05.Redis---架构设计

【Redis系列 05】Redis集群终极指南:从单机到千万级QPS的架构演进之路 当Redis遇到单机性能瓶颈时,集群架构就是突破的关键。本文从实际问题出发,通过通俗易懂的语言和丰富的案例,深入解析Redis集群的核心原理、分片策略、高可用设计和实战应用。你将学会如何构建能处理千万级QPS的Redis集群,掌握从架构设计到运维监控的完整技能体系。 阅读详情

简介

        理论上一个Redis可以达到10w的并发,但实际上却远达不到,那么我们如何处理高并发呢?此时我们可以使用多个redis来提高redis的并发处理能力,这些redis如何协同,就需要有一定的架构设计,这里我们首先从主从(Master/Slave)架构进行分析和实现.

这篇我来简单说一下三个内容:主从复制、哨兵机制、Redis集群

一、主从复制

架构图:

 其中,master负责读写,并将数据同步到salve,从节点负责读操作.

主从实践

1.启动三台redis

docker run -p 6379:6379 --name redis6379 \
-v /usr/local/docker/redis01/data:/data \
-v /usr/local/docker/redis01/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-d redis redis-server /etc/redis/redis.conf \
--appendonly yes

更换名字以及端口号即可

2.登录查询角色

127.0.0.1:6379> info replication
\# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_repl_offset:3860
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:2
repl_backlog_histlen:3859

这里我们看到三台Redis的role都为master

找到redis6379的ip地址准备设置为Master

docker inspect redis6379
……
"Networks": {
                "bridge": {
                    "IPAMConfig": null,
                    "Links": null,
                    "Aliases": null,
                    "NetworkID": "c33071765cb48acb1efed6611615c767b04b98e6e298caa0dc845420e6112b73",
                    "EndpointID": "4c77e3f458ea64b7fc45062c5b2b3481fa32005153b7afc211117d0f7603e154",
                    "Gateway": "172.17.0.1",
                    "IPAddress": "172.17.0.2",
                    "IPPrefixLen": 16,
                    "IPv6Gateway": "",
                    "GlobalIPv6Address": "",
                    "GlobalIPv6PrefixLen": 0,
                    "MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
                    "DriverOpts": null
                }
            }

这里注意172.17.0.2才是它的ip地址

3.设置Master/Slave架构

分别登录两台要设置为Slave的Reids执行语句

slaveof 172.17.0.2 6379 

这句话的意思就是把6379设置为Master,其他两个设置为Slave

4.测试

[root@centos7964 ~]# docker exec -it redis6379 redis-cli
127.0.0.1:6379> set role master6379
OK
127.0.0.1:6379> get role
"master6379"
127.0.0.1:6379>

[root@centos7964 ~]# docker exec -it redis6380 redis-cli
127.0.0.1:6379> get role
"master6379"
127.0.0.1:6379> set role slave6380
(error) READONLY You can't write against a read only replica.
127.0.0.1:6379>

 这里可以看到6379读写都可以,而6380只能读不能写

主从原理

        Redis的主从结构可以采用一主多从结构,Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。

全量同步:

Redis全量复制一般发生在Slave初始化阶段,这时Slave需要将Master上的所有数据都复制一份。具体步骤如下:
1)从服务器连接主服务器,发送SYNC命令;
2)主服务器接收到SYNC命名后,开始执行BGSAVE命令生成RDB文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令;
3)主服务器BGSAVE执行完后,向所有从服务器发送快照文件,并在发送期间继续记录被执行的写命令;
4)从服务器收到快照文件后丢弃所有旧数据,载入收到的快照;
5)主服务器快照发送完毕后开始向从服务器发送缓冲区中的写命令;
6)从服务器完成对快照的载入,开始接收命令请求,并执行来自主服务器缓冲区的写命令;

增量同步:

        Redis增量复制是指Slave初始化后,开始正常工作时主服务器发生的写操作同步到从服务器的过程。 增量复制的过程主要是主服务器每执行一个写命令就会向从服务器发送相同的写命令,从服务器接收并执行收到的写命令。

为什么用主从

        对缓存而言,一般都是用来支撑读高并发的,写的请求是比较少的,可能写请求也就一秒钟几千。读的请求相对就会比较多,例如,一秒钟二十万次读。所以redis的高并发可以基于主从架构与读写分离机制进行实现。

