前面在<大规模互联网应用Redis架构要点>和<Redis官方集群方案 Redis Cluster>两篇文章中分别介绍了多Redis服务器集群的两种方式,它们是基于客户端sharding的Redis Sharding和基于服务端sharding的Redis Cluster. 客户端sharding技术其优势在于服务端的Redis实例彼此独立,相互无关联,每个Redis实例像单服务器一样运行,非常容易线性扩展,系统的灵活性很强.其不足之处在于: 1. 由于sharding处理放到客户

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

为什么要使用反向代理? 如果没有方向代理,一台Redis可能需要跟很多个客户端连接: 看着是不是很慌?看没关系,主要是连接需要消耗线程资源,没有代理的话,Redis要将很大一部分的资源用在与客户端建立连接上,redis的高可用和可扩展无论是自带的Redis Sentinel还是Redis Cluster都要求客户端进行额外的支持,而目前基本上没有合适的客户端能够做这些事情,客户端来做这些事情也并不合适,它会让维护变得特别困难. 因此在客户端和redis服务端之间加一层代理成了一种理想的方案,代理

转(http://www.jianshu.com/p/f8e968e57863) 一. 应用场景 redis 作为数据结构存储引擎,有着很多优点 高性能单机引擎可以达到5-10W qps 数据结构全面,支持快速开发业务string,list,set,sorted set, hashes 问题: 存储容量受限单机最大容量即为单机内存最大容量 单机数据的持久化依赖aof和rdb机制,如果机器整个down掉,服务不可用 二. redis集群选型 正是由于单机redis引擎有着这样的问题,所以,基本每个

熟悉了一段时间的Bash编程,因此借此任务操作一把bash编程,主要涉及到Redis单节点与Redis集群的操作 1. 任务背景 近日有个任务需要将历史的Redis(主从节点)中的数据迁移至Redis集群中.相关条件与要求如下: (1) 历史Redis以及新的Redis集群分别部署在北京.合肥.广州三地 (2) 待迁移的Redis数据只存在合肥环境 (3) 需要从一个节点访问三地的Redis集群或历史Redis节点 (4) 待迁移的Redis中的数据量大概为2000W+ (5) 迁移完成后需抽样

1 Redis集群 1.1 什么是集群 集群就是很多服务器组成的一个网络.指的是将多台服务器集中在一起,实现同一业务. 1.2 为什么要集群 一台服务器不能满足开发需要的时候,需要多台服务器来支持.这个时候就需要做集群,但是集群往往伴随 着分布式. 1.3 集群的特性及能力 1.集群的两大关键特性: 可扩展性----集群的性能不限于单一的服务实体,新的服务实体可以动态地加入到集群,从而增强集群的性能.动态添加服务器高可用性----集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of servic

RedisCluster 是 Redis 的亲儿子,它是 Redis 作者自己提供的 Redis 集群化方案. 相对于 Codis 的不同,它是去中心化的,如图所示,该集群有三个 Redis 节点组成,每个节点负责整个集群的一部分数据,每个节点负责的数据多少可能不一样.这三个节点相互连接组成一个对等的集群,它们之间通过一种特殊的二进制协议相互交互集群信息. Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 的 slots,它比 Codis 的 1024 个槽划分的更为精细,每个节点负责其

Prometheus 监控Redis的正确姿势(redis集群) Prometheus 监控 Redis cluster,其实套路都是一样的,使用 exporter. exporter 负责采集指标,通过 http 暴露给 Prometheus 拉取.granafa 则通过这些指标绘图展示数据.Prometheus 收集的数据还会根据你设置的告警规则判断是否要发送给 Alertmanager, Alertmanager 则要判断是否要发出告警. Alertmanager 告警分为三个阶段 Ina

由于Redis出众的性能,其在众多的移动互联网企业中得到广泛的应用.Redis在3.0版本前只支持单实例模式,虽然现在的服务器内存可以到100GB.200GB的规模,但是单实例模式限制了Redis没法满足业务的需求(例如新浪微博就曾经用Redis存储了超过1TB的数据).Redis的开发者Antirez早在博客上就提出在Redis 3.0版本中加入集群的功能,但3.0版本等到2015年才发布正式版.各大企业在3.0版本还没发布前为了解决Redis的存储瓶颈,纷纷推出了各自的Redis集群方案.这

方案1:Redis官方集群方案 Redis Cluster Redis Cluster是一种服务器sharding分片技术.Redis Cluster集群如何搭建请参考我的另一篇博文:http://www.cnblogs.com/xckk/p/6144447.html Redis3.0版本开始正式提供,解决了多Redis实例协同服务问题,时间较晚,目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多,需要时间检验. Redis Cluster中,Sharding采用slot(槽)的概念,一共分成16

Redis集群方案 前段时间搞了搞Redis集群,想用做推荐系统的线上存储,说来挺有趣,这边基础架构不太完善,因此需要我们做推荐系统的自己来搭这个存储环境,就自己折腾了折腾.公司所给机器的单机性能其实挺给力,已经可以满足目前的业务需求,想做redis集群主要有以下几点考虑: 1.扩展性,scale-out,以后数据量变得很大之后,不至于推到重来,redis虽然可以开启虚拟内存功能,单机也能提供超过物理内存上限的容量,但频繁在内存和硬盘间swap页会大大降低其性能,有点儿违背redis的设计初衷.

