Tagged: Redis

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[转]一个包含10节点的Redis集群实践案例

Redis 通常不会被用作主要的数据存储,但它在存储和访问可容忍丢失的临时数据(如度量指标、会话状态、缓存)方面却独有长处,并且速度非常快,不仅提供了最佳性能,还内置了一组非常有用的数据结构。它是现代技术栈中最常见的主要部件之一。 Stripe(一家做支付的硅谷创业公司)的速率限定器就是基于 Redis 构建的,这些限速器运行在一个 Redis 实例上。Redis 主服务器有一些用于失效备援的追随者,不过在任何时候,都只有一个节点在处理读写操作。 各种消息来源声称,一个 Redis 节点每秒可以处理百万次操作。尽管我们的操作没有那么多,但也不会很少。每个速率限定器都需要运行多个 Redis 命令,而每个 API 请求都要通过很多个速率限定器。所以,每个节点每秒钟需要处理数万次到数十万次的操作。 如果节点出现饱和,就会不断出现故障。我们的服务可以容忍 Redis 的不可用,因此大多数情况下是没有问题的,但在某些情况下,问题的严重程度会升级。我们最后通过迁移到包含 10 节点的 Redis 集群来解决这个问题。对性能的影响可以忽略不计,重要的是现在我们可以实现水平可伸缩。 Please follow and like us:0

[转]缓存构架经验总结 – 2. 选redis还是memcache 0

[转]缓存构架经验总结 – 2. 选redis还是memcache

memcache和redis是互联网分层架构中,最常用的KV缓存。不少同学在选型的时候会纠结,到底是选择memcache还是redis。 画外音:不鼓励粗暴的实践,例如“memcache提供的功能是redis提供的功能的子集,不用想太多,选redis准没错”。 虽然redis比memcache更晚出来,且功能确实也更丰富,但对于一个技术人,了解“所以然”恐怕比“选择谁”更重要一些。 Please follow and like us:0

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[转]从单机到2000万QPS:如何搭建高可用Redis平台?

知乎作为知名中文知识内容平台,每日处理的访问量巨大,如何更好的承载这样巨大的访问量,同时提供稳定低时延的服务保证,是知乎技术平台同学需要面对的一大挑战。 知乎存储平台团队基于开源 Redis 组件打造的 Redis 平台管理系统,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供一键部署集群,一键自动扩缩容,Redis 超细粒度监控,旁路流量分析等辅助功能。 Please follow and like us:0

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[转]为什么分布式一定要有Redis?

考虑到绝大部分写业务的程序员,在实际开发中使用 Redis 的时候,只会 Set Value 和 Get Value 两个操作,对 Redis 整体缺乏一个认知。 所以我斗胆以 Redis 为题材,对 Redis 常见问题做一个总结,希望能够弥补大家的知识盲点。 本文围绕以下几点进行阐述: 为什么使用 Redis 使用 Redis 有什么缺点 单线程的 Redis 为什么这么快 Redis 的数据类型,以及每种数据类型的使用场景 Redis 的过期策略以及内存淘汰机制 Redis 和数据库双写一致性问题 如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题 如何解决 Redis 的并发竞争 Key 问题 为什么使用 Redis 我觉得在项目中使用 Redis,主要是从两个角度去考虑:性能和并发。 当然,Redis 还具备可以做分布式锁等其他功能,但是如果只是为了分布式锁这些其他功能,完全还有其他中间件,如 ZooKpeer 等代替,并不是非要使用 Redis。因此,这个问题主要从性能和并发两个角度去答。 性能 如下图所示,我们在碰到需要执行耗时特别久,且结果不频繁变动的 SQL,就特别适合将运行结果放入缓存。这样,后面的请求就去缓存中读取,使得请求能够迅速响应。...

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[转]Redis高可用技术解决方案总结

本文主要针对 Redis 常见的几种使用方式及其优缺点展开分析。 一、常见使用方式 Redis 的几种常见使用方式包括: Redis 单副本; Redis 多副本(主从); Redis Sentinel(哨兵); Redis Cluster; Redis 自研。 Please follow and like us:0

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[转]不管你的Redis集群规模有多大,都是时候思考下如何提升资源利用率了

Redis 是互联网产品开发中不可缺少的常备武器,它性能高、数据结构丰富、简单易用,但同时也是因为太容易用了,我们的开发同学不管什么数据、不管这数据有多大、不管数据有多少通通塞进去,最后导致的问题就是 Redis 内存使用持续上升,但是又不知道里面的数据是不是有用,是否可以拆分和清理。 为了更好地使用 Redis,除了对 Redis 做一些使用规范,还需要对线上使用的 Redis 有充分的了解。那么问题来了:一个 Redis 的实例用了那么大的内存,里边到底存了啥?都有哪些 key?每个 key 占用了多少空间? 雪球当前有几十个 Redis 集群,近千个 Redis 实例,5T 的内存数据,我们也想要分析业务是否有误用,以提高资源利用率。当然,曾经我们也深深地被这个问题所困扰,今天我就来和大家分享下我是如何解决这个问题的,希望能给各位一些启发。 Please follow and like us:0

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[转]AutoLoadCache – 再谈缓存的穿透、数据一致性和最终一致性问题

之前在聊聊架构分享的文章《面对缓存,有哪些问题需要思考?》,得到不少人的关注,在和网友们的交流中,发现大家还存在一些疑问和误区,这一次再给大家补充分享一下。 Please follow and like us:0

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[转]AutoLoadCache – 面对缓存,有哪些问题需要思考?

缓存可以说是无处不在,比如 PC 电脑中的内存、CPU 中的二级缓存、HTTP 协议中的缓存控制、CDN 加速技术都是使用了缓存的思想来解决性能问题。 缓存是用于解决高并发场景下系统的性能及稳定性问题的银弹。 本文主要是讨论我们经常使用的分布式缓存 Redis 在开发过程中的相关思考。 Please follow and like us:0