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1.配置redis集群 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <redisCluster> <!--userRoute --> <clusterGroup name="userRoute" selectdb="1"> <server host="10.177.129.16" port="6379"

Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施(installation). Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令, 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据, 并且在高负载的情况下, 这些命令将降低 Redis 集群的性能, 并导致不可预测的行为. Redis 集群通过分区(partition)来提供一定程度的可用性(availability): 即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯, 集群也可以继续处理命令请求. R

一.Redis集群配置 为每一个集群的节点准备一个配置文件: # 7000.conf port 7000 bind 192.168.1.181 daemonize yes pidfile 7000.pid cluster-enabled yes cluster-config-file 7000_node.conf cluster-node-timeout 15000 appendonly yes # 7001.conf port 7001 bind 192.168.1.181 daemonize

Redis数据库集群 第1章 集群简介 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),是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施(installation). Redis 集群中不存在中心(central)节点或者代理(proxy)节点, 集群的其中一个主要设计目标是达到线性可扩展性(linear scalability). Re

主从概念 ?个master可以拥有多个slave,?个slave?可以拥有多个slave,如此下去,形成了强?的多级服务器集群架构 master用来写数据,slave用来读数据,经统计:网站的读写比率是10:1 通过主从配置可以实现读写分离 主从配置 配置主 查看当前主机的ip地址 : ifconfig 修改etc/redis/redis.conf文件 :sudo vi redis.conf bind 192.168.26.128(这里的ip地址是上一步查看的本机ip) 重启redis服务 su

redis 非关系型数据库,内存型数据库,现在大家都不陌生了,无论大中小型企业,都会将redis应用到自己的项目中,以此来减轻数据库的压力 安装步骤: 1.安装gcc 安装c语言的编译环境 yum install gcc-c++ 2.解压缩并且编译 tar -zxvf redis-3.2.1 //进入解压缩后的目录执行 make // 将编译后的文件放入/usr/local/redis 下,自己定义 make install PREFIX=/usr/local/redis 3.进行redis 后

单点数据库 数据库往往是系统中的性能瓶颈,所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制,以避免频繁访问数据库.另外,数据库由于其重要性,高可用要求也是避免不了的,因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了. 而以上这些常见问题都是单点数据库带来的限制,为了解决这些问题,达到高性能.高可用的目的,我们就需要在系统架构设计中采用数据库集群方案. 性能测试 既然单点数据库存在性能问题,那么有没有实际数据呢?下面我们就来对单点数据库进行一个性能测试,看看其并发极限大概是多少.我这里使用了一台2核2G

第九届中国云计算大会将于2017年6月14-16日在北京国家会议中心如期举行."架构师技术联盟"自媒体再度与主办方合作,给读者们带来了免费赠票福利,机会难得.赠完即止(点击原文链接申请),也算是给粉丝们的一点回馈.九个春秋,中国云计算大会已经成为中国最大规模.最具影响力的云计算技术.产业和应用的年度盛会,也是国内外云计算.大数据领域最具权威性的高端会议. 云的世界变换莫测,就在本月AWS和RedHat建立战略联盟,RedHat在OpenShift容器平台支持部署AWS服务.未来是多云时

本人原创,转载请注明出处!欢迎大家加入Giraph 技术交流群: 228591158 Giraph中Aggregator的基本用法请参考官方文档:http://giraph.apache.org/aggregators.html ,本文重点在解析Giraph如何实现Aggregators,后文用图示的方法描述了Aggregator的执行过程. 基本原理:在每个超级步中,每个Worker计算本地的聚集值.超级步计算完成后,把本地的聚集值发送给Master汇总.在MasterCompute()执行后