Redis未指定分片：如何优化IDC.com/xtywjcwz/13462.html" target="_blank">数据存储
Redis 是一款高性能的 Nosql 数据库，常被用于缓存、消息队列等场景。如果 Redis 中的数据量较大，未指定分片时，就有可能导致单节点存储数据量过大，从而影响 Redis 的性能甚至导致 Redis 宕机。因此，如何优化 Redis 数据存储成为了 Redis 应用开发的重要环节之一，本文针对 Redis 未指定分片的情况，介绍如何优化 Redis 数据存储。
1.了解 Redis 分片原理
Redis 分片是将数据分散到多个节点中进行存储，可以有效避免单节点存储数据量过大的问题。但是 Redis 分片需要根据特定的算法把数据散列到不同的节点中。具体来说，Redis 通过对键进行散列，将散列值映射到不同的节点中，整个过程中键被划分为一个个槽（slot），一个槽对应一个节点。因此，Redis 分片的核心是将槽与节点建立映射关系，具体操作可参考如下代码：
# 槽与节点映射关系，可以根据情况动态修改或者通过一定的算法决定
SLOT_SHARD_MAPPING = {
0: “127.0.0.1:6379”,
1: “127.0.0.1:6380”,
2.实现 Redis 分片在了解 Redis 分片原理的基础上，可以开始实现 Redis 分片。具体操作如下：- 在 Redis 客户端代码中，添加分片路由类，其中包括分片规则、散列函数等；- 在 Redis 客户端代码中，添加分片代理类，实现将键转化为槽并将槽映射到节点的功能；- 在 Redis 服务端代码中，根据节点 IP、端口以及槽进行节点初始化；- 在 Redis 客户端代码中，根据分片路由类生成分片代理类，并在代理类中调用散列函数，以根据传入的键计算槽，并根据槽找到对应的节点，从而完成对 Redis 分片的支持。具体实现可以参考以下代码：```pythonimport redisfrom rediscluster import RedisClusterclass ShardingRouter:def get_node(self, key):passclass SlotBasedShardingRouter:def __init__(self, nodes):self.nodes = nodesself.num_slots = 16384def get_node(self, key):slot = self.key_slot(key)node = self.slot_to_node(slot)return nodedef key_slot(self, key):return rediscluster.cluster_keyslot(key)def slot_to_node(self, slot):return self.nodes[slot % len(self.nodes)]class ShardedRedis:def __init__(self, router):self.router = routerdef __getattr__(self, name):def method(*args, **kwargs):key = args[0]node = self.router.get_node(key)conn = redis.Redis(host=node[0], port=node[1])return getattr(conn, name)(*args, **kwargs)return methodnodes = [('127.0.0.1', 6379),('127.0.0.1', 6380),('127.0.0.1', 6381),]router = SlotBasedShardingRouter(nodes)redis = ShardedRedis(router)redis.set('k1', 'v1')redis.set('k2', 'v2')print(redis.get('k1'))print(redis.get('k2'))
通过以上代码可以实现 Redis 分片的基础功能。
3.利用 Redis 集群管理工具
除了手动实现 Redis 分片外，还可以使用 Redis 集群管理工具来简化 Redis 分片的部署与管理。具体来说，可以使用 Redis Cluster、Twemproxy 等工具来实现 Redis 分片。这些工具可以将多个 Redis 实例自动组合为一个逻辑集群，并提供负载均衡、故障自动转移等功能，极大地提高了 Redis 分片实现的效率和稳定性。
结语
Redis 未指定分片的数据存储方案容易导致单节点存储数据量过大的问题，严重影响了 Redis 的性能和稳定性。本文通过介绍 Redis 分片原理、手动实现 Redis 分片和利用 Redis 集群管理工具等方式，帮助开发者更好地优化 Redis 数据存储，提高 Redis 的性能和稳定性。
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什么是redis呢，求通俗解释
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。 redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。 它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。 [1]Redis支持主从同步。 数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。 这使得Redis可执行单层树复制。 从盘可以有意无意的对数据进行写操作。 由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。 同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储Json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
memcached可以持久化吗
memcached 是缓存系统，通过名字就可以看出来，官网也明确说了（Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system），之所以是缓存系统，就说明它不会作为可靠的数据存储，所以并不支持持久化。 另一个是redis，他是一个存储系统，官网也说了。 只不过redis是在内存中存储的，所以速度快，因为是存储系统，所以可以作为一个可靠的数据存储系统。 支持持久化。
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