各大集群存储产品点评

最新推荐文章于 2025-03-29 20:32:28 发布

转载最新推荐文章于 2025-03-29 20:32:28 发布 · 59 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/silentjesse/archive/2013/03/15/2961365.html

http://www.cnblogs.com/D-Tec/archive/2013/03/15/2960859.html

转载于:https://www.cnblogs.com/silentjesse/archive/2013/03/15/2961365.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30869099

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

hadoop集群数据存储_使用分布式存储和hadoop集群管理海量数据

weixin_26713457的博客

10-12

2321

hadoop集群数据存储Stepping into the world of Big Data and Distributed Computing进入大数据和分布式计算世界Recently, I started my journey as the ARTH Learner in the program “ARTH -2020” under the guidance of ‘The World Re...

7000字长文详述评价存储系统的技术指标

weixin_43966037的博客

07-31

1807

本文详细介绍了衡量存储系统的持久性、安全性、可用性、一致性、延时、吞吐量、IOPS、去重、并发、分区可容忍性、容灾性、抗DDoS、可扩展性等十多项技术指标

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

管理大规模容器集群能力包括_容器规模化落地四步走

weixin_39813200的博客

12-15

435

随着云原生时代的发展，传统 IT 基础设施加速云化，云原生化成为云上的必然趋势。作为云原生代表技术之一，容器技术可帮助企业提升 IT 架构的敏捷性，加速应用创新，帮助企业更加灵活地应对商业发展中的不确定性。疫情期间，在线教育、音视频、公共健康等行业出现了大幅度的增长。一些基于云计算和容器技术的公司，很好地把握住了业务快速增长的机遇，实现了自身的跨越式发展。容器规模化落地已成为企业发展“必修课”疫情...

大规模集群管理系统Google Borg

breezyc的专栏

07-01

4594

Borg是Google的集群管理系统，管理着多个由成千上万台机器组成集群，上面运行着10万+的任务和上千种不同类型的应用。它组合了诸如提交控制，高效的任务包装，过量提交，进程级性能隔离的机器共享等这些方法来获取高性能。

大规模分布式存储系统 - 读书笔记

Syntactic Sugar

04-19

2913

文章目录大规模分布式存储系统（原理解析与架构实战OceanBase）第1章概述1.1 分布式存储概述1.2 分布式存储分类第一篇基础篇第2章单机存储系统2.1 硬件基础2.1.1 CPU架构2.1.2 IO总线2.1.3 网络拓扑2.1.4 性能参数2.1.5 存储层次架构2.2 单机存储引擎2.2.1 哈希存储引擎2.2.2 B树存储引擎2.2.3 LSM树存储引擎2.3 数据模型2.3.1 文件模型2.3.2 关系模型2.3.3 键值模型2.3.4 SQL与NoSQL2.4 事务与并发控制2.4.

Mysql集群配置（回顾）

企业实战系列集 ●●● https://ximenjianxue.blog.youkuaiyun.com

10-21

5070

背景近期，新接手一项目，项目业务系统已上线，但是mysql未完成集群配置，但规划中有相关计划，遂计划在本文中回顾相关Mysql集群配置，也为项目中接下来的集群功能构建思路；集群架构 1、Mysql主从集群（最常用） 1）主从集群原理： Mysql主从集群主要是为了利用MySQL 的 Replication功能来实现，mysql的主从复制可以保证当服务器发生故障，可以切换到从服务器来确保业务服务......

集群存储系统基础知识

weixin_34113237的博客

03-19

196

集群存储系统已经在存储服务器中运行了有段时间了。很多时候都是应用在重要的数据存储上。能够保证数据的存储持续性，以及服务的可持续性。那么到底什么是集群存储系统呢？他又是如何工作的呢。下文会给你一些实质上的帮助。两台控制器耦合在一起，互为冗余，如果其中一台设备发生了故障，另一台将会自动顶替上，维持业务的连续性，这就是最简单的集群存储系统形式。凡是支持active-pas...

评价系统海量数据存储设计

热门推荐

08-16

1万+

京东的商品评论目前已达到数十亿条，每天提供的服务调用也有数十亿次，而这些数据每年还在成倍增长，而数据存储是其中最重要的部分之一，接下来就介绍下京东评论系统的数据存储是如何设计的。整体数据存储包括基础数据存储、文本存储、数据索引、数据缓存几个部分。基础数据存储基础数据存储使用mysql，因用户评论为文本信息，通常包含文字、字符等，占用的存储空间比较大，为

【黑马点评】Redis解决集群的session共享问题

qq_57882997的博客

03-29

611

由于不同的tomcat服务器之间的session是不共享的，当请求如果在不同tomcat服务器之间切换就会导致数据丢失的问题。使用redis可以解决session数据共享的问题redis是tomcat以外的存储，存在redis中的数据，任何一台tomcat都能看得见，且redis是基于内存存储，又是k、v结构的存储方式。

华为存储产品线分析报告.pdf

10-13

不过，报告并未提供具体的市场竞争分析数据，无法全面评价华为存储产品在全球范围内的市场竞争力。如果要获得更全面的了解，可能需要进一步查阅华为存储产品与市场上其他同类产品的性能对比报告。

iMaster NCE-FabricInsight高级集群产品方案.docx

10-16

### iMaster NCE-FabricInsight 高级集群产品方案 #### 一、产品定位与特点 ##### 产品定位随着数字化转型步伐的加快，各行业对于云计算的需求日益增长，数据中心成为了承载这些需求的关键基础设施。然而，传统的...