Redis的replication(复制)机制

  1. redis采用异步方式复制数据到slave节点。
  2. 一个master node是可以配置多个slave node的。
  3. slave node也可以连接其他的slave node。
  4. slave node做复制的时候,是不会block master node的正常工作的。
  5. slave node在做复制的时候,也不会block对自己的查询操作,它会用旧的数据集来提供服务; 但是复制完成的时候,需要删除旧数据集,加载新数据集,这个时候就会暂停对外服务了。
  6. slave node主要用来进行横向扩容,做读写分离,扩容的slave node可以提高读的吞吐量。
     

二、哨兵机制

        哨兵(Sentinel)是Redis的主从架构模式下,实现高可用性(high availability)的一种机制。
        由一个或多个Sentinel实例(instance)组成的Sentinel系统(system)可以监视任意多个主服务器,以及这些主服务器属下的所有从服务器,并在被监视的主服务器进入下线状态时,自动将下线主服务器属下的某个从服务器升级为新的主服务器,然后由新的主服务器代替已下线的主服务器继续处理命令请求。

架构图

 哨兵实践

1.配置文件

进入三台redis容器配置,创建sentinel.conf文件

sentinel monitor redis6379 172.17.0.2 6379 1

其中, 如上指令表示要的监控的master, redis6379为服务名, 172.17.0.2和6379为master的ip和端口,1表示多少个sentinel认为一个master失效时,master才算真正失效.

2.启动哨兵服务

在刚才创建文件的目录下执行命令

redis-sentinel sentinel.conf

3.关闭mster服务

检测日志

410:X 11 Jul 2021 09:54:27.383 # +switch-master redis6379 172.17.0.2 6379 172.17.0.4 6379
410:X 11 Jul 2021 09:54:27.383 * +slave slave 172.17.0.3:6379 172.17.0.3 6379 @ redis6379 172.17.0.4 6379
410:X 11 Jul 2021 09:54:27.383 * +slave slave 172.17.0.2:6379 172.17.0.2 6379 @ redis6379 172.17.0.4 6379

4.登录172.17.0.4 6379查看信息

127.0.0.1:6379> info replication
\# Replication
role:master
connected_slaves:1
slave0:ip=172.17.0.3,port=6379,state=online,offset=222807,lag=0
master_failover_state:no-failover
master_replid:3d63e8474dd7bcb282ff38027d4a78c413cede53
master_replid2:5baf174fd40e97663998abf5d8e89a51f7458488
master_repl_offset:222807
second_repl_offset:110197
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:29
repl_backlog_histlen:222779
127.0.0.1:6379>

这时我们发现它的role变成了master

哨兵配置进阶

将刚才创建的sentinel文件加入语句用于增强哨兵机制

daemonize yes #后台运行

logfile "/var/log/sentinel_log.log" #运行日志

sentinel down-after-milliseconds redis6379 30000 #默认30秒

哨兵工作原理

  1. 每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master,Slave以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING 命令。
  2. 如果一个实例(instance)距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值(这个配置项指定了需要多少失效时间,一个master才会被这个sentinel主观地认为是不可用的。 单位是毫秒,默认为30秒), 则这个实例会被 Sentinel 标记为主观下线。
  3. 如果一个Master被标记为主观下线,则正在监视这个Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。
  4. 当有足够数量的 Sentinel(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态, 则Master会被标记为客观下线 。
  5. 在一般情况下, 每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有Master,Slave发送 INFO 命令 。
  6. 当Master被 Sentinel 标记为客观下线时,Sentinel 向下线的 Master 的所有 Slave 发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次 。
  7. 若没有足够数量的 Sentinel 同意 Master 已经下线, Master 的客观下线状态就会被移除。
  8. 若 Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复, Master 的主观下线状态就会被移除。
     

三、Redis集群

        Redis单机模式可靠性保证不是很好,容易出现单点故障,同时其性能也受限于CPU的处理能力,实际开发中Redis必然是高可用的,所以单机模式并不是我们的终点,我们需要对目前redis的架构模式进行升级。
        Sentinel模式做到了高可用,但是实质还是只有一个master在提供服务(读写分离的情况本质也是master在提供服务),当master节点所在的机器内存不足以支撑系统的数据时,就需要考虑集群了。
        Redis集群架构实现了对redis的水平扩容,即启动N个redis节点,将整个数据分布存储在这N个redis节点中,每个节点存储总数据的1/N。redis集群通过分区提供一定程度的可用性,即使集群中有一部分节点失效或无法进行通讯,集群也可以继续处理命令请求。

