本文目录一览:
- 1、redis是cp还是ap
- 2、redis有哪些集群模式
- 3、Redis集群是什么
- 4、Redisson实现分布式锁原理
- 5、分布式系统一致性高可用的解决方案总结
Redis 是一种开源的高性能、非关系型、基于键值对的数据存储系统,也被称为数据结构服务器 。
Redis是一个高性能的key-value数据库 。redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用 。
redis集合操作:SADD key member — 增加元素 。SREM key member — 删除元素 。SCARD key — 返回集合大小 。SISMEMBER key member — 判断某个值是否在集合中 。SINTER key1 key2 ... keyN — 获取多个集合的交集元素 。
CP集群,即满足一致性和分区容错性,如zookpeer AP集群,即满足可用性和分区容错性,如redis-cluster 下面,针对与上述的CP和AP问题 , 我们展开话题 。
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)、zset(sortedset--有序集合)和hash(哈希类型) 。
redis有哪些集群模式1、哨兵模式就是在主从模式的基础上再加一个哨兵集群 。每个哨兵都会监控主节点和从节点的状态 。如果主节点挂了,就会从从节点中选出一个来作为主节点,以达到高可用的目的 。
2、react配置redis有以下模式:主从模式,是最为简单的redis集群模式,主要工作模式是主从复制,主数据库可以执行读写功能,而从数据库只能执行读功能 。
3、传统的Redis集群采用的主从复制模式,一般为一主多从,主节点有读写权限 , 但是从节点只有读的权限 。主节点会定期将数据同步到从节点中,保证数据一致性的问题 。
4、redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题,如果你的数据量很大,那么就可以用redis cluster 。
Redis集群是什么1、Redis 集群是一个分布式(distributed)、容错(fault-tolerant)的 Redis 实现,集群可以使用的功能是普通单机 Redis 所能使用的功能的一个子集(subset) 。
2、Redis集群介绍Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集 。
3、Redis集群介绍 Redis真的是一个优秀的技术,它是一种key-value形式的NoSQL内存数据库 , 由ANSI C编写,遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API 。
Redisson实现分布式锁原理如果发现加锁次数是0了,说明这个客户端已经不再持有锁了 , 此时就会用:“del myLock”命令,从redis里删除这个key 。然后呢,另外的客户端2就可以尝试完成加锁了 。这就是所谓的分布式锁的开源Redisson框架的实现机制 。
注意 rLock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS); 时间要设置大一点,如果等待时间太短 , 小于获取锁 redis 命令的时间,那么就直接返回获取锁失败了 。
Redis分布式锁可以有多种方式实现但是其核心就是通过以下三个Redis命令组合实现 。SETNX SETNX key val 当且仅当key不存在时,set一个key为val的字符串 , 返回1;若key存在,则什么都不做,返回0 。
简单加锁命令:命令是:setnx 内部的实现机制就是判断这个key位置是不是有数据,没有数据就设置成value返回,有数据就返回一个特殊数值 。
分布式系统一致性高可用的解决方案总结要保证多个系统间数据一致,乍一看 , 必须要引入分布式事务框架才能解决 。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升;在电商领域 , 绝对的强一致是过于理想化的,我们可以选择准实时的最终一致性 。
解决的方案之一便是数据分片,将大数据量在集群中按照一定的规则分片,使数据按照一定的规则分布集群的不同服务器上,以减轻单个服务器的压力 , 保证服务集群的可用性 。
在第二种方案的基础上,我们先解决订单的重复支付行为,我们需要在支付系统上对订单号进行控制,一笔订单如果已经支付成功,不能在进行支付 。返回重复支付标识 。那么订单系统根据返回的标识,更新订单状态 。
故障隔离 故障隔离的目的是,对故障组件进行隔离,以避免其影响系统中的其他组件,尽可能保证分布式系统的可用性 。
【redis集群什么意思 redis集群属于ap还是cp】见图4)这种架构将允许系统来填充每一个文件/图片服务器,当磁盘填满时会添加额外的服务器 。这样的设计需要一个命名方案,用来捆绑图片文件名到其相应的服务器上 。
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