redis分布式

本文介绍如何使用ShardedJedis实现Redis集群的一致性哈希,通过示例代码展示如何设置多个Redis服务器节点并进行数据读写操作。

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Memcached 完全基于分布式集群,而 Redis 是 Master-Slave ,如果想把 Reids ,做成集群模式,无外乎多做几套 Master-Slave ,每套 Master-Slave 完成各自的容灾处理,通过 Client 工具,完成一致性哈希。( PS : Memcached 是在 Server 端完成 Sharding , Redis 只能依靠各个 Client 做 Sharding 。 可能会在 Redis 3.0 系列支持 Server 端 Sharding 。 )

   shared一致性哈希采用以下方案:

  1. Redis服务器节点划分:将每台服务器节点采用hash算法划分为160个虚拟节点(可以配置划分权重)

  2. 将划分虚拟节点采用TreeMap存储

  3. 对每个Redis服务器的物理连接采用LinkedHashMap存储

  4. 对Key or KeyTag 采用同样的hash算法,然后从TreeMap获取大于等于键hash值得节点,取最邻近节点存储;当key的hash值大于虚拟节点hash值得最大值时,存入第一个虚拟节点

sharded采用的hash算法:MD5 和 MurmurHash两种;默认采用64位的MurmurHash算法;有兴趣的可以研究下,MurmurHash是一种高效,低碰撞的hash算法;参考地址:  

http://blog.youkuaiyun.com/yfkiss/article/details/7337382

https://sites.google.com/site/murmurhash/  

   保留前面的 JedisPoolConfig ,新增两个Redis的IP(redis1.ip,redis2.ip),完成两个 JedisShardInfo 实例 ,并将其丢进List中:

JedisShardInfo jedisShardInfo1 = new JedisShardInfo(
                bundle.getString("redis1.ip"), Integer.valueOf(bundle                       .getString("redis.port")));
JedisShardInfo jedisShardInfo2 = new JedisShardInfo(
                bundle.getString("redis2.ip"), Integer.valueOf(bundle                       .getString("redis.port"))); List<JedisShardInfo> list = new LinkedList<JedisShardInfo>(); list.add(jedisShardInfo1); list.add(jedisShardInfo2);

   初始化 ShardedJedisPool 代替 JedisPool:

ShardedJedisPool pool = new ShardedJedisPool(config, list);

    改由ShardedJedis,获取Jedis对象:

// 从池中获取一个Jedis对象
ShardedJedis jedis = pool.getResource();
String keys = "name";
String value = "snowolf";
// 删数据
jedis.del(keys);
// 存数据 jedis.set(keys, value); // 取数据 String v = jedis.get(keys); System.out.println(v); // 释放对象池 pool.returnResource(jedis);

   通过以上方式,向redis进行set操作的key-value,会通过hash而均匀的分配到pool里的redis机器中。

转载于:https://www.cnblogs.com/qypx520/p/5867837.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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