架构图

         对于redis集群(Cluster),一般最少设置为6个节点,3个master,3个slave。需要注意的是:必须要3个或以上的主节点,否则在创建集群时会失败,并且当存活的主节点数小于总节点数的一半时,整个集群就无法提供服务了。

集群实践

1.创建网络环境

docker network create redis-net

查看网卡信息

docker network ls  查看全部

docker network inspect redis-net   详细查看某个网络

2.配置redis模板信息

在redis下里创建cluster.tmpl文件并输入模板信息

port ${PORT}        节点端口,即对外提供通信的端口
cluster-enabled yes        是否启用集群
cluster-config-file nodes.conf        集群配置文件
cluster-node-timeout 5000        连接超时时间
cluster-announce-ip 192.168.126.129        宿主机ip
cluster-announce-port ${PORT}        集群节点映射端口
cluster-announce-bus-port 1${PORT}        集群总线端口
appendonly yes        持久化模式

3.shell创建节点配置文件

在redis-cluser中执行以下命令

for port in $(seq 8010 8015); \
do \
  mkdir -p ./${port}/conf  \
  && PORT=${port} envsubst < ./redis-cluster.tmpl > ./${port}/conf/redis.conf \
  && mkdir -p ./${port}/data; \
done

4.创建集群中redis的节点容器

for port in $(seq 8010 8015); \
do \
   docker run -it -d -p ${port}:${port} -p 1${port}:1${port} \
  --privileged=true -v /usr/local/docker/redis-cluster/${port}/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf \
  --privileged=true -v /usr/local/docker/redis-cluster/${port}/data:/data \
  --restart always --name redis-${port} --net redis-net \
  --sysctl net.core.somaxconn=1024 redis redis-server /usr/local/etc/redis/redis.conf; \
done

5.创建redis-cluster集群配置

docker exec -it redis-8010 bash
redis-cli --cluster create 192.168.126.129:8010 192.168.126.129:8011 192.168.126.129:8012 192.168.126.129:8013 192.168.126.129:8014 192.168.126.129:8015 --cluster-replicas 1

注意这里的ip地址与端口号的填写

查看集群信息:

cluster nodes   #查看集群节点数
cluster info #查看集群基本信息

6.连接redisjiqun

redis-cli -c -h 192.168.126.129 -p 8010

7.测试

 测试成功,数据存到了8012端口的15495槽位

 再次修改,没有显示对应的端口与槽位,这是因为已经有key了,在原来的基础上做修改即可

Redis槽位分配

        在redis官方给出的集群方案中,数据的分配是按照槽位来进行分配的,每一个数据的键被哈希函数映射到一个槽位,redis-3.0.0规定一共有16384个槽位,当然这个可以根据用户的喜好进行配置。当用户put或者是get一个数据的时候,首先会查找这个数据对应的槽位是多少,然后查找对应的节点,然后才把数据放入这个节点。这样就做到了把数据均匀的分配到集群中的每一个节点上,从而做到了每一个节点的负载均衡,充分发挥了集群的威力。

为什么RedisCluster会设计成16384个槽呢?

1.如果槽位为65536,发送心跳信息的消息头达8k,发送的心跳包过于庞大。

如上所述,在消息头中,最占空间的是 myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。 当槽位为65536时,这块的大小是: 65536÷8÷1024=8kb因为每秒钟,redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包,如果槽位为65536,这个ping消息的消息头太大了,浪费带宽。

2.redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。

如上所述,集群节点越多,心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个,也会导致网络拥堵。因此redis作者,不建议redis cluster节点数量超过1000个。 那么,对于节点数在1000以内的redis cluster集群,16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

3.槽位越小,节点少的情况下,压缩率高

Redis主节点的配置信息中,它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的,在传输过程中,会对bitmap进行压缩,但是如果bitmap的填充率slots / N很高的话(N表示节点数),bitmap的压缩率就很低。 如果节点数很少,而哈希槽数量很多的话,bitmap的压缩率就很低。

而16384÷8÷1024=2kb,怎么样,神奇不!

