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rEDis高可用集群方案

Redis 因具有丰富的数据结构和超高的性能以及简单的协议,使其能够很好的作为数据库的上游缓存层.但在大规模的 Redis 使用过程中,会受限于多个方面:单机内存有限、带宽压力、单点问题、不能动态扩容等.基于以上, Redis 集群方案

1、准备redis镜像Redis官方已经提供了Redis 3.2和3.3的镜像,都可以用来作为Redis集群的镜像,3.2是稳定版本.目前官方推出了alpine版本的Redis镜像,alpine镜像的优势是体积小.此次分享是采用官方的redis:3.2-alpine的镜像来做集群.2、准备初始化脚本的执行环境redis官方提供了一个ruby的脚本redis-trib.rb,这个脚本可以用来初始化集群、resharding集群、rebalance集群等.

可以看到/usr/local/redis3 目录下有一个 bin 目录,bin 目录里就是 redis 的命令脚本:redis-benchmark redis-check-aof redis-check-dump redis-cli redis-server

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

高可用的话 其他题主已经说了 可以用sentinel去做 比如通过sentinel做节点切换 并且通知一些协调服务(例如zookeeper) 告诉所有使用者切换节点之类的 很容易至于 sharding 分两类 一类是proxy 有一些成熟实现 比如codis、twemproxy 另一类

这种通常是一台主机、一台或多台复备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据制同步到备机,当主机2113宕机后,备机立刻开始服务. Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟5261IP,客户端通过虚拟IP进行数据操4102作,正常期间主机一直对外提供服务,宕机后VIP自动漂移到备机上.1653

在影像上增加多个控制点,输入它们的实际坐标.还应该增加一个规则:理论上控制点越多越均匀,配准效果越好,但是主要需要参考的是rms的值,rms小于一个象元的1/2为好,多加入控制点,RMS就越大说明其中某个控制点误差大或有错误,你可以查出来删除或修正.

多个同构twemproxy(配置相同)同时工作,接受客户端的请求,根据hash算法,转发给对应的redis.优点:- 开发简单,对应用几乎透明- 历史悠久,方案成熟缺点:- 代理影响性能- lvs和twemproxy会有节点性能瓶颈- redis扩容非常麻烦- twitter

你这个环境安装必要的工具那是系统必须的呀, 网上有这样的命令,安装所需要的工具包,这个我就不给你找了,因为我觉得你应该学习一下.安的过程不重要,重要的是你要知道安装什么?环境的搭建 要先安装rvm然后安装ruby 再安装rails

将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护,引入CAS等复杂问题.

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