redis 和postgresql区别以及其优缺点 一刹那者为一念,二十念为一瞬,二十瞬为一弹指,二十弹指为一罗预,二十罗预为一须臾,一日一夜有三十须臾. 那么,经过周密的计算,一瞬间为0.36 秒,一刹那有 0.018 秒.一弹指长达 7.2 秒. redis和postgresql区别: pg是一个关系数据库,二redis是键值存储.   redis为单线程,单线程一个线程定时写入数据到磁盘.可以设置写入数据量,比如多个客户端一次写入了10000条数据那我就1秒钟写一次,一次写入量为1000条

一般算法: 对对象先hash然后对redis数量取模,如果结果是0就存在0的节点上. 1.2同上,假设有0-3四个redis节点.20个数据: 进行取模后分布如下: 现在因为压力过大需要扩容,增加一台redis4.第五个节点: 现在只有4个节点还能够命中.命中率是:4/20 = 20%,命中率极其低下.(redis肯定是不会这样用的) 二.redis使用的consistent hashing(一致性hash算法) 1.环形hash空间: 把对象映射到0-2的32次幂减1的空间里. 现在假设有4个

REdis功能强大众所周知,能够大幅简化开发和提供大并发高性能,但截止到REdis-5.0.5仍然存在如下几大问题: 一致性问题 这是由于REdis的主从复制采用的是异步复制,异常时可能发生主节点的数据未能复制到从节点,导致从节点提升为主节点后缺失部分数据.虽然REdis提供WAIT命令来使得主节点将数据同步给了从节点,但当前此命令可用性低. 分布式事务问题 当前REdis只支持单机事务,从官方的文档来看,推荐使用"EVAL+lua"方式实现事务,而不是"MULTI+EXEC

redis 2.8之前的版本,为了实现支持巨量数据缓存或者持久化,一般需要通过redis sharding模式来实现redis集群,普遍大家使用的是twitter开源的Twemproxy. twemproxy不会增加redis的性能指标数据,据业界测算,使用twemproxy相比直接使用redis会带来~10%的性能下降.   但是单个redis进程的内存管理能力有限.据测算,单个redis进程内存超过20G之后,效率会急剧下降.目前,我们给出的建议值是单个redis最好配置在8G以内.8G以上

转载: https://blog.csdn.net/qq32933432/article/details/108690254

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有

一:序 - 最近在对数据做缓存时候,会涉及到如何保证 数据库/Redis 一致性问题. - 刚好今天来总结下 一致性问题 产生的问题,和可能存在的解决方案. 二:(更新策略)-  先更新数据库,后更新缓存 - 产生的问题 -  - 由上面流程图可知道,请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对,但是因为网络等原因,B却比A更早更新了缓存. - 这就导致了脏数据,因此不考虑 先更新数据库,后更新缓存 这个更新策略. 三:(更新策略)-  先删除缓存,在更新数据库 - 产生的问题 -  - 如果同时有

官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial  水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢.        这是一篇对Redis集群的入门介绍,这里不会使用复杂难懂的分步式系统概念.这里提供的指导有集群 的安装.测试,和操作,不函盖Redis集群规范中的细节,而只是站在用户的角度来描述系统的行为方式.      这个教程试图从最终用户角度,以简单易懂的方式来讲解Redis集群高可用性和一至性的特点.    

根据一些测试整理出来的一份方案(转自http://www.cnblogs.com/lulu/): 1. Redis 性能 对于redis 的一些简单测试,仅供参考: 测试环境:Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G,1000M网卡 Redis 版本:2.6.9 客户端机器使用redis-benchmark 简单GET.SET操作: 1. 1单实例测试 1. Value大小:10Byte~1390Byte 处理速度: 7.5 w/s,速度受单线程处理能力限制 2. Valu