Python爬虫实战:抓取天气数据并生成可视化图表(完整可复制代码) 工具/库核心作用选型理由requests发送HTTP请求,获取天气网页内容语法简单,上手快,支持Headers配置(反爬)解析HTML页面,提取目标天气数据无需懂复杂XPath,API直观,快速定位标签pandas数据清洗、整理(如日期/温度格式化)一键处理数据格式,与matplotlib无缝适配matplotlib生成可视化图表(折线图/饼图/柱状图)Python主流可视化库,定制性强,支持保存高清图生成随机User-Agent,应对反爬自动更新UA池,避免手动维护。 阅读详情

相关推荐

OpenMV模块视觉测距(避障)+颜色识别+TFT-LCD显示(实现原理与代码分析)

上图所示代码实际运行的帧率比较低,主要原因有以下两个:1.硬件问题,博主使用的版本比较低,可以尝试使用高版本OpenMV2.图像滤波问题。之前加入图像滤波是想提高色块识别的准确性,但是相应的运算速度也会下降。

ediykk的博客 1万+

SpringBoot+Vue高校迎新系统开发与高并发优化实践

高校信息化建设中,基于SpringBoot和Vue的前后端分离架构已成为主流技术方案。该架构通过解耦前后端开发,显著提升工程效率,同时利用Nginx实现静态资源分发优化性能。在应对高并发场景时,Redis缓存热点数据和Redisson分布式锁是关键解决方案,可有效保障数据一致性。本文以高校迎新系统为例,详细解析了宿舍分配算法设计、接口权限控制等核心模块实现,特别针对报到高峰期500+TPS的并发场景,给出了缓存策略、数据库连接池调优等实战经验。系统采用RBAC权限模型和MyBatis参数化查询,确保安全防护

weixin_34111790的博客 496

Verilog单周期CPU设计(超详细)

实验 单周期CPU一、设计目的与目标实验内容实验要求二、课程设计器材硬件平台软件平台三、 CPU逻辑设计总体方案指令模块MIPS指令格式指令处理流程数据通路总体结构图设计流程逻辑图四、模块详细设计PCAdd4PCINSTMEMDATAMEMSHIFTER32_L2SHIFTER_COMBINATIONMUX4X32MUX2X5EXT16T32MUX2X32CONUNITREGFILEALUSing...

Ace Cheney的博客 9万+

Redis 的主从同步,及两种高可用方式

一、Redis 介绍 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。 与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis 是一个高性能的k...

cute 22万+

Kerberos基础及KDC服务(理论知识)

kerberos基础理论讲解+KDC服务

Siobhan_Mxin的博客 9715

大模型系统构建的“三驾马车”——Prompt、Context与Harness工程

在LLM应用开发的早期阶段,我们热衷于比拼“提示词”的精妙程度。那时,一个精心构造的思维链CoT就能让模型的表现提升10%以上。随着大模型从“玩具”走向“生产系统”,我们逐渐意识到:单一的 Prompt 只是起点,而非终点。 真正的工业级应用,需要构建一套三层递进的工程体系——Prompt Engineering、Context Engineering 和 Harness Engineering。

西木风落 604

redis——相关问题汇总

什么是redis? Redis 本质上是一个 Key-Value 类型的内存数据库, 整个数据库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...

少说,多做。 2万+

Python爬虫实战:链家/贝壳租房数据抓取与可视化分析平台

本文详细介绍了如何使用Python爬虫技术抓取链家/贝壳网站的租房信息,并构建一个完整的数据可视化分析平台。文章涵盖了从数据抓取、数据清洗、数据存储到数据可视化的全流程,使用最新的Python技术栈,包括AsyncIOPandasMongoDB和Pyecharts等库。本系统可作为毕业设计项目,提供了完整的代码实现和架构设计。关键词:Python爬虫、数据抓取、数据可视化、链家、贝壳、租房信息、毕业设计。

2201_76125261的博客 1207

2020Java高级开发工程师面试题汇总

2020面试总结 工作三年多,面试目标为高级开发工程师 前言 9.5–11.13,经过了长达70天的面试,终于有了结果。期间崩溃过无数次,很多次面试都被虐到怀疑人生,也有三面被刷掉无奈,一次次整装重新出发,一次次从头再来。今天有时间整理最近面试过程中涉及到的问题和经验,希望可以帮助到正在面试中或即将面试的同行们。 一、面试过的公司 阿里巴巴 京东 美团 百度 度小满金融 爱奇艺 当当网 58同城 贝壳找房 快手 小米 滴滴 微博 陌陌 中信银行 尚德机构 轻松筹 货拉拉 一起教育 易车 好未来 二、面