目标是实现redis集群的无感知弹性扩容 关键点 1是无感知,即对redis集群的用户来说服务ip和port保持不变 2.弹性扩容,指的是在需要时刻可以按照业务扩大redis存储容量. 最原始的twemproxy+redis集群架构如下图1所示 其中twemproxy-A代理后面接了3个redis实例,作为集群使用,如果1个redis示例有10G存储能力,那么 目前这个架构具有10G*3=30G的存储能力. 当业务猛增,存储空间不够时,最简单的扩容方案如下图2所示: 这个方案最大的问题有2个 1

Redis集群方案 Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,解决单实例内存增大带来的一系列问题. 本篇文章简单介绍五种方案: 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 官方cluser方案 从redis 3.0版本开始支持redis-cluster集群,redis-cluster采用无中

转载自:https://www.jianshu.com/p/1ecbd1a88924 Redis集群方案 Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,解决单实例内存增大带来的一系列问题. 本篇文章简单介绍五种方案: 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 1.官方cluser方案 从red

Redis集群方案总结 Redis集群方案总结Codis其余方案Redis cluster 目前,Redis中目前集群有以下几种方案: 主从复制 哨兵模式 redis cluster 代理 codis 客户端分片 因为目前使用大范围使用就是Codis方案,因此重点会放在理解Codis方案,其余方案只会简单介绍. Codis Codis是豌豆荚公司开发的一个分布式Redis服务,对于上层调用方来说是没有感知的,可以将它是无限内存的Redis服务,有动态扩容和缩容的能力,增减Redis实例对调用方完

Redis在互联网大数据平台有着广泛的应用,主要被用来缓存热点数据,避免海量请求压垮数据库,同时可以提升服务节点的响应速度和并发量.随着数据量的增多,由于redis是占用单台物理机或虚机的内存,内存资源是有限的,要动态地扩容缩容,就需要用到redis集群.redis集群的架构方案经历了一系列演变和改良的过程,本文介绍了四种主流的redis架构方案. 客户端分片 优点 不使用第三方中间件,实现方法和代码可以自己掌控并且可随时调整.这种分片性能比代理式更好(因为少了分发环节),分发压力在客户端,无服

为什么集群? 通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取.Redis是一个很好的Cache工具.大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿,在这种情况下,如何正确架构Redis呢? 首先,无论我们是使用自己的物理主机,还是使用云服务主机,内存资源往往是有限制的,scale up不是一个好办法,我们需要scale out横向可伸缩扩展,这需要由多台主机协同提供服务,即分布式多个Redis实例协同运行. 其次,目前硬件资源成本降低,多核CPU

由于Redis出众的性能,其在众多的移动互联网企业中得到广泛的应用.Redis在3.0版本前只支持单实例模式,虽然现在的服务器内存可以到100GB.200GB的规模,但是单实例模式限制了Redis没法满足业务的需求(例如新浪微博就曾经用Redis存储了超过1TB的数据).Redis的开发者Antirez早在博客上就提出在Redis 3.0版本中加入集群的功能,但3.0版本等到2015年才发布正式版.各大企业在3.0版本还没发布前为了解决Redis的存储瓶颈,纷纷推出了各自的Redis集群方案.这

说明: 如果不考虑客户端分片去实现集群,那么市面上基本可以说就三种方案最成熟,它们分别如下所示: 系统 贡献者 是否官方Redis实现 编程语言 Twemproxy Twitter 是 C Redis Cluster Redis官方 是 C Codis 豌豆荚 否 Go+C 使用总结: Twemprosy:  轻量级 在Proxy层实现一致性哈希 快速的故障节点移除 可借助Sentinel和重启工具降低故障节点移除时的Cache失配 Redis Cluster:  无中心自组织结构 更强的功能:

参考: https://www.zhihu.com/question/21419897 http://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/redis.html 为什么集群? 通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取.Redis是一个很好的Cache工具.大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿,在这种情况下,如何正确架构Redis呢? 首先,无论我们是使用自己的物理主机,还是使用云服务主机,内存资源往往是有限制的,