特立独行是对的,融入圈子也是对的,重点是要想清楚自己向往怎样的生活,为此愿意付出怎样的代价. 我们通常将 Redis 作为缓存使用,提高读取响应性能,一旦 Redis 宕机,内存中的数据全部丢失,假如现在直接访问数据库大量流量打到 MySQL 可能会带来更加严重的问题. 另外慢慢的从数据库读取放到 Redis 性能必然比不过从 Redis 获取快,也会导致响应变慢. Redis 为了实现无畏宕机快速恢复,设计了两大杀手锏,分别是 AOF(Append Only FIle)日志和 RDB 快照.…

特立独行是对的,融入圈子也是对的,重点是要想清楚自己向往怎样的生活,为此愿意付出怎样的代价. 我们通常将 Redis 作为缓存使用,提高读取响应性能,一旦 Redis 宕机,内存中的数据全部丢失,假如现在直接访问数据库大量流量打到 MySQL 可能会带来更加严重的问题. 另外慢慢的从数据库读取放到 Redis 性能必然比不过从 Redis 获取快,也会导致响应变慢. Redis 为了实现无畏宕机快速恢复,设计了两大杀手锏,分别是 AOF(Append Only FIle)日志和 RDB 快照.…

Redis故障发现 主观下线 当cluster-node-timeout时间内某节点无法与另一个节点顺利完成ping消息通信时,则将该节点标记为主观下线状态. 客观下线 当某个节点判断另一个节点主观下线后,该节点的下线报告会通过Gossip消息传播.当接收节点发现消息体中含有主观下线的节点,其会尝试对该节点进行客观下线,依据下线报告是否在有效期内(如果在cluster-node-timeout*2时间内无法收集到一半以上槽节点的下线报告,那么之前的下线报告会过期),且数量大于槽节点总数的一半.若…

redis集群是有很多个redis一起工作,那么就需要这个集群不是那么容易挂掉,所以呢,理论上就应该给集群中的每个节点至少一个备用的redis服务.这个备用的redis称为从节点(slave). 1.集群是如何判断是否有某个节点挂掉 首先要说的是,每一个节点都存有这个集群所有主节点以及从节点的信息.它们之间通过互相的ping-pong判断是否节点可以连接上.如果有一半以上的节点去ping一个节点的时候没有回应,集群就认为这个节点宕机了,然后去连接它的备用节点. 2.集群进入fail状态的必要条件…

天下武功,无坚不摧,唯快不破! 学习一个技术,通常只接触了零散的技术点,没有在脑海里建立一个完整的知识框架和架构体系,没有系统观.这样会很吃力,而且会出现一看好像自己会,过后就忘记,一脸懵逼. 跟着「码哥字节」一起吃透 Redis,深层次的掌握 Redis 核心原理以及实战技巧.一起搭建一套完整的知识框架,学会全局观去整理整个知识体系. 系统观其实是至关重要的,从某种程度上说,在解决问题时,拥有了系统观,就意味着你能有依据.有章法地定位和解决问题. Redis 全景图 全景图可以围绕两个纬度展开…

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 统计每天的新增与第二天的留存用户数: 统计网站的对访客(Unique Visitor,UV)量 最新评论列表 根据播放量音乐榜单 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息.…

在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合. 常见的场景如下: 给一个 userId ,判断用户登陆状态: 显示用户某个月的签到次数和首次签到时间: 两亿用户最近 7 天的签到情况,统计 7 天内连续签到的用户总数: 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息. 所以,我们必须要选择能够非常高效地统计大量数据(例如亿级)的集合类型. 如何选择合适的数据集合,我们首先要了解常用的统计模式…

我们先来了解一下  bridge网络模式 他会创建一个docker0桥,看完这个我们就会知道redis哨兵机制的端口了. 之后继续研究redis宕机的解决办法! 宕机: 服务器停止服务 如果只有一台redis, 肯定会造成数据丢失. 多台reids或者是Redis集群,服务器宕机还有办法. 1.从的redis宕机怎么解决? 配置主从复制的时候才配置从的redis, 从的会从主的redis中读取主的redis的操作日志,来达到主从复制. 1.只要把从的redis重新启动,再和主的进行连接就可以 2…

主要核心思想,如果master 和 salve 全部存活的情况,VIP就漂移到 master.读写都从master操作,如果master宕机,VIP就会漂移到salve,并将之前的salve切换为master,当宕机的master可以继续服务的时候,首先会从salve同步数据,然后VIP漂移到master服务器上面,持续提供服务. 环境准备: master:redis 19020:redis 19021:keepalived:ip 192.168.28.139 slave :redis 1902…

众所周知,redis是内存数据库,它把数据存储在内存中,这样在加快读取速度的同时也对数据安全性产生了新的问题,即当redis所在服务器发生宕机后,redis数据库里的所有数据将会全部丢失. 为了解决这个问题,redis提供了持久化功能——RDB和AOF.通俗的讲就是将内存中的数据写入硬盘中. 一.持久化之全量写入:RDB [redis@]$ more /usr/local/redis/conf/redis.conf save save save dbfilename "dump.rdb"…