斌的博客 1万+

[cshell]个性化配置你的cshrc/tcshrc

本文介绍了csh/tcsh shell的配置优化方法,主要包括:1. 配置文件管理(全局和个人配置);2. 按键绑定设置(解决远程登录按键问题);3. 提示符个性化(包含颜色配置方案);4. 环境变量设置(如LSCOLORS、CLICOLOR等);5. 安全防护措施(防误删、防覆盖等);6. 实用alias命令集(简化操作、提高效率)。文章提供了详细的配置示例,并建议通过man tcsh获取更多帮助信息。这些配置能显著提升shell使用体验和工作效率。

元直的博客 6117

uniapp(全端兼容) - 最新详细uniapp全平台植入使用echarts图表插件,引入 Echarts 图表及使用详细教程,提供各种图表使用示例(拒绝复杂的过程,附带详细的使用示例保姆级教程)

uniapp 微信小程序 echats 图表,uni-app小程序引用echarts,niapp 微信小程序引入echats教程,uniapp 使用echats图表,uniapp开发如何在微信小程序平台使用echats图表,uniapp开发的小程序中怎么用echats,在uni-app中编译到微信小程序如何使用echarts,UNIAPP微信小程序使用Echarts,uni-app微信小程序使用echarts,Uniapp小程序端使用echarts最详细的教程,uni-app中使用Echarts绘画图表,u

✅ 精选推荐文章 1万+

精心整理了20道Redis经典面试题(珍藏版)

花了比较长的时间搜集整理了这20道经典面试题,Redis相关面试题看这篇文章就差不多了。

后端元宇宙 855

LangGraph教程8:LangGraph流式处理

流式处理可显著提升基于LLM应用的响应性。LangGraph支持两种流式模式:values模式返回每一步的完整结果,适合需要完整上下文处理的场景;updates模式仅返回增量变化,适用于实时更新需求。示例代码展示了如何用create_react_agent实现这两种模式,其中values模式完整记录处理流程,updates模式逐步输出结果。通过异步迭代输出流,开发者可以灵活选择适合应用场景的流式处理方式。

Cachel Wood的博客 623

深入理解什么是端口(port)

介绍计算机端口的知识

EagleTech Game Studio 1057

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

【Redis】05-Redis架构设计应用实践

Redis主从复制 简介 单个Redis支持的读写能力还是有限的,此时我们可以使用多个Redis来提高Redis的并发处理能力,这些Redis如何协同,就需要有一定的架构设计,这里我们首先从主从(Master/Slave)架构进行分析和实现。 基本架构 redis主从架构如图所示: 其中,master负责读写,并将数据同步到slave,从节点负责读操作。 快速入门实践 基于Redis,设计一主从架构,一个Master,两个Slave,其中Master负责Redis读写操作,并将数据同步到Slave,Sla

李鲤驴的博客 229

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

dify企业智能客服架构解析:如何构建高可用对话引擎

构建一个高可用的企业智能客服对话引擎,是一个从架构设计、算法优化到运维部署的全链路工程。采用微服务与无状态设计解耦了系统复杂性,基于外部缓存的会话管理提供了弹性伸缩的基础,而深度学习的意图识别模型则是提升智能化的关键。性能测试与生产环境的稳定性保障措施,是将系统从“能用”推向“好用”的必经之路。上下文长度与模型性能的权衡:当对话轮次非常多时,将所有历史上下文都输入给大语言模型(LLM)会导致计算成本剧增和响应变慢。有哪些高效的上下文压缩或摘要技术,可以在保留关键信息的前提下,显著减少输入Token数量?

2600_94960206的博客 182

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

架构设计器_深度剖析不一样的Redis架构设计!

- 01、不一样的Redis -提到Redis,大家一定会想到的几个点是什么呢?高并发、KV存储、内存数据库、丰富的数据结构、单线程(版本6之前)等。那么,接下来,上面提到的这些,都会一一给大家解答,带大家系统剖析一下Redis的架构设计魅力!- 02、为什么会出现缓存? -一般情况下,数据都是在数据库中,应用系统直接操作数据库。当访问量上万,数据库压力增...

weixin_39946964的博客 106

深度剖析不一样的Redis架构设计!

