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

TwemProxy是一个Redis的中间件代理,具有很多有用的功能,可以暂时替代一部分Redis Cluster的功能: ²  支持和6479.之后相应地,配置好两个Redis实例并启动.现在就可以启动twemproxy了,直接src/nutcracker就可以运行. 测试一下是否连通了.用redis-cli -p 22121连接到twemproxy的监听端口,执行一些set命令,然后连接到两个Redis实例中就能看到有一些key-value保存进去了.

4台 redis 服务器 172.16.1.37:6379   - 1 172.16.1.36:6379   - 2 172.16.1.35:6379   - 3 172.16.1.34:6379   - 4 安装 autoconf centos 7 yum 安装既可, autoconf 版本必须 2.64以上版本 yum -y install autoconf 安装 twemproxy git clone https://github.com/twitter/twemproxy.git aut

前序: 默认使用SimpleCacheConfiguration 组件ConcurrentMapCacheManager==ConcurrentMapCache将数据保存在ConcurrentMap<Object,Object> 中 开发中使用缓存中间件:redis , memcache ,ehcache 安装redis流程: 1.安装redis ,使用dockerdocker命令: docker pull redis docker images docker run -d -p 6379:6

redis主从+哨兵模式只解决了读的分布式操作,大大提高了性能:但是写操作,只有主主机器才能进行,从机器无法进行写操作.此时,Twemproxy也就出现了. 这个模式单纯的安装有些复杂,需要引入很多的辅助工具: autoconf:下载地址 http://ftp.gnu.org/gnu/autoconf/ Automake  :下载地址http://ftp.gnu.org/gnu/automake/ libtool:下载地址 http://ftp.gnu.org/gnu/libtool/ twem

最近在将一些项目的rest api迁移到.net core中,最开始是用的Nginx做反向代理,将已经完成切换的部分切入系统,如下图所示: 由于迁移过程中也在进行代码重构,需要经常比较频繁的测试,以保证能及时发现引入的问题.从而导致我们每迁移一部分都需要配置一次nginx的路由映射,保证迁移的功能能切入系统测试. 进行了一段时间后,发现经常配置Nginx一来比较麻烦,二来容易配错:便想将这个反向代理的功能放在.net core程序中去,实现如下的功能: Rest请求直接发往.net core程序

什么是消息中间件 发布订阅 点对点   消息中间件本身是异步的通讯 案例:使用redis实现发布订阅功能 Redis发布订阅 Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息. Redis 客户端可以订阅任意数量的频道. 下图展示了频道 channel1 , 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2 . client5 和 client1 之间的关系: 当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时, 这

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

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

下面是来自知乎大神的一段说明,个人觉得非常清晰,就收藏了. 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

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,

实现的途径:expire cache-control 更新缓存的机制 如何校验本地缓存是否过期 expires cache-control(max-age)如果超期,说明失效 然后进行etag是否过期(是一串字符串)优先校验 先用etag,如果没有---last-modified last-modified---具体的时间 过期时间时分秒----http request头信息 配置语法 304---缓存和修改时间没有更新,就提示 not modified 如果客户端(request-header

豌豆夹Redis解决方式Codis源代码剖析:Proxy代理 1.预备知识 1.1 Codis Codis就不详细说了,摘抄一下GitHub上的一些项目描写叙述: Codis is a proxy based high performance Redis cluster solution written in Go/C, an alternative to Twemproxy. It supports multiple stateless proxy with multiple redis in

豌豆夹Redis解决方案Codis源码剖析:Proxy代理 1.预备知识 1.1 Codis Codis就不详细说了,摘抄一下GitHub上的一些项目描述: Codis is a proxy based high performance Redis cluster solution written in Go/C, an alternative to Twemproxy. It supports multiple stateless proxy with multiple redis insta

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

框架目的是分布式调度起一切任何函数(当然也包括调度起一切任何方法). 之前写的是基于rabbitmq的,作为专用的消息队列好处比redis的list结构好很多.但有的人还是强烈喜欢用redis,以及rabbitmq安装比redis麻烦点. 现在加入reids作为中间件的方式. 使用 模板模式 加工厂模式 加策略模式(消费者调用的函数,用户自己写的每一个被消费的函数单元都是策略函数) 解释下为什么不直接用celery呢? 1.写法过于麻烦了,运行方式也麻烦一些. 2.对文件的位置要求高一点,可以设

第三百四十八节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—通过自定义中间件全局随机更换代理IP 设置代理ip只需要,自定义一个中间件,重写process_request方法, request.meta['proxy'] = "http://185.82.203.146:1080"   设置代理IP 中间件,注意将中间件注册到配置文件里去 from adc.daili_ip.sh_yong_ip.sh_yong_ip import sui_ji_hq_ip from fake_

设置代理ip只需要,自定义一个中间件,重写process_request方法, request.meta['proxy'] = "http://185.82.203.146:1080"   设置代理IP 中间件,注意将中间件注册到配置文件里去 from adc.daili_ip.sh_yong_ip.sh_yong_ip import sui_ji_hq_ip from fake_useragent import UserAgent #导入浏览器用户代理模块 class Request

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