Redis是一个流行的开源内存数据库,它的高性能、高可用性和可扩展性使其成为许多应用程序的首选。在生产环境中,为了提高可用性和可靠性,通常会将Redis部署为集群模式。
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。
前面文章我们介绍了Redis的主从模式是一种在Redis中实现高可用性的方式,但也存在一些缺点。
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。
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
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储,而当redis挂了的时候有可能数据丢失,这个时候系统可能不可用,而把流量路由到db肯定是不可行的,因为流量太大,这个时候恢复redis中的数据又比较耗时,而这个时候经常会出现使用多个reids集群,即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢?
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另外,主从模式、薪火相传、主机宕机模式,导致ip地址发生变化,应用程序中配置了需要修改对应的主机地址、端口信息。
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。
主从模式和哨兵模式数据库都存储了相同的数据,比较浪费内存。而且当数据量增加时,在单个数据库上很难实现在线扩容。Redis Cluster将数据分布存储在不同的节点上,每个节点存储不同的数据。添加节点就能解决扩容问题。
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集群设计包括2部分:哈希Slot和节点主从,本篇博文通过3张图来搞明白Redis的集群设计。
在讲Redis集群架构之前,我们先简单讲下Redis单实例的架构,从最开始的一主N从,到读写分离,再到Sentinel哨兵机制,单实例的Redis缓存足以应对大多数的使用场景,也能实现主从故障迁移。
对于三高系统,Redis是必须/必需的,当并发高到一定的程度就可能会出现HotKey的问题,今天我们来看下Redis中的HotKey如何解决。
redis是在开发过程中经常用到的缓存中间件,在生产环境中为了考虑稳定性和高可用一般为集群模式的部署。
他面试的时候,身份是某知名公司的小码农一枚,却因为不懂自己生产上Redis是如何部署的,导致面试失败!
作为一个后端开发人员,不只是要求开发人员需要掌握 Redis,也要求运维人员也要懂 Redis。由于 Redis 的运用广泛,我们也知道它的重要性,至此面试中经常被问到。如果你最近在准备面试或者在学习 Redis,我相信本篇可以满足你的面试需要。也希望我花了半个月整理的这些题目,解答对你有所帮助。
假设我们在一台主从机器上配置了200G内存,但是业务需求是需要500G的时候,主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份,但是并不能解决数据容量的问题,用哨兵,redis每个实例也是全量存储,每个redis存储的内容都是完整的数据,浪费内存且有木桶效应。
Redis 集群模式是 Redis 提供的分布式解决方案,哨兵解决了高可用的问题,而集群就是终极方案,一举解决高可用和分布式问题。在集群模式下,数据会被分散在多个 Redis 节点上,每个节点负责存储整个数据库的一部分,这种方式称为数据分片。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
Redis是单进程单线程的,Redis利用队列技术将并发访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销。
抽象⼯⼚模式与⼯⼚⽅法模式虽然主要意图都是为了解决,接⼝选择问题。但在实现上,抽象工厂是⼀个中心工厂,创建其他工厂的模式。
在Redis当中,有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时,要为给定的key设置生存期,当key过期的时候(生存期为0),它可能会被删除。
Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库。
该文介绍了Redis4集群的安装部署和实战应用,包括集群的配置、文件、服务器的启动、集群的创建、关闭等。
业务场景中经常会有各种热key或大key的问题,如果未能及时处理,可能会导致服务性能下降、用户体验变差,甚至引发大面积故障。所以本文针对这两个问题进行讲解,提供发现/监控的方法以及处理的解决方案。
我们通过上几篇的介绍已经初步的掌握了Redis集群的相关内容,但这都是针对Redis服务端来说。我们还没有使用客户端去操作Reids集群。Redis为了追求性能的最大化,对集群环境的客户端通信协议做了非常大的修改,也就是说如果我们要从单节点连接Redis切换到连接集群环境Redis,那么客户端的代码需要做出相应的修改。
