- Redis采用Hash做Sharding的好处和坏处 引言随着互联网业务的快速发展，数据规模逐渐增大，单一节点往往难以满足高并发和大规模存储的需求。为了解决这个问题，分布式数据库应运而生。在这篇文章中，我们将以Redis为例，讨论使用Hash做Sharding的优点和缺点，并探讨在节点扩容时的解决方案。 Redis的Sharding方案在Redis中，Sharding是将一个大的数据集划分... Redis采用Hash做Sharding的好处和坏处 引言随着互联网业务的快速发展，数据规模逐渐增大，单一节点往往难以满足高并发和大规模存储的需求。为了解决这个问题，分布式数据库应运而生。在这篇文章中，我们将以Redis为例，讨论使用Hash做Sharding的优点和缺点，并探讨在节点扩容时的解决方案。 Redis的Sharding方案在Redis中，Sharding是将一个大的数据集划分...
- 在互联网系统中，使用 Redis 作为缓存可以提高访问速度，但是如何保证 Redis 和数据库数据一致性是一个重要的问题。本文介绍了一种简单有效的方法来解决这个问题，即在更新数据库时同时更新 Redis，以确保数据一致性。引言：在互联网系统中，Redis 作为一种高性能的内存数据结构存储系统，被广泛应用于缓存。Redis 可以将热点数据存储在内存中，以提高访问速度。但是，如果 Redis 和... 在互联网系统中，使用 Redis 作为缓存可以提高访问速度，但是如何保证 Redis 和数据库数据一致性是一个重要的问题。本文介绍了一种简单有效的方法来解决这个问题，即在更新数据库时同时更新 Redis，以确保数据一致性。引言：在互联网系统中，Redis 作为一种高性能的内存数据结构存储系统，被广泛应用于缓存。Redis 可以将热点数据存储在内存中，以提高访问速度。但是，如果 Redis 和...
- 如何减少业务对于单点故障 Redis 的依赖 引言在当今互联网时代，许多业务系统都采用了分布式架构，其中缓存系统是常见的组件之一。Redis 作为一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于各种业务场景中。然而，由于 Redis 单点故障可能导致整个业务不可用，我们需要思考如何减少对于单点 Redis 的依赖，以确保业务系统的高可用性。 1. 概述 Redis 单点故障带来的影响当业务系统存在单点... 如何减少业务对于单点故障 Redis 的依赖 引言在当今互联网时代，许多业务系统都采用了分布式架构，其中缓存系统是常见的组件之一。Redis 作为一种高性能的缓存数据库，被广泛应用于各种业务场景中。然而，由于 Redis 单点故障可能导致整个业务不可用，我们需要思考如何减少对于单点 Redis 的依赖，以确保业务系统的高可用性。 1. 概述 Redis 单点故障带来的影响当业务系统存在单点...
- Redis 是一款广泛使用的开源数据库，它的支持者们常常称其为“数据结构服务器”，因为 Redis 中的值可以是字符串、哈希、列表、集合和有序集合等类型。Redis 的应用场景非常广泛，包括缓存、分布式锁、计数器、排行榜、消息队列等。然而，随着数据量的增加，单机 Redis 很难满足大规模业务的需求，因此 Redis 的分片技术变得尤为重要。Redis 分片的目的是将数据分散到多个节点上，以... Redis 是一款广泛使用的开源数据库，它的支持者们常常称其为“数据结构服务器”，因为 Redis 中的值可以是字符串、哈希、列表、集合和有序集合等类型。Redis 的应用场景非常广泛，包括缓存、分布式锁、计数器、排行榜、消息队列等。然而，随着数据量的增加，单机 Redis 很难满足大规模业务的需求，因此 Redis 的分片技术变得尤为重要。Redis 分片的目的是将数据分散到多个节点上，以...
