关注的点有哪些不同。梳理如下:
最近,某客户自建redis迁移上云时出现了容量增加25%的现象。这到底是怎么回事呢?
Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定key 对应哪个槽。
对于 单队列,单进程的queue, 是满足先入先出的特点的,本身是有序的,但是如果有多个队列或多个消费者线程的时候,可能会产生乱序的问题。
为了增加db的并发能力,常见的方案就是对数据进行sharding,也就是常说的分库分表,这个需要在初期对数据规划有一个预期,从而预先分配出足够的库来处理。
导语: 在面试过程中,面试官可能会问到关于Redis缓存的一系列问题。本文将深入探讨Redis缓存相关面试题,并为你提供详细的解答,帮助你在面试中游刃有余。
上篇《架构师之路-https底层原理》里我提到了上面的整体视图,文章也介绍了想要真正能在工作中及时正确解决问题的基本功:原理理解透彻。今天以redis集群解析为例介绍一个及时敏锐的发现问题的基本功:深入分析。
概述 穿透、回种、熔断 缓存中间件对比 Mencache和Redis区别 主从:mysql复制备份 分片:将大数据打碎,分配到不同物理机节点的分区方案 redis3.0之后支持分片 选型:普
分布式主从规则为,前三个实例节点是主,对应的后面三个实例节点为从节点,如果replicas 2,那就多加3个实例节点
由于复制中,每个数据库都是拥有完整的数据,因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点,如果数据量过大,复制就无能为力了。
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0,R1,R2,R3; 很多表示用户的键,像 user:1,user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
复制的问题 由于复制中,每个数据库都是拥有完整的数据,因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点,如果数据量过大,复制就无能为力了。 分片 分片(Patitioning)就是将数据拆分到多个R
前两篇文章对Redis主从复制和主从切换的知识点进行了介绍,但是也很明显的有一点小弊端:
前面写完了 Redis 的主从复制、哨兵模式、Redis 持久化方式。这篇文章开始写 Redis 集群啦。
1. redis5.0新特性 1.1. 新的Stream类型 1.1.1. 什么是Stream数据类型 抽象数据日志 数据流 1.2. 新的Redis模块API:Timers and Cluster API 1.3. RDB现在存储LFU和LRU信息 1.4. 集群管理器从Ruby(redis-trib.rb)移植到C代码 1.5. 新的sorted set命令:ZPOPMIN/MAX和阻塞变种 1.6. 主动碎片整理V2 1.7. 增强HyperLogLog实现 1.8. 更好的内存统计报告 1.9. 许
Redis 和MongoDB及应用 Redis redis优化策略 redis除了做缓存还能做什么? 说说redis持久化方式?分别优缺点是什么?redis更新策略是什么? redis的数据结构存储?以及应用场景?如何实现集群和高可用? 业务中redis如何保证可用性 怎么实现分布式锁(redis) 分布式锁的实现方式,zk实现和Redis实现的比较 redis支持的数据类型到跳跃表,redis同步策略 ,如何自己实现lru 什么是缓存击穿,redis的hotkey如何处理?如何保证数据库与缓存双写的一致性
本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍。之后在性能调优等方面进行更深入的介绍和指导。 概述 Redis 是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库、缓存服务或消息服务使用。 Redis 支持多种数据结构,包括字符串、哈希表、链表、集合、有序集合、位图、Hyperloglogs 等。 Redis 具备 LRU 淘汰、事务实现、以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过 Redis Sentinel 实现的高
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