Redis Cluster是Redis的分布式解决方案。当遇到内存、并发、流量等瓶颈时,就可以采用Cluster架构达到负载均衡目的。因为Redis Cluster是Redis3.0版本之后才有的,所以在Redis3.0版本之前,Redis分布式的解决方案一般有两种:
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。
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:
redis是nosql(也是个巨大的map) 单线程,但是可处理1秒10w的并发(数据都在内存中)
本文为分布式Redis深度历险系列的第三篇,主要内容为Redis的Cluster,也就是Redis集群功能。
首先,需要安装Redis集群。Redis官方提供了Redis集群模式的官方包,可以从Redis官方网站下载。也可以使用源代码编译安装。在安装Redis集群之前,需要确保系统满足Redis的运行要求,例如安装了所需的依赖库和工具等。
Redis在3.0版正式引入redis-cluster集群这个特性。Redis集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。Redis集群是一个分布式(distributed)、容错(fault-tolerant)的Redis内存K/V服务,集群可以使用的功能是普通单机Redis所能使用的功能的一个子集(subset),比如Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误。还有比如set里的并集(unions)和交集(intersections)操作,就没有实现。通常来说,那些处理命令的节点获取不到键值的所有操作都不会被实现。在将来,用户或许可以通过使用MIGRATE COPY命令,在集群上用计算节点(Computation Nodes) 来执行多键值的只读操作, 但Redis集群本身不会执行复杂的多键值操作来把键值在节点间移来移去。Redis集群不像单机版本的Redis那样支持多个数据库,集群只有数据库0,而且也不支持SELECT命令。Redis集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令。
在前面的文章,已经写过redis主从架构和redis哨兵架构了,那么本文介绍的是redis集群架构,redis集群是当前大型互联网公司常用的架构模式了,由于它的强大高效而又便捷的功能,得到了广泛的使用。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
Kubernetes是一个开源的容器编排系统,可以用于管理和部署容器化的应用程序。而Helm则是一个Kubernetes的包管理工具,可以方便地安装、升级和管理Kubernetes的应用程序。
要想搭建一个最简单的Redis集群,那么至少需要6个节点:3个Master和3个Slave。为什么需要3个Master呢?如果你了解过Hadoop/Storm/Zookeeper这些的话,你就会明白一般分布式要求基数个节点,这样便于选举(少数服从多数的原则)。
就是缓存同一时间大面积的失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial 水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢。 这是一篇对Redis集群的入门介绍,这里不会使用复杂难懂的分步式系统概念。这里提供的指导有集群 的安装、测试,和操作,不函盖Redis集群规范中的细节,而只是站在用户的角度来描述系统的行为方式。 这个教程试图从最终用户角度,以简单易懂的方式来讲解Redis集群高可用性和一至性的特点。 注
站在读写分离的层次看redis的时候,redis和master和slave存在明显的主从关系,也就是说master处于管理状态,salve跟着大哥混,master给小弟slave发粮食【发送内存快照数据】;然后
将整个hash值得区间组织成一个闭合的圆环,计算每台服务器的hash值、映射到圆环中。使用相同的hash算法计算数据的hash值,映射到圆环,顺时针寻找,找到的第一个服务器就是数据存储的服务器。
Redis是一个流行的高性能内存数据存储系统,常用于缓存、消息队列和实时数据分析等领域。然而,随着数据量的增长和高可用性需求的增加,单个Redis实例往往无法满足要求,这时就需要使用Redis集群来横向扩展。
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Redis(Remote Dictionary Server)是一种高性能的开源键值存储数据库,被广泛应用于缓存、队列、实时分析等场景。随着项目规模的增长,单机Redis可能无法满足性能和可用性的需求,因此Redis集群成为一个理想选择。本文将介绍如何搭建Redis集群,并结合Spring Boot在实际开发中的应用。
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