使用Redis分区将数据分割到多个Redis实例

数据分区        Redis集群将数据分区后存储在多个节点上,即不同的分区存储在不同的节点上,每个节点可以存储多个分区.每个分区在Redis中也被称为"hash slot",Redis集群中总共规划了16384个分区. 例如:当集群中有3个节点时,节点A将包含0-5460分区,节点B将包含5461-10922分区,节点C将包含10923-16383分区. 每个key将会存储到一个唯一的分区中,每个分区其实就是一组key的集合,两者对应关系为:key的CRC16校验码%16384=

正文 Redis Partitioning即Redis分区,简单的说就是将数据分布到不同的redis实例中,因此对于每个redis实例所存储的内容仅仅是所有内容的一个子集.分区(Partitioning)不仅仅是Redis中的概念,几乎是所有数据存储系统都会涉及到的概念,这篇文章将会在理解分区基本概念的基础之上进一步了解Redis对分区的支持. 一.我们为什么要分区 我们为什么要分区?分区的动机是什么?通常来说,Redis分区的好处大致有如下两个方面: 性能的提升,单机Redis的网络I/O能力

随着移动互联网的发展,大量的非结构化数据随之产生,不仅对数据库存储大数据提出了新的要求,同时对于查询数据和进行大数据分析也提出了苛刻的要求,这些显然是单服务器处理能力无法满足的,自然建立一个集群是不可避免的.集群的复杂性大家众所周知,而MongoDB的优势之一正式可以帮助我们解决这些问题. 分片(sharding) 分片是MongoDB提供的一种机制,其可以将大型的集合分割保存到不同的服务器上.与其他的分区方案相比,MongoDB几乎能自动为我们完成所有事情.只要我们进行简单的配置,并告诉Mon

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

复制硬盘功能是指将一个硬盘的所有分区及分区内的文件和其它数据复制到另一个硬盘.复制过程中,本软件将按源硬盘中的分区结构,在目标硬盘上建立相同大小.相同类型的分区.然后逐一复制每个分区内的文件及数据.对于复制分区数据的过程,本软件提供了如下三种复制数据的方式:    1.复制所有扇区:将源硬盘的所有扇区按从头到尾的顺序复制到目标硬盘.而不判断要复制的扇区中是否存在有效数据.此方式会复制大量的无用数据,要复制的数据量较大,因此复制速度较慢.但这是最完整的复制方式,会将源硬盘数据"不折不扣"

主从架构可以本机多实例数据库之间实现,也可以异机多实例之间实现. 主可读可写,备只读,这样就可以实现读写分离的架构. redis主从复制的特点: 1.一台master可以拥有多个slave(1对多的关系) 2.多个slave可以连接同一个master外,还可以连接到其他slave 这样做的原因是,如果master 挂掉之后,其中的一台slave立马可以充当master 的角色 整个服务流程可以不受影响 3.复制过程不会阻塞master,在同步数据的同时,master可以继续处理client请求.

数据分割 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6109 Description 小w来到百度之星的赛场上,准备开始实现一个程序自动分析系统.这个程序接受一些形如xi=xj 或 xi≠xj 的相等/不等约束条件作为输入,判定是否可以通过给每个 w 赋适当的值,来满足这些条件.输入包含多组数据.然而粗心的小w不幸地把每组数据之间的分隔符删掉了.他只知道每组数据都是不可满足的,且若把每组数据的最后一个约束条件去掉,则该组数据是可满足的.请帮助他

本文档简单介绍一下使用python版的Redis客户端redis-py来连接Redis并执行设置和获取redis的二进制数据. 说明: set,get,setnx,append等命令同样也可以用于设置二进制数据. 因为Redis的自带的客户端redis-cli不方便设置二进制数据,所以我们这里使用Python的客户端来进行 安装redis-py有三种方式: 1.   pip install redis 2.   easy_install redis 3.   从源码安装: python setu

hive建立分区表,以当天日期("2014-08-15")作为分区依据,hql如下: CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS product_sell( category_id BIGINT, province_id BIGINT, product_id BIGINT, price DOUBLE, sell_num BIGINT ) PARTITIONED BY (ds string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMIN