一.Redis-Sentinel(哨兵) 1.介绍 Redis-Sentinel是redis官方推荐的高可用性解决方案,当用redis作master-slave的高可用时,如果master本身宕机,redis本身或者客户端都没有实现主从切换的功能. 而redis-sentinel就是一个独立运行的进程,用于监控多个master-slave集群,自动发现master宕机,进行自动切换slave > master. sentinel主要功能如下: 1. 不时的监控redis是否良好运行,如果节点不可

写在最前,最近一直在研究redis的使用,包括redis应用场景.性能优化.可行性.这是看到redis官网中一个链接,主要是讲解redis数据分区的,既然是官方推荐的,那我就翻译一下,与大家共享. Partitioning: how to split data among multiple Redis instances.   分区:如何把数据存储在多个实例中.   Partitioning is the process of splitting your data into multiple

前言 使用一段时间VBox中的linux后可能会显示根分区空间不足的情况,需要扩容. 通过查阅相关资料,VBox中linux扩容主要有两种办法:通过lvm扩容和通过gparted扩容 LVM条件:VBox中的linux系统使用LVM管理磁盘 gparted条件:自带gparted的linux系统映像(ISO) 判断能否通过lvm扩容: 终端输入“vgs”,显示“No volume groups found”则不能使用lvm扩容 显示如下则可以使用lvm扩容: VG #PV #LV #SN Att

如今有个需求:一个单据表要依照月份来分区.假设是在Oracle 10g上,仅仅能再加一个字段. 在Oracle 11g以后就不一样了.能够用虚拟列处理. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------------------------------------------------------------------- Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1

分区的概念 分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程,因此每个实例只保存key的一个子集. 如果只使用一个redis实例时,其中保存了服务器中全部的缓存数据,这样会有很大风险,如果单台redis服务宕机了将会影响到整个服务.解决的方法就是我们可以采用分片/分区的技术,将原来一台服务器维护的整个缓存,现在换为由多台服务器共同维护内存空间. 分片的实现 说明与分析: 关于redis的安装参照上一篇,默认安装好了redis. 思路:采用在一台主机上实现分片的方式,所以只需要在该主机上配置启动三台r

线上的kvm虚拟机,原来只规划了8G,后来发现硬盘动不动就被日志塞满了,需要进行扩容. 扩容步骤如下: 1.先把kvm虚拟机关机 2.在宿主机上进行kvm虚拟机的磁盘扩容 qemu-img resize qiangge.qcow2 +10G 调整之后 接下来进入到虚拟机发现没有生效!!! 3.在虚拟机中调整分区 由于分区表没有更新所以没有生效,接下来我们还需要调整分区表(核心是调整根分区的起始扇区的位置) 4.重启虚拟机,完成根分区扩容 重启reboot之后执行xfs_growfs /dev/v

前言 在 Redis 3.0 之前,使用 哨兵(sentinel)机制来监控各个节点之间的状态.Redis Cluster 是 Redis 的 分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 在 分布式 方面的需求.当遇到 单机内存.并发.流量 等瓶颈时,可以采用 Cluster 架构方案达到 负载均衡 的目的. 本文将从 集群方案.数据分布.搭建集群.节点通信.集群伸缩.请求路由.故障转移.集群运维 等几个方面介绍 Redis Cluster. 正文 1. Redis集群方

Redis Cluster采用虚拟槽分区,所有的key根据哈希函数映射到0~16383槽内,计算公式: slot = CRC16(key) & 16383 每个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值对. Redis虚拟槽分区的特点,解耦数据与节点之间的关系,简化了节点扩容和收缩难度.但其存在如下限制: 1. key批量操作支持有限.只支持具有相同slot值的key执行批量操作. 2. 事务操作支持有限.只支持同一个节点上的多个key的事务操作. 3. key是数据分区的最小粒度,因为不能讲一个大

Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节点.三个主节点会分配槽,处理客户端的命令请求,而从节点可用在主节点故障后,顶替主节点. 如上图所示,该集群中包含 6 个 Redis 节点,3主3从,分别为M1,M2,M3,S1,S2,S3.除了主从 Redis 节

Redis分布式篇 1 为什么 需要 Redis 集群 1.1 为什么需要集群? 1.1.1 性能 ​ Redis 本身的 QPS 已经很高了,但是如果在一些并发量非常高的情况下,性能还是会受到影响.这个时候我们希望有更多的 Redis 服务来完成工作. 1.1.2 扩展 ​ 第二个是出于存储的考虑.因为 Redis 所有的数据都放在内存中,如果数据量大,很容易受到硬件的限制.升级硬件收效和成本比太低,所以我们需要有一种横向扩展的方法 1.1.3 可用性 ​ 第三个是可用性和安全的问题.如果只有

