个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 这里先进行造数据,向redis中写入五百万条数据,具体方式有如下三种: 方法一:(Lua 脚本) vim redis_load.lua #!/bin/bash for i = 1, 100000, 1 do redis.call(“SET”, “ZzZ MYKEY_ZzZ “..i..”key”, i) end return “Ok!” 执行命令: redis-cli —eval redis_load

一:Redis集群环境准备 1:需要先安装好Redis集群环境并配置好集群 192.168.0.113 7001-7003 192.168.0.162 7004-7006 2:检查redis集群 [root@localhost src]# ./redis-cli -c -h 192.168.0.113 -a 123456 -p 7001 192.168.0.113:7001>  cluster nodes 3:确保redis集群没有数据 192.168.0.113:7001> dbsize (

Redis单节点安装 一.Redis的数据类型 string hash list set zset 二.安装 2.1.下载 wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.5.tar.gz 2.2.解压 tar -xf redis-5.0.5.tar.gz 2.3.安装 make make install PREDIX=/opt/redis 2.4.修改环境变量 vim /etc/profile export REDIS_HOME:/opt/re

本文是对Redis 单节点,针对不同的数据类型,做插入行测试. 数据总条数为:10058624 环境说明:             Redis 未做任何优化, 单节点    (服务器上, 内存64G).             数据量 : 10058624条  (大约一千零6万条数据,本地机器运行读取插入操作.)             数据大小 :  1093.56MB  (1.1G)  插入数据类型为 String 类型 Jedis插入 public void save(){ //连接本地R

在进行搭建redis3M 集群之前,首先要明白如何在单节点上完成redis的搭建. 单节点单实例搭建可以参看这个网:https://www.cnblogs.com/butterflies/p/9628207.html 完成单节点的redis搭建之后,修改配置文件,开启集群模式,修改配置文件生成的目录,修改位对应的端口,即可完成单节点多实例的redis集群搭建. 一:多实例配置文件生成和修改 1 配置文件拷贝 cp /usr/local/redis/etc/redis.conf /usr/loca

安装Redis 由于REDIS使用单线程处理请求,CPU的快慢最对REDIS的性能有较大影响,官方建议INTEL的CPU,其效率能比AMD高一倍左右. 下载Redis:wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.6.tar.gz 在安装Redis之前,需要安装Redis的依赖程序tcl,如果不安装tcl在Redis执行make test的时候就会报错的哦.   1 $ yum install -y tcl tcl-devel yum inst

单点安装 wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.2.tar.gz tar zxvf redis-4.0.1.tar.gz -C /usr/local cd /usr/local/redis-4.0.2 make make test make PREFIX=/usr/local/redis install cd /usr/local/redis mkdir conf log data cd /usr/local/redis/conf cp

wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz 1.下载解压 2.make编译 3.提示没有安装安装gcc,安装gcc yum install gcc 4.make 提示error: jemalloc/jemalloc.h: No such file or directory [root@computer7 redis-5.0.3]# make cd src && make all make[1]: Entering di

本文介绍两个版本:redis-2.8.18.tar.gz 和 redis-3.0.0-rc2.tar.gz,均采用源码安装方式 一.redis3.0 部署环境 redis-3.0.0-rc2.tar.gz VM虚拟机redhat6.5-x64:192.168.1.101 Xshell4 安装步骤 1.安装依赖 gcc zlib openssl ruby :http://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7132656.html?utm_source=itdadao&ut

1.配置阿里云yum源 下载配置文件 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 生成缓存 yum makecache 2.安装redis 2.1 安装依赖 yum install -y gcc-c++ gcc tcl 2.2 上传压缩包并解压 tar -xvf redis-3.0.0.tar.gz 2.3 编译 cd redis-3.0.0 make # make

Redis单节点容量问题 一.单节点容量问题 我们在实际场景中,往往遇上一个单节点容量问题. 1.进行业务拆分,数据分类 2.到了数据不能拆分的时候,可以进行数据分片 进行哈希取模(影响分布式下的扩展性%3,%4,如果多加一台机器,就会收到影响) 进行逻辑随机(可以放进去,但是拿不出来) 解决方案:两台机器同时存储一个list,然后client直接连2台redis,进行两台一起消费 一致性哈希算法 crc16 crc32 md5 sha1 sha256 没有进行取模,等宽16位,将16位抽象出一

文章目录 ActiveMQ的安装与使用(单节点) 安装(单节点) 使用 目录结构 edu-common-parent edu-demo-mqproducer edu-demo-mqconsumer 测试 Redis的安装与使用(单节点) 安装(单节点) 使用 FastDFS分布式文件系统的安装与使用(单节点) FastDFS介绍 安装(单节点) 使用 FastDFS配置文件详解 ActiveMQ的安装与使用(单节点) 安装(单节点) IP:192.168.4.101 环境:CentOS 6.6.