- 01、不一样的Redis -提到Redis,大家一定会想到的几个点是什么呢?高并发、KV存储、内存数据库、丰富的数据结构、单线程(版本6之前)等。那么,接下来,上面提...

musicml的博客 268

架构设计面试精讲

课程:《架构设计面试精讲》刘海丰(拉勾) 一、架构原理与技术认知 01 技术认知 1 架构设计的4点理解? 架构拆分其实是管理在技术上提效的一种手段 –**为什么做架构拆分?**通常最直接目的就是做系统之间解耦、子系统之间解耦,或模块之间的解耦。 –**为什么要做系统解耦?**系统解耦后,使得原本错综复杂的调用逻辑能有序地分布到各个独立的系统中,从而使得拆封后的各个系统职责更单一,功能更为内聚。 –**为什么要做职责单一?**因为职责单一的系统功能逻辑的迭代速度会更快,会提高研发团队响应业务需求的速度,

qq_38734403的博客 1933

Redis基础知识典藏版:架构设计、功能特性、应用场景、操作命令……

????目录1 Redis 的主要功能特性2Redis 的典型应用场景3Redis 的演进过程4Redis 的架构设计5Redis 的数据类型及操作命令6腾讯云数据库 Redis7 总结Redis 是一种由 C 语言开发的 NoSQL 数据库,以其高性能的键值对存储和多种应用场景而闻名。本文将详细介绍 Redis 的主要功能特性、典型应用场景、演进过程、架构设计以及数据类型和操作命令,并结合腾...

QcloudCommunity的博客 1079

05. Redis 集群架构

07 Redis集群架构 Redis的高性能可以助力业务的快速发展,但是随着架构和业务的不断演进,Redis也逐渐暴露出了一些问题。 高性能。Redis本身性能很高,但是在一些高并发的场景下,单节点的性能仍然不够,需要更多的节点来分摊压力。 高可用。在架构设计上,Redis的背后往往就是最核心的数据库存储,Redis分摊了数据库了访问请求,但是如果Redis发生宕机或者抖动,数据库会直接暴露在高并发的请求下,会导致数据库被击穿甚至导致服务层面的雪崩,带来灾难性的影响。 可扩展。单

Java是世界上最好的语言 403

Redis 入门

本文全面介绍了Redis技术体系,从基础概念到高级应用场景,主要内容包括: NoSQL基础 对比关系型数据库的局限性 四大分类:文档型、键值型、列族型、图型数据库 Redis作为高性能键值数据库的特点 Redis核心功能 五种数据结构:String、List、Set、ZSet、Hash 持久化机制:RDB快照与AOF日志 主从复制与哨兵机制实现高可用 Cluster集群实现数据分片 开发实践 Java客户端操作指南 SpringBoot整合方案 MyBatis二级缓存实现 缓存穿透/击穿/雪崩解决方案

weixin_51689532的博客 4613

Redis排行榜架构设计:从一个ZSet到亿级排行榜

做排行榜,大多数时候一个ZSet就够了,ZADD更新分数,ZREVRANGE查排行榜,看起来不复杂。但真正发版上线后,你会发现排行榜并没有一开始想的那么简单。随着用户越来越多、业务越来越复杂,同分排序、赛季切换、大Key、热Key、分桶……这些问题会一个接一个出现。排行榜架构,从来不是一次设计出来的,而是随着业务规模不断演进出来的。

Sam_Deep_Thinking 512

2111-Redis课上知识点以及分体分析

文章目录Day01~Redis技术入门核心知识点常见问题分析常见Bug分析课后作业 Day01~Redis技术入门 核心知识点 Redis技术简介(是什么,诞生背景,版本,基本架构) Redis服务的基本操作(登录redis,基础指令,退出redis) Redis中常用数据类型(string,hash,list,set,…) Jedis API (Redis的客户端API)的基本应用. 常见问题分析 Redis是什么?(分布式Key/Value结构的内存数据库,非关系型数据,NoSql数据库) Red

雨田说码 5089

Python爬虫【五十二章】Scrapy-Redis分布式爬虫架构实战:IP代理池深度集成与跨地域数据采集

地理穿透能力:通过全球代理节点实现精准地域访问系统健壮性:代理池自动维护机制保障99.9%可用率采集效率:分布式架构实现日均千万级URL处理成本优化:智能代理分级使有效IP利用率提升40%

2501_92499985的博客 2916

Discuz!NT中的Redis架构设计

http://blog.163.com/hanyafeng_2011/blog/static/1909781892012445287136/ Discuz!NT中的Redis架构设计   2012-05-04 17:28:07|  分类: 缓存 |字号 订阅 在之前的Discuz!NT缓存的架构方案中,曾说过Discuz!NT采用了两级缓存方式,即本

未来软件 723
上一篇: 04.Redis---事务处理
下一篇: 06.Redis---穿透、击穿、雪崩问题
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值