redis 插入新节点 删除节点

最新推荐文章于 2024-08-11 02:55:38 发布
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#redis 插入新节点 删除节点

本文详细介绍如何在Redis集群中进行节点的插入与删除操作，包括配置修改、启动服务、使用redis-trib.rb工具进行节点管理等关键步骤。

一.插入节点
进入
cd /opt/install/redis-4.0.11
启动
make install PREFIX=/usr/local/redis-cluster/6384
修改redis.conf文件
进入到bin目录下启动redis
./redis-server redis.conf
插入节点
./redis-trib.rb add-node 192.168.121.188:6384 192.168.121.188:6381
进入bin目录下：cd 6381/bin
进入./redis-cli -h 192.168.121.188 -p 6381 -c
查看节点：cluster nodes
cd -
把6381的节点分给6384
./redis-trib.rb reshard 192.168.121.188:6381
二.删除节点
甩锅：./redis-trib.rb reshard 192.168.121.188:6384
删除节点：./redis-trib.rb del-node 192.168.121.188:6384 +节点id

redis3.x集群-删除集群中的节点
胡啊呦的博客
06-12 1599
1. 如果删除的节点是主节点，那么此节点中有哈希槽，需要把删除的节点中的哈希槽转移到其他节点中，执行下面命令，还是转移哈希槽的那个命令。1）先删除从节点#  cd/usr/local/redis-3.2.9/src/# ./redis-trib.rb del-node 192.168.8.150:7000 90b99192b544286e67fdbf93d210ad98d51e14c3注意：其中的...
Redis7.2.3集群安装，新增节点，删除节点，分配哈希槽，常见问题
ymq267的博客
11-16 1247
引入哈希槽概念，将16384 个哈希槽( 编号0-16383)，分配给每个主节点集群的每个节点负责一部分哈希槽。基于哨兵模式基础上，增加数据分片提高存储能力与写操作性能，解决了哨兵模式的缺点。当主节点故障时，哨兵节点会通过Raft算法将故障主节点下的从节点选举为主节点。当主节点挂掉时，此时只提供读服务，没有写入能力，需要人工切换从节点为主节点。基于主从模式基础上，增加哨兵节点实现自动故障转移，解决了主从模式的缺点。从节点只能读（从节点从主节点同步数据）主节点下不能有太多从节点，会影响性能。
redis 节点删除
wuxu_nanjing的博客
08-23 655
导读： a) 建议仔细阅读官方文档：http://redis.io/topics/cluster-tutorial b) 删除节点的原理比较简单，就是把slot移走，下线节点 c) 此文利用Redis-trib.rb进行集群缩容，不涉及原理 步骤： 1.假设已经存在集群，该集群包含四个主节点(8000/8001/8002/8006)，四个从
Redis-New（四）----redis集群中动态的添加和删除节点
csdn_kenneth的博客
10-21 293
一、增加 1.增加配置文件 修改两个配置文件里面的端口号。 2.加入节点 先了解一下redis-trib.rb 如果新加的节点是master，就要给它增加槽。如果是slave，就要给它指定关联的master节点。 二、删除 删除节点有2中情况，slave和master slave的情况 master的情况  ...
Redis之节点的删除
04-23 1195
1.删除从节点 删除节点命令格式： ./redis-trib.rb del-node nodeIP:port nodeID nodeIP:port 待删除节点的ip:端口 nodeID 待删除节点的id，从cluster node中查看 删除从节点比较...
redis集群删除节点
Frankeen的博客
09-27 401
操作环境服务器centos7.3, ip:47.52.41.245，所包含的集群节点有7003,7004,7005,7006查看所有节点信息[root@iZj6c7eeosj2t5vjw8rf4xZ ~]# redis-cli -c -p 7003 cluster nodes 668397aba571ece85532b1eb1fccb42e4e33b1f2 116.196.65.198:7001 m
redis 理论+redis集群配置+redis加入节点
WC949464367的博客
04-18 1421
事务冲突问题 多线程环境下，容易发生事务冲突，例子，比如同时五个人找我借钱，我的钱并不能借五个人，但足够借给其中任何一个人。如果不设置锁，我将把钱都借出去，并且负债。为了不负债，设置锁，避免事务冲突。 1.悲观锁：直接上锁 如果符合条件，开锁，一个事务结束后得到结果后，又马上上锁。缺点是效率很低，每次都得上锁。 直接例子。张三李四王五分别找我借钱，我把钱揣兜里，我先看自己的钱够不够借张三，如果可以，给他，再数一遍钱，看看够不够借李四。 2.乐观锁：在进行一次事务操作后，数据库更新，会生成一个新版
精选资源
redis集群批量插入
11-23
Redis集群是通过分片（Sharding）技术来分散数据到多个节点，每个节点存储一部分数据。在集群中，数据被分割成多个槽（Slot），每个槽对应一个特定的键空间范围。Java客户端库如JedisCluster或Lettuce提供了连接和...