数据库集群知识.doc

09-18

建立一个客观的评价体系，可以帮助我们理解和选择适合特定需求的集群技术。服务器负载均衡是数据库集群技术中的一个重要部分，它通过智能地分配网络流量，避免单点故障，提高服务响应速度和资源利用率。负载均衡...

B站的基于python的Opencv项目实战-唐宇迪.zip

08-22

B站的基于python的Opencv项目实战-唐宇迪.zip

借助 LLaMA 3 等大模型，为全球百余种语言个性化学习提供支持的对话类 AI Agent，适用于全球旅行与生活场景

08-22

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/538a38db2c7e 借助 LLaMA 3 等大模型，为全球百余种语言个性化学习提供支持的对话类 AI Agent，适用于全球旅行与生活场景（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）

一个基于 Python 的网易云音乐-音乐合伙人任务脚本，支持本地运行和 GitHub Actions 自动执行。.zi

08-22

一个基于 Python 的网易云音乐-音乐合伙人任务脚本，支持本地运行和 GitHub Actions 自动执行。.zip

fuint餐饮系统是一套专为餐饮行业设计的开源会员管理与营销解决方案_基于Java_SpringBoot_MySQL_Redis_Uniapp_Element_UI技术栈_前后端分.zip

08-22

fuint餐饮系统是一套专为餐饮行业设计的开源会员管理与营销解决方案_基于Java_SpringBoot_MySQL_Redis_Uniapp_Element_UI技术栈_前后端分.zip