MongoDB和Redis都是NoSQL,采用结构型数据存储.二者在使用场景中,存在一定的区别,这也主要由于二者在内存映射的处理过程,持久化的处理方法不同.MongoDB建议集群部署,更多的考虑到集群方案,Redis更偏重于进程顺序写入,虽然支持集群,也仅限于主-从模式. 指标  MongoDB(v2.4.9)  Redis(v2.4.17)  比较说明 实现语言  C++ C/C++ - 协议 BSON.自定义二进制 类Telnet - 性能 依赖内存,TPS较高 依赖内存,TPS非常高 Re

根据一些测试整理出来的一份方案: 1. Redis 性能 对于redis 的一些简单测试,仅供参考: 测试环境:Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G,1000M网卡 Redis 版本:2.6.9 客户端机器使用redis-benchmark 简单GET.SET操作: 1. 1单实例测试 1. Value大小:10Byte~1390Byte 处理速度: 7.5 w/s,速度受单线程处理能力限制 2. Value 大小:1400 左右 处理速度突降到5w/s 样子,网卡未能

一.NoSQL简介 1.1 常见的优化思路和方向 1.1.1 MySQL主从读写分离 由于数据库的写入压力增加,Memcached只能缓解数据库的读取压力.读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站开始使用主从复制技术达到读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性.Mysql的master-slave模式成为这个时候的网站标配了. 1.1.2 分库分表 随着web2.0的继续高速发展,在Memcached的高速缓存,MySQL的主从复制,读写分离的基础之上,这时MySQL主库的写压力开始出

Redis简介 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串). list(链表).set(集合)和zset(有序集合).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操 作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的 是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写

项目中用的是MongoDB,但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑,只是认为数据量比较大,所以采用MongoDB. 最近又想起为什么用MongoDB,就查阅一下,汇总汇总: 之前也用过redis,当时是用来存储一些热数据,量也不大,但是操作很频繁.现在项目中用的是MongoDB,目前是百万级的数据,将来会有千万级.亿级. 就Redis和MongoDB来说,大家一般称之为Redis缓存.MongoDB数据库.这也是有道有理有根据的, Redis主要把数据存储在内存中,其“缓存”的性质远大于其

Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集. Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误. Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令 Redis 集群是一个分布式(distributed).容错(fault-tolerant)的 Redis 实现, 集群可以使用的功能是普通单机 Redis 所能使用

市面上太多kv的缓存,最常用的就属memcache了,但是memcache存在单点问题,不过小日本有复制版本,但是使用的人比较少,redis的出现让kv内存存储的想法成为现实.今天主要内容便是redis主从实现简单的集群,实际上redis的安装配置砸门ttlsa之前就有个文章,废话少说,进入正题吧 Redis简介 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串). list(链表).set(集合)和zset(有序

Reids集群准备知识: (1)Redis集群介绍 Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集. Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误. Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令. Redis 集群的优势: 自动分割数据到不同的节点上. 整个集群的部分节点失败或者不可达的情况下能够继续处理命令

一 Redis 概念 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作

一.MySQL 关系型数据库. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. 二.Mongodb 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.这些数据具备自述性(self-describing),呈现分层的树状数据结构.数据结构由键值(key=>valu

################################################################################################### 改编自:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5919021.html# # 为了更好的学习ELK,将 散尽浮华 的博客拿过来,根据我个人的情况进行了编辑.为此向散尽浮华表示衷心的感谢.#######################################

2.3 理解一致性和数据丢失 挖掘PostgreSQL事务日志而不考虑一致性是不可能的.在本章的第一部分,我们已经大体上解释了事务日志的基本思想.您已经知道,无需事先的日志改变的能力,使数据处于一种好的形状是很难甚至是不可能的. 到现在为止,我们大多都在讨论崩溃的问题.因为数据文件中的条目的损坏而丢失文件是绝对不好的.但是,崩溃不是您要关心的唯一问题.另外两个重要的主题是: • 性能 • 数据丢失 虽然这可能是一个重要的主题的明显的选择,我们有这样的感觉,这两个主题都不好理解,是受尊敬的,并因此