上一篇http://www.cnblogs.com/qinyujie/p/9029522.html, 主要讲解 实验多master写入.读写分离.实验自动故障切换(高可用性),那么本篇我们就来聊了聊redis cluster 水平扩容以及自动化 slave 迁移. redis repliction 主从架构,一主多从更多的是为了提高 读QPS .而 redis cluster 集群中不建议或者没有说做物理的读写分离了,redis cluster 集群更强调的是通过master的水平扩容,来横向扩

设计思路 思路很简单,就是基于用户ID进行分库,将用户的ID字符串按照byte逐个计算ID对应的hash原值(一个数字,取绝对值,因为原始值可能过大溢出,变成负数),然后,再用这个hash原值对库的个数进行求模,这个模值就是库列表的索引值,也就选择好了用什么库. hash算法 /** * Created by chengsh05 on 2017/12/22. */ public class BKDRHashUtil { public static int BKDRHash(char[] str)

author:JevonWei 版权声明:原创作品 Redis 3开始支持了Cluster模式,增强了Redis的水平扩展能力,Redis Cluster的节点分片通过hash slot实现,每个节点上的键都属于16384(0~16383)个slots中的一个,每个节点负责处理一部分slots. Redis Cluster采用无中心节点方式实现,无需proxy代理,客户端直接与redis集群的每个节点连接,根据同样的hash算法计算出key对应的slot,然后直接在slot对应的Redis上执行

一.Redis集群的水平扩展 Redis3.0版本以后,有了集群的功能,提供了比之前版本的哨兵模式更高的性能与可用性,但是集群的水平扩展却比较麻烦,接下来介绍下Redis高可用集群如何做水平扩展,在原集群的6个节点的基础上新增2个节点,由原来的3主3从变成4主4从,原先的3主3从部署详见Redis系列(二):Redis高可用集群,如下图: 二.水平扩展具体操作 ① 将redis-5.0.2文件夹拷贝到新的主机192.168.160.154上去,(1)scp -r /usr/local/redis

背景 目前redis集群最火的是codis和redis cluster(官方),但官方自带工具并没有支持密码操作.那么需要密码认证使用redis cluster集群的同学要仔细看了哦. 相信大家很多人已经使用了redis cluster,而且也肯定会用到核心应用,你是否考虑过如下问题? redis cluster无密码,被改数据 redis cluster无密码,被flushall (你是否有要哭的冲动哈哈) redis cluster无密码,数据在光天化日(你对用户不负责) redis clu

1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cluster推出之前,可用性要靠Sentinel

背景: Redis 3.0之后支持了Cluster,大大增强了Redis水平扩展的能力.Redis Cluster是Redis官方的集群实现方案,在此之前已经有第三方Redis集群解决方案,如Twenproxy.Codis,与其不同的是:Redis Cluster并非使用Porxy的模式来连接集群节点,而是使用无中心节点的模式来组建集群.在Cluster出现之前,只有Sentinel保证了Redis的高可用性. Redis Cluster实现在多个节点之间进行数据共享,即使部分节点失效或者无法进

Redis Cluster架构优化 在<全面剖析Redis Cluster原理和应用>中,我们已经详细剖析了现阶段Redis Cluster的缺点: 无中心化架构 Gossip消息的开销 不停机升级困难 无法根据统计区分冷热数据 客户端的挑战 Cluster协议支持 连接和路由表的维护开销 MultiOp和Pipeline支持有限 Redis实现问题 不能自动发现 不能自动Resharding 无监控管理UI 最终一致性和"脑裂"问题 数据迁移以Key为单位,速度较慢 数据

全面剖析Redis Cluster原理和应用 1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cl

讲解分布式数据存储的核心算法,数据分布的算法 hash算法 -> 一致性hash算法(memcached) -> redis cluster,hash slot算法 一.概述 1.我们的memcache客户端(这里我看的spymemcache的源码),使用了一致性hash算法ketama进行数据存储节点的选择.与常规的hash算法思路不同,只是对我们要存储数据的key进行hash计算,分配到不同节点存储.一致性hash算法是对我们要存储数据的服务器进行hash计算,进而确认每个key的存储位置