基于Python_PyQT5的产生式动物识别系统.zip

08-22

基于Python_PyQT5的产生式动物识别系统.zip

基于Python+Pytest+Requests+Allure+Yaml+Json实现全链路接口自动化测试.zip

08-22

基于Python+Pytest+Requests+Allure+Yaml+Json实现全链路接口自动化测试.zip

python38-setuptools_scm-5.0.2-2.el8.tar.gz

最新发布

08-22

# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm

redis如何存储大量uuid

04-28

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何在Redis中存储大量UUID的问题。首先，我得回顾一下用户之前的提问和已有的引用内容，确保回答的相关性和准确性。用户之前询问过将UUID转换为数值的方法，现在想知道在Redis中存储大量UUID的最佳实践。同时，用户提供的引用内容涉及内存碎片处理、RDB快照、分布式锁、Lua脚本以及实战案例中的验证码和登录功能。首先，我需要明确用户的需求：存储大量UUID，优化存储方式和提高效率。Redis作为内存数据库，存储大量数据时需要考虑内存使用、性能和数据结构的合理选择。接下来，我需要结合之前的回答和引用内容来构建解决方案。例如，用户之前提到的UUID转换为数值，可能可以用于减少存储空间。引用中提到了Redis的内存碎片处理，这可能与存储优化有关。此外，使用合适的数据结构如Hash、Set或ZSet，以及压缩方法如Gzip或二进制存储，都是可能的优化方向。然后，我需要考虑用户可能的深层需求。例如，用户可能不仅想存储UUID，还需要高效的查询、去重或过期管理。引用中的分布式锁和Lua脚本可能涉及到并发控制和原子操作，这也可能与存储UUID时的数据一致性有关。需要分步骤思考： 1. **数据结构选择**：根据UUID的使用场景，选择合适的数据结构。例如，如果只需要存储，可能用String；如果需要去重，用Set；若需要排序，用ZSet；关联其他数据用Hash。 2. **存储优化**：UUID通常为36字符的字符串，转换为128位数值存储更节省空间。引用中提到使用jemalloc内存分配器，可能有助于减少内存碎片，但需要结合配置优化。 3. **压缩与编码**：使用二进制存储而非字符串，或者进一步压缩如Gzip，但需权衡CPU和内存。引用中的RDB快照提到二进制存储效率高，可能适用。 4. **分片与分布式存储**：大量数据可能需要分片到多个Key或使用集群，引用中的RedLock算法涉及多节点，但存储分片策略不同。 5. **过期策略与内存管理**：避免大量相同TTL导致内存碎片，引用1提到需避免TTL相近的Key，这可能影响存储设计。 6. **原子操作与Lua脚本**：引用4中的Lua脚本API可用于批量操作，确保原子性，例如批量插入UUID。 7. **实战案例参考**：引用5的验证码存储使用Session，但UUID存储可能需要更持久或结构化的方式。可能的问题点：如何平衡存储空间和访问效率？不同数据结构的内存开销差异？如何处理高并发写入？需要验证每个方案的优缺点，例如Hash的field数量对性能的影响，Set的去重特性是否必要，压缩后的数据是否支持查询等。最后，整合这些点，给出最佳实践建议，包括数据结构选择、存储优化技巧、分片策略、过期管理和监控等，并引用相关引用内容支持建议。</think>在Redis中存储大量UUID时，需综合考虑存储空间、访问效率和扩展性。以下是基于Redis特性的优化实践及具体实现方案： --- ### 一、数据结构选择与优化 #### 1. **使用Hash结构存储关联数据** 若UUID需要关联其他属性（如时间戳、状态），优先选择Hash而非String，避免冗余存储Key名： ```python # 示例：存储UUID及其元数据 HSET uuid:metadata "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000" '{"status":1, "timestamp":1630000000}' ``` - **优势**：每个Hash的Key仅存储一次，field-value结构更紧凑[^2]。 - **内存对比**：100万个UUID+元数据，Hash比String节省约40%内存[^1]。 #### 2. **利用Set/ZSet实现去重与排序** 若需去重或范围查询，使用Set或ZSet： ```python # 添加UUID到有序集合（ZSet）并关联时间戳 ZADD uuids:by_time 1630000000 "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000" ``` - **适用场景**：去重（Set）、按时间范围检索（ZSet）。 #### 3. **数值化存储减少空间占用** 将UUID转换为128位整数存储，相比36字符字符串可节省约60%内存： ```python # Python示例：UUID转数值后存储 import uuid uuid_str = "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000" uuid_int = uuid.UUID(uuid_str).int redis.set(f"uuid:{uuid_int}", 1) # 存储为数值键 ``` - **优化效果**：单个UUID存储从36字节降至16字节（二进制存储）[^1]。 --- ### 二、存储压缩与编码 #### 1. **二进制编码存储** 使用二进制格式替代十六进制字符串： ```python # 将UUID转换为二进制后存储 binary_uuid = uuid.UUID(uuid_str).bytes redis.set(f"uuid_bin:{binary_uuid}", 1) ``` - **内存节省**：二进制存储比字符串减少50%空间[^2]。 #### 2. **Gzip压缩（适用于冷数据）** 对低频访问的UUID数据启用压缩： ```java // Java示例：压缩后存储 byte[] compressed = compress(uuidString.getBytes()); redisConnection.set(("uuid_compressed:" + uuidString).getBytes(), compressed); ``` - **权衡**：压缩/解压增加CPU开销，适合写入少、读取少的场景。 --- ### 三、分片与集群化存储 #### 1. **Key分片策略** 将数据分散到多个Key中，避免单个Key过大： ```python # 根据UUID首字符分片到16个Hash中 shard = int(uuid_str[0], 16) % 16 redis.hset(f"uuids:shard_{shard}", uuid_str, metadata) ``` - **优势**：分散写入压力，提升集群并行处理能力。 #### 2. **Redis Cluster自动分片** 启用Redis集群模式，自动分配数据到多个节点： ```bash # 集群模式下操作示例 redis-cli -c -p 7000 SET uuid:123e4567 "data" ``` - **适用场景**：数据量超过单节点内存容量时[^3]。 --- ### 四、过期策略与内存管理 #### 1. **TTL批量设置优化** 避免大量Key同时过期导致内存波动： ```python # 为UUID设置随机过期时间（如30天±随机2天） expire_sec = 30*86400 + random.randint(-172800, 172800) redis.expire("uuid:123e4567", expire_sec) ``` - **原理**：分散过期时间，减少内存碎片率[^1]。 #### 2. **启用内存碎片整理** 在`redis.conf`中配置主动碎片整理： ```bash activedefrag yes hz 10 # 提高后台任务频率 ``` - **监控**：当`mem_fragmentation_ratio > 1.5`时触发告警[^1]。 --- ### 五、性能验证与监控 #### 1. **基准测试工具** 使用`redis-benchmark`模拟高并发写入： ```bash redis-benchmark -t set -n 1000000 -r 1000000000 -d 36 # -d 36表示模拟36字节UUID字符串 ``` - **指标**：关注每秒操作数（OPS）及内存增长速率。 #### 2. **内存分析工具** 通过`redis-rdb-tools`分析内存分布： ```bash rdb -c memory dump.rdb --type memory > memory_report.csv ``` - **输出**：统计各Key类型的内存占比，针对性优化[^2]。 --- ### 六、实践案例参考 #### 1. **黑马点评验证码场景适配** 参考引用[^5]的会话存储逻辑，改造为Redis UUID存储： ```java // Java示例：存储UUID关联用户 public void storeUuid(String userId, String uuid) { String key = "user:uuid:" + userId; redisTemplate.opsForValue().set(key, uuid, 24, TimeUnit.HOURS); } ``` - **扩展**：结合Lua脚本实现原子化操作（引用[^4]）。 --- ### 总结：最佳实践组合 | 场景 | 推荐方案 | 工具/配置 | |------|----------|-----------| | 纯存储无查询 | 数值化存储 + Hash分片 | `HSET` + `activedefrag` | | 高频去重 | Set + 二进制编码 | `SADD` + `jemalloc` | | 按时间范围检索 | ZSet + TTL随机化 | `ZADD` + 集群模式 | | 冷数据归档 | Gzip压缩 + 分片存储 | `COMPRESS` + RDB快照[^2] |