Redis跳表C++代码分析：,插入，删除
我们仍未知道那天所看见的花的名字。
04-07 1651
跳表的定义： 如上图结构zskiplistNode所示，每个节点有一个对应的层级每个层级又会指向该层的后继，span是该节点和对应后继的距离，这个层级是随机赋予的，从概率上来说，上一层节点数是下一层节点数的1/p个，这就使得跳表能够形成近似于平衡p叉搜索树的结构。 插入： 函数zslInsert： zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL],是被插入节点的前驱节点的记录； unsigned long rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL]，是被插入节点的前
Redis学习笔记（1）——B站动力节点
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07-19 522
redis
Redis集群增加节点与删除节点的方法详解
09-09
主要给大家介绍了关于Redis集群增加节点与删除节点的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用Redis具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
单向链表中插入新节点
weixin_43731183的博客
12-28 5481
在单向链表中插入新节点有三种情况： 1.加到第一个节点之前 2.加到最后一个节点之后 3.加到链表中间任一位置 先说1，新节点插入第一个节点之前，成为此链表的首节点：只需把新节点的指针指向链表原来的第一个节点，再把链表头指针指向新节点即可。 python的算法如下： newnode.next=first first=newnode 第二种情况，新节点插入最后一个节点之后：只需把链表最后一个节点的...
redis删除主从节点
weixin_30399155的博客
07-03 967
1、删除一个Slave节点 ./redis-cli --cluster del-node 127.0.0.1:7001 74957282ffa94c828925c4f7026baac04a67e291 返回信息： >>> Removing node 74957282ffa94c828925c4f7026baac04a67e291 from cluster 12...
Redis删除副本节点
Leon_Jinhai_Sun的博客
03-14 544
# 1.删除节点 del-node [集群中任意节点] [删除节点id] - ./redis-trib.rb del-node 127.0.0.1:7002 0ca3f102ecf0c888fc7a7ce43a13e9be9f6d3dd1 - 注意: 1.被删除的节点必须是从节点或没有被分配hash slots的节点
在指点元素后添加一个新节点
cgdogn的博客
04-17 855
//newElement新元素targetElement目标元素function insertAfter(newElement,targetElement){ var parent = targetElement.parentNode; if(parent.lastChild==targetElement){ parent.appendChild(newElement); }else{ par...
redis 集群删除所有节点
weixin_35569158的博客
08-11 342
如何在 Redis 集群中删除所有节点 作为一名新手开发者，了解如何在 Redis 集群中删除所有节点是非常重要的。Redis 集群管理数据分片和节点，通过合理的操作可以确保数据的安全性和性能。本文将详细描述如何实现“Redis 集群删除所有节点”的过程，并提供必要的代码示例。 整体流程 为了更好地理解这一过程，我们将其分...
reids集群删除某个集群节点
简单而有效
07-27 1287
反省：不过发现这种操作有点傻，幸好集群只有9台，要是几百台，还不得把人累死。help查了下，没有这个命令，只好另寻他法。5.这时候该节点已经从当前redis ip中删除，但是并不意味着所有集群节点都删除，由于其他节点还有未下线的节点，在当前操作删除的ip下，会报handshake，表示尝试对下线节点进行重连。6.此时，如法炮制，连接其他集群节点，重复1-4步骤，直到，所有节点都执行完。由于服务期调整，已经配好的集群，要删除几个节点，利用命令。4.查看要删除节点的id号，进行删除操作。上干货，Mark一下。
redis 6.2 集群 迁移节点，添加节点，删除节点
04-28 2360
redis 6.2 集群 添加节点，删除节点，迁移节点
哪个数据结构适合插入和删除节点
最新发布
04-18