Redis 的安装与使用(单节点)   环境:CentOS 6.5 Redis 版本:redis-3.0 (考虑到Redis3.0 在集群和性能提升方面的特性,rc 版为正式版的候选版,而且 很快就出正式版) 安装目录:/usr/local/redis 编译和安装所需的包: # yum install gcc tcl 用户:root 下载redis: 上传到服务器的/usr/local/src 目录下 tar -zxvf redis-3.0.7.tar.gz 创建安装目录: # mkdir /u

Springboot2.x集成单节点Redis 说明 在Springboot 1.x版本中,默认使用Jedis客户端来操作Redis,而在Springboot 2.x 版本中,默认使用Lettuce客户端来操作Redis.Springboot 提供了RedisTemplate来统一封装了对Redis操作,开发者只需要使用RedisTemplate 就可以实现,而不用关心具体的操作实现. 准备条件 pom.xml中引入相关jar <!-- 集成Redis --> <dependency&g

为什么要用分布式锁? 先上一张截图,这是在浏览别人的博客时看到的. 在了解为什么要用分布式锁之前,我们应该知道到底什么是分布式锁. 锁按照不同的维度,有多种分类.比如 1.悲观锁,乐观锁; 2.公平锁,非公平锁; 3.独享锁,共享锁; 4.线程锁,进程锁; 等等. 我们平时用的锁,比如 lock,它是线程锁,主要用来给方法,代码块加锁.由于进程的内存单元是被其所有线程共享的,所以线程锁控制的实际是多个线程对同一块内存区域的访问. 有线程锁,就必然有进程锁.顾名思义,进程锁的目的是控制多个进程对共

kubernetes部署redis数据库(单节点) redis简介 Redis 是我们常用的非关系型数据库,在项目开发.测试.部署到生成环境时,经常需要部署一套 Redis 来对数据进行缓存.这里介绍下如何在 Kubernetes 环境中部署用于开发.测试的环境的 Redis 数据库,当然,部署的是单节点模式,并非用于生产环境的主从.哨兵或集群模式.单节点的 Redis 部署简单,且配置存活探针,能保证快速检测 Redis 是否可用,当不可用时快速进行重启. redis 参数配置 在使用 Kub

背景 (1) redis单机的读写性能轻松上大几万,不过线上环境不会只部署光秃秃的一个节点,还是会配合 sentinel 再部署一个 slave作为高可用节点的: 但是standby的slave节点是不对外提供服务端的,一定程度上造成了浪费资源 (2) 当业务不断发展,原来单节点缓存的数据(如,商品信息缓存.配置信息等)的查询qps不断升高(写qps增长不多),突破十几万.几十万的的时候,此时一个节点就扛不住了,我们就需要增加几个redis slaves节点来分担这些查询的压力 也就是读写分离

Hbase入门简介 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase

摘要: redis作为一种NoSql数据库,其提供了一种高效的缓存方案,本文则主要对其单例,主从模式,sentinel以及集群的配置方式进行说明,对比其优缺点,阐述redis作为一种缓存框架的高可用性. redis作为一种高效的缓存框架,使用是非常广泛的,在数据存储上,在运行时其将数据存储在内存中,以实现数据的高效读写,并且根据定制的持久化规则不同,其会不定期的将数据持久化到硬盘中. 另外相较于其他的NoSql数据库,redis提供了非常丰富的数据结构,如dict,sds,linkedlist,

Kylin的使用安装文档Kylin简介Kylin是什么Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区.它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在亚秒级查询巨大的Hive表,并支持高并发.简单来说,Kylin的核心思想是预计算,即对多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存成Cube,供查询时直接访问.把高复杂度的聚合运算.多表连接等操作转换成对预计算结果的查询,这决定