- 定时任务框架太多了，选个简单高可用的以为就安心用就完了，结果哈，最先发现这个问题是去年的12月31日，我以为是我们的业务有bug了，当天提了问题，发现只有我们的没执行，就不自信了，不了了之了，最近又发生了那总的给个原因吧，这次连带的是其他小分队的也没有执行，是2月26日那么下午运维给出了原因。原因如下：1.运维人员发现 xxx机器上 （数据库磁盘 /home 超过90% ），进入数据库中查看... 定时任务框架太多了，选个简单高可用的以为就安心用就完了，结果哈，最先发现这个问题是去年的12月31日，我以为是我们的业务有bug了，当天提了问题，发现只有我们的没执行，就不自信了，不了了之了，最近又发生了那总的给个原因吧，这次连带的是其他小分队的也没有执行，是2月26日那么下午运维给出了原因。原因如下：1.运维人员发现 xxx机器上 （数据库磁盘 /home 超过90% ），进入数据库中查看...
- 下午想试试能不能把mq搞死，就试了下模拟并发10000个请求，最高时等待队列数量为53，也就是说高并发时必然会出现实际业务与数据库的数据不一致的情况，搭配redis使用时，尽可能的应当(必须)从redis里面取数据。图片此时发现一条死信队列的消息，具体产生原因不详，分析和解决下此问题。死信队列的产生activemq默认使用异步发送模式，如果设置了持久化但没开启事务的话，会发生消息丢失的情况，... 下午想试试能不能把mq搞死，就试了下模拟并发10000个请求，最高时等待队列数量为53，也就是说高并发时必然会出现实际业务与数据库的数据不一致的情况，搭配redis使用时，尽可能的应当(必须)从redis里面取数据。图片此时发现一条死信队列的消息，具体产生原因不详，分析和解决下此问题。死信队列的产生activemq默认使用异步发送模式，如果设置了持久化但没开启事务的话，会发生消息丢失的情况，...
- 前几天整理到redis的一些特性，顺便跟着公开课看了下源码，说到redis的时候，我说redis有几个库，小伙伴说有16个，我说HashMap的初始容量是多少？小伙伴说是16，我说redis抄HashMap的作业你们同不同意，他们说还有点意思，还挺方便记，另外，同为K,V形式存储数据，底层数据结构从维度上讲，1.8之前都是数组+链表，redis的数据结构组成了hashtable,redis的... 前几天整理到redis的一些特性，顺便跟着公开课看了下源码，说到redis的时候，我说redis有几个库，小伙伴说有16个，我说HashMap的初始容量是多少？小伙伴说是16，我说redis抄HashMap的作业你们同不同意，他们说还有点意思，还挺方便记，另外，同为K,V形式存储数据，底层数据结构从维度上讲，1.8之前都是数组+链表，redis的数据结构组成了hashtable,redis的...
- 前几天不是整理那个字节跳动的问题么，整理到了分布式锁，自己看了看有点无感，趁着业务需要，就问了下组长，并解释了情景及解决办法。kk问：在忙吗？组长答：不忙，在看昨天的问题。kk问：我看**那业务那你写了个分布式锁，能讲下实现思路吗?组长答：那个啊，那都写了好久了，我看下...kk小声bb:我想问下咱们业务场景组长答：这个就是咱们业务线在**业务这，以前没有定时任务，拉取热数据的时候，防止多服... 前几天不是整理那个字节跳动的问题么，整理到了分布式锁，自己看了看有点无感，趁着业务需要，就问了下组长，并解释了情景及解决办法。kk问：在忙吗？组长答：不忙，在看昨天的问题。kk问：我看**那业务那你写了个分布式锁，能讲下实现思路吗?组长答：那个啊，那都写了好久了，我看下...kk小声bb:我想问下咱们业务场景组长答：这个就是咱们业务线在**业务这，以前没有定时任务，拉取热数据的时候，防止多服...
- 一、Redis的常见问题和解决方案1.缓存预热场景：“宕机”服务器启动后迅速宕机问题排查：1.请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题2.主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高解决方案：• 前置准备工作：1.日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据... 一、Redis的常见问题和解决方案1.缓存预热场景：“宕机”服务器启动后迅速宕机问题排查：1.请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题2.主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高解决方案：• 前置准备工作：1.日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据...
- 一、集群cluster现状问题：业务发展过程中遇到的峰值瓶颈• redis提供的服务OPS可以达到10万/秒，当前业务OPS已经达到10万/秒• 内存单机容量达到256G，当前业务需求内存容量1T• 使用集群的方式可以快速解决上述问题1.集群简介集群就是使用网络将若干台计算机联通起来，并提供统一的管理方式，使其对外呈现单机的服务效果
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