<think>嗯，用户现在在问哪种数据结构适合频繁的插入和删除操作。根据之前的对话历史，我之前详细介绍了支持随机存取的数据结构，比如数组、动态数组、哈希表等，并对比了链表、栈/队列这些不支持随机存取的结构。现在用户提到了参考站内的一些引用内容，包括B树、单链表的插入删除操作等，所以可能需要结合这些信息来给出建议。 首先，用户明确需要频繁的节点插入和删除，这意味着需要考虑数据结构的时间复杂度。数组虽然支持随机访问，但插入和删除需要移动元素，时间复杂度是O(n)，对于频繁操作来说效率不高。所以根据之前的回答，链表可能更适合，因为链表的插入和删除在已知位置的情况下是O(1)的时间复杂度，只需要调整指针，不需要移动元素。 不过用户提供的引用中还提到了B树，B树在数据库和文件系统中用于高效管理数据，它的插入和删除操作保持了树的平衡，时间复杂度是O(log n)，适合大规模数据。但用户的问题是否涉及大量数据或者需要平衡的树结构呢？需要进一步分析用户的实际需求。 另外，用户引用了单链表的相关内容，包括插入和删除的实现细节，比如断开连接和重新链接指针。这说明用户可能更倾向于链式结构，因为链表的动态性和灵活性非常适合频繁的修改操作。同时，用户之前的问题中提到了链表不支持随机存取，访问需要O(n)时间，但插入删除快，这正好符合当前需求。 还要考虑用户可能的场景。如果用户需要快速访问元素，可能不太适合链表；但如果主要操作是插入和删除，而访问需求较少，链表就是更好的选择。此外，用户可能还关心内存使用情况，链表不需要连续的内存空间，可以动态分配，这对内存管理更友好。 用户提到的B树虽然插入删除效率高，但实现起来比较复杂，适用于需要保持数据有序且高效查询的情况，比如数据库索引。如果用户的应用场景不是这种大规模数据管理，可能单链表或双向链表更合适。 此外，引用中还提到动态数组，虽然支持动态扩容，但插入删除的平均时间复杂度在中间位置是O(n)，只有在尾部操作才是O(1)。如果用户需要在任意位置频繁插入删除，动态数组可能不如链表高效。 总结一下，用户需要的数据结构应具备高效的插入和删除能力，可能链式结构（如单链表、双向链表）是最佳选择。如果用户需要更高效的查找，同时保持较好的插入删除性能，可能需要考虑平衡树结构如B树或AVL树，但这会增加实现的复杂性。需要根据用户的具体需求来推荐，但根据当前问题描述，频繁的节点操作更倾向于链表。</think>### 适合频繁插入/删除节点的数据结构分析 根据操作需求与数据结构特性，以下方案按优先级排序推荐： --- #### 一、**链表（Linked List）** —— **最优选择** - **核心优势** 插入、删除操作仅需调整指针，时间复杂度为 $O(1)$（已知位置时），无需移动其他节点[^2][^3][^4]。 - **实现形式** - **单链表**：仅支持单向遍历，插入/删除需定位前驱节点[^4] ```c struct Node { int data; struct Node* next; }; ``` - **双向链表**：节点含前驱/后继指针，支持双向操作，删除时无需额外遍历前驱节点 ```c struct DNode { int data; struct DNode *prev, *next; }; ``` - **操作效率对比** | **操作** | 单链表（已知前驱） | 双向链表（已知节点） | |----------------|-------------------|---------------------| | **插入节点** | $O(1)$ | $O(1)$ | | **删除节点** | $O(1)$ | $O(1)$ | - **典型场景** - 实时数据流处理（如传感器数据动态更新） - 撤销/重做功能实现（通过链表记录操作历史） - 内存管理中的空闲块链表 --- #### 二、**跳表（Skip List）** —— 高效搜索与动态更新平衡 - **特性** 通过多层索引实现 $O(\log n)$ 的搜索效率，同时保持插入/删除的灵活性（平均 $O(\log n)$）[^1]。 - **适用场景** - 需要兼顾频繁更新与快速检索的场景（如Redis有序集合） - 替代平衡树的轻量级实现方案 --- #### 三、**B-Tree/B+Tree** —— 大规模数据场景 - **特性** 通过多路平衡设计减少树高度，插入/删除操作保持 $O(\log n)$ 时间复杂度，适合外存数据管理[^1]。 - **典型应用** - 数据库索引（MySQL InnoDB引擎使用B+Tree） - 文件系统元数据管理（如NTFS、Ext4） --- #### 四、**数组/动态数组的局限性** - **插入/删除效率低**：在中间位置操作需移动后续元素，时间复杂度为 $O(n)$ - **仅适用场景**：尾部追加/删除操作（如栈实现） --- ### 决策建议 1. **优先选择链表** - 若仅需高频插入/删除且无需频繁随机访问 - **示例代码**（单链表删除节点）： ```c void deleteNode(Node* prev) { Node* target = prev->next; prev->next = target->next; // 跳过待删除节点 free(target); // 释放内存 } ``` 2. **选择跳表或B-Tree** - 若需同时满足高频更新与高效检索（如数据规模超过内存容量时选择B-Tree） --- ### 相关问题 1. **双向链表相比单链表如何优化删除操作？** 2. **跳表如何通过概率平衡多层索引的效率？** 3. **B-Tree在数据库索引中如何减少磁盘I/O次数？** : B-Tree通过多分支结构降低树高，减少磁盘访问次数，适合处理大规模数据。 [^2]: 链表通过指针直接修改节点关系，避免数据搬移带来的性能损耗。 [^3]: 动态数组在中间位置插入时需移动元素，时间复杂度为 $O(n)$。 : 单链表插入仅需修改相邻节点的指针，时间复杂度为 $O(1)$。
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