一.数据分布 1.数据分布理论 2.Redis数据分区 Redis Cluser采用虚拟槽分区,所有的键根据哈希函数映射到0~16383整数槽内,计算公式:slot=CRC16(key)&16383.每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据 Redis虚拟槽分区的特点: 解耦数据和节点之间的关系,简化了节点扩容和收缩难度. 节点自身维护槽的映射关系,不需要客户端或者代理服务维护槽分区元数据. 支持节点.槽.键之间的映射查询,用于数据路由.在线伸缩等场景. 3.集群功能限制 key批量操作

上一篇<分布式数据缓存中的一致性哈希算法> 文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现,今天就以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作. Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节

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Redis高可用方案 一.名词解释   二.主从复制 Redis主从复制模式可以将主节点的数据同步给从节点,从而保障当主节点不可达的情况下,从节点可以作为 后备顶上来,并且可以保障数据尽量不丢失(主从复制可以保障最终一致性).第二,从节点可以扩展主节点的读 能力,一旦主节点不能支持大规模并发量的读操作,从节点可以在一定程度上分担主节点的压力. 主从复制面临的问题: 1.当主节点发生故障的时候,需要手动的将一个从节点晋升为主节点,同时通知应用方修改主节点地址并重启 应用,同时需要命令其它从节点复制

转:http://blog.csdn.net/men_wen/article/details/72853078 Redis Cluster 介绍与搭建 1. Redis Cluster介绍 Redis Cluster是Redis的分布式解决方案,在Redis 3.0版本正式推出的,有效解决了Redis分布式方面的需求.当遇到单机内存.并发.流量等瓶颈时,可以采用Cluster架构达到负载均衡的目的. 1.1 数据分布理论 分布式数据库首要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题,即把数据

一．为什么要用集群 redis3.0集群采用P2P模式,完全去中心化,将redis所有的key分成了16384个槽位,每个redis实例负责一部分slot,集群中的所有信息通过节点数据交换而更新. redis实例集群主要思想是将redis数据的key进行散列,通过hash函数特定的key会映射到指定的redis节点上 二．数据分布理论 分布式数据库首要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题,即把数据集划分到多个节点上,每个节点负责整个数据的一个子集. 常见的分区规则有哈希分区和顺序分区

Redis集群方案 Redis Cluster 集群模式通常具有 高可用.可扩展性.分布式.容错等特性.Redis分布式方案一般有两种 客户端分区方案 客户端 就已经决定数据会被 存储到哪个 redis 节点或者从哪个 redis节点读取数据.其主要思想是采用哈希算法将 Redis 数据的 key进行散列,通过 hash函数,特定的 key会 映射到特定的 Redis节点上. 客户端分区方案 的代表为 Redis Sharding,Redis Sharding 是 Redis Cluster 出

Redis Cluster是 Redis的分布式解决方案,在3.0版本正式推出,有效地解决了Redis分布式方面的需求.当遇到单机内存.并发.流量等瓶颈时,可以采用Cluster架构方案达到负载均衡的目的.之前,Redis分布式方案一般有两种: □ 客户端分区方案,优点是分区逻辑可控,缺点是需要自己处理数据路由.高可用.故障转移等问题. □ 代理方案,优点是简化客户端分布式逻辑和升级维护便利,缺点是加重架构部署复杂度和性能损耗. 现在官方为我们提供了专有的集群方案:Redis Cluster,

redis集群的搭建 1.为什么要搭建集群(解决单点问题) 通过对redis的简单了解,我们知道redis已经有两种持久化方案rdb和aof.在redis出现宕机后,可能会出现部分的数据损失,但是数据还是可以恢复的.但是如果服务器的硬盘出现故障,由于所有的数据都在这一台机器上,就可能会造成很大的损失. 2.redis的主从复制(单点问题解决方案) 复制的目的就是将redis数据库复制多个副本部署在多个机器上,防止其中一台机器硬盘出现损坏而造成的数据损失.复制功能可以实现当其中一台服务器中的数据出

Redis Cluster是Redis官方提供的Redis集群功能 1.为什么要实现Redis Cluster 1.主从复制不能实现高可用 2.随着公司发展,用户数量增多,并发越来越多,业务需要更高的QPS,而主从复制中单机的QPS可能无法满足业务需求 3.数据量的考虑,现有服务器内存不能满足业务数据的需要时,单纯向服务器添加内存不能达到要求,此时需要考虑分布式需求,把数据分布到不同服务器上 4.网络流量需求:业务的流量已经超过服务器的网卡的上限值,可以考虑使用分布式来进行分流 5.离线计算,需