Redis集群解决方案有两个: 1)  Twemproxy: 这是Twitter推出的解决方案,简单的说就是上层加个代理负责分发,属于client端集群方案,目前很多应用者都在采用的解决方案.Twemproxy会用到LVS.Twemproxy.Keepalived.Redis主从模式,有点麻烦,而且没有在线扩容节点能力,需要一开始就预留出足够的节点,之前的文章也详细介绍了Twemproxy这种集群方式及其部署过程; 2) Redis Cluster: 这是Redis3.0之后,官方推出的serv

嘉宾:陈群 很高兴有机会在Redis中国用户组给大家分享redis cluster的生产实践.目前在唯品会主要负责redis/hbase的运维和开发支持工作,也参与工具开发工作 Outline 一.生产应用场景 二.存储架构演变 三.应用最佳实践 四.运维经验总结 第1.2节:介绍redis cluster在唯品会的生产应用场景,以及存储架构的演变.第3节:redis cluster的稳定性,应用成熟度,踩到过那些坑,如何解决这些问题?这部分是大家比较关心的内容.第4节:简单介绍大规模运营的一些

  最近项目接触到了redis cluster,现在趁着使用做一下总结,记录一下遇到过的问题,简单的概述一下常用到的命令和功能. 本篇文章主要是以运维的角度去讲述如何去更好的规划redis cluster和跳坑. redis cluster 官方文档: https://redis.io/topics/cluster-tutorial   一.redis cluster 是什么     redis cluster是官方redis 3.0版本之后推出的集群方案,之前类似的方案还有豌豆荚的codis集

Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节点.三个主节点会分配槽,处理客户端的命令请求,而从节点可用在主节点故障后,顶替主节点. 如上图所示,该集群中包含 6 个 Redis 节点,3主3从,分别为M1,M2,M3,S1,S2,S3.除了主从 Redis 节

redis redis cluster注意的问题 : 1.‘cluster-require-full-coverage’参数的设置.该参数是redis配置文件中cluster模式的一个参数,从字面上基本就能看出它的作用:需要全部覆盖! 具体点是redis cluster需要16384个slot都正常的时候才能对外提供服务,换句话说,只要任何一个slot异常那么整个cluster不对外提供服务. redis默认是‘yes’,即需要全覆盖!建议设置成‘no’. 2.阻塞命令产生failover.由于

背景 之前写的 Redis Cluster部署.管理和测试 和 Redis 5.0 redis-cli --cluster help说明 已经比较详细的介绍了如何安装和维护Cluster.但关于Cluster各个节点的通信和原理没有说明,为了方便自己以后查阅,先做些记录.顺便对Redis 4.0和5.0的相关特性也做下说明. Redis 4.0 新功能说明 Redis4.0版本增加了很多新的特性,如: Redis Memeory Command:详细分析内存使用情况,内存使用诊断,内存碎片回收:

一.数据分布 1.数据分布理论 2.Redis数据分区 Redis Cluser采用虚拟槽分区,所有的键根据哈希函数映射到0~16383整数槽内,计算公式:slot=CRC16(key)&16383.每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据 Redis虚拟槽分区的特点: 解耦数据和节点之间的关系,简化了节点扩容和收缩难度. 节点自身维护槽的映射关系,不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据. 支持节点.槽.键之间的映射查询,用于数据路由.在线伸缩等场景. 3.集群功能限制 key批量操作

上一篇<分布式数据缓存中的一致性哈希算法> 文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现,今天就以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作. Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节

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Newbe.Claptrap 项目是笔者正在构建以反应式.Actor模式和事件溯源为理论基础的一套服务端开发框架.本篇我们将来了解一下框架在水平扩展方面的能力. 前情提要 时隔许久,今日我们再次见面.首先介绍一下过往的项目情况: 第一次接触本框架的读者,可以先点击此处阅读本框架相关的基础理论和工作原理. 日前,我们也编写了一些预热文章和工具,读者可以通过以下链接进行了解: 谈反应式编程在服务端中的应用,数据库操作优化,从 20 秒到 0.5 秒 docker-mcr 助您全速下载 dotnet