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Redis连接池配置及初始化实现 0浏览 收藏 IT行业相对于一般传统行业，发展更新速度更快，一旦停止了学习，很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习，精进自己的技术，尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《Redis连接池配置及初始化实现》，聊聊Redis连接池，我们一起来看看吧！ 加入db选择后的redis连接池配置代码 public class RedisPoolConfigure { //Redis服务器IP private String ADDR ; //Redis的端口号 private int PORT ; //可用连接实例的最大数目 private int MAX_ACTIVE ; //pool中的idle jedis实例数 private int…

Redis实现一致性哈希算法详解 收藏 各位小伙伴们，大家好呀！看看今天我又给各位带来了什么文章？本文标题是《Redis实现一致性哈希算法详解》，很明显是关于数据库的文章哈哈哈，其中内容主要会涉及到等等，如果能帮到你，觉得很不错的话，欢迎各位多多点评和分享！ 一致性哈希算法（Consistent Hashing Algorithm）广泛应用于分布式缓存、负载均衡等场景中，可有效地提高系统的性能和可伸缩性。其中，Redis作为一款流行的内存数据库，也采用了一致性哈希算法来实现数据分布和负载均衡。本文将从Redis实现的角度，对一致性哈希算法进行详细解析。 一致性哈希算法简介 一致性哈希算法最早由David Karger等人提出，它通过算法将每个节点映射到一个环上，然后将数据根据其key的哈希值映射到同一环上，最后将数据分配到环上最接近它的节点上。这样，当节点数发生变化时，只会影响到环上少部分数据的归属，而不会影响整个数据集合的数据归属。 同时，一致性哈希算法还在一定程度上解决了”热点”数据集中的问题。因为哈希值的分布是均匀的，所以数据的分布也是均匀的，这就使得任意节点上的数据都分布得近似平均，从而避免了单个节点承载过多数据的情况。 Redis实现的一致性哈希算法 Redis作为一款高性能的内存数据库，其实现的一致性哈希算法也是十分高效和灵活的。具体而言，Redis实现的一致性哈希算法分为以下几个步骤： （1）初始化环 首先，需要定义一个Hash环，将所有的节点映射到环上。这个环可以用一个数组或者一棵树来实现。Redis中一般采用了哈希环的方式，用一个有序链表保存所有的节点，每个节点在链表中的位置根据其哈希值的大小而定。另外，由于哈希环上的节点数一般比较小，所以可以通过多副本的方式来增强数据的复制和容错性。 （2）对数据进行Hash 对于一个数据而言，我们需要对其key进行Hash，将其映射到哈希环上的某个位置。这里要注意，Redis中采用了一种特殊的Hash算法，其原理类似于MD5算法。这个算法的目的是为了尽可能地保证哈希值的均匀分布。 （3）为数据分配节点 找到数据在哈希环上对应的位置之后，需要找到它所在的节点。这个过程可以用两种方式来实现：顺时针查找和跳跃查找。前者即从当前位置开始顺时针沿着哈希环查找，直到找到第一个节点为止。这个方法非常简单，但可能造成节点负载不平衡。反之，跳跃查找则是在环上跳跃一个固定的步长来查找节点，这个步长一般是节点的平均哈希值距离。这个方法虽然更加复杂，但可以比较好地平衡节点负载。 （4）增加/移除节点 当系统中增加/移除一个节点时，只需要重新计算这个节点所负责的数据即可。具体而言，如果是增加节点，则需要将其所有应该负责的数据移动到新节点上。如果是移除节点，则需要将其应该负责的所有数据分配到其他节点上。这个过程中一般采用多副本复制的方式来确保数据的一致性和容错性。 总结 一致性哈希算法是一种高效、灵活和可扩展的算法，可以应用于分布式缓存、负载均衡等场景中。Redis作为一款流行的内存数据库，也采用了一致性哈希算法来实现数据分布和负载均衡。通过对Redis实现的一致性哈希算法的分析和解析，我们可以更深入地理解这个算法的原理和实现细节。 今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于数据库的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~ 构建高并发、高可靠性的分布式数据存储系统：go-zero的应用与实践 Redis实现分布式事务详解

新浪微博关系服务与Redis的故事 0浏览 收藏 本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《新浪微博关系服务与Redis的故事》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~ 新浪微博的工程师们曾经在多个公开场合都讲到过，微博平台当前在使用并维护着可能是世界上***的Redis集群，其中***的一个业务，单个业务使用了超过 10T 的内存，这里说的就是微博关系服务。 风起 2009年微博刚刚上线的时候，微博关系服务使用的是最传统的 Memcache+Mysql 的方案。Mysql 按 uid hash 进行了分库分表，表结构非常简单： 业务方存在两种查询： 查询用户的关注列表：select touid from table where fromuid=？order by addTime desc 查询用户的粉丝列表：select fromuid from…