的原理
Redis 是一个主流的 Key-Value 数据库，它有很多优点，比如性能高、支持复制技术，支持通配符查询等。它使用了红色梦想（Redis Cluster）来支持集群功能，可以通过热扩容实现水平扩容。本文将介绍 Redis 集群热扩容的原理。
Redis 在热扩容时会创建一个新的主 IDC.com/xtywjcwz/25600.html" target="_blank">服务器 ，同时重新分配一些数据块。当数据块被重新分配到新的主服务器之后，新的主服务器会与原来的主服务器之间建立连接，然后将原有的数据块同步给新的服务器，完成热扩容。具体的步骤如下：
1. 在新的服务器上安装 Redis。
2. 将新的服务器加入集群，并分配一些集群节点。
3. 根据新分配的集群节点，新旧节点进行数据同步。
4. 将新加入的机器上的数据进行复制，从而保证继续提供服务。
5. 如果新节点同步完成之后，将新节点加入到集群中，以便开始热扩容。
以上就是Redis集群热扩容的原理，Redis支持多种数据同步技术，通过在集群环境中自动完成热扩容，可以确保系统数据的安全性和高可用性。Redis集群热扩容的主要代码实例如下：
// 将新的服务器加入集群
CLUSTER MEET
// 设置新节点的模式
CLUSTER REPLIcatE
// 把新节点加入到集群
CLUSTER ADDSLOTS
以上代码实例只是 Redis 集群热扩容过程中重要的一部分，其他操作包括消息不断传播、数据同步等，这些操作需要根据情况进行定制，不过基本思路都是基于上面的操作实现。
红色梦想（Redis Cluster）可以使用热扩容技术实现水平扩容，这在传统的集群系统中是不太可能的，它可以帮助企业降低成本，提高效率。Redis 集群热扩容是一种先进的扩容技术，可以实现系统快速扩容，满足企业和用户的需要。
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暮光之城里 简 是谁扮演的
扮演者是科塔范宁，全名是汉娜·达科塔·范宁，1994年2月23日出生在美国佐治亚州。 2001年，年仅7岁的Dakota开始进入演艺圈演戏，现在，她已经是好莱坞最炙手可热的童星，跟她合作过的大明星包括汤姆克鲁斯、斯皮尔伯格、罗伯特德尼罗、丹泽尔华盛顿、瑞斯维斯彭等等。 她的妹妹，玛丽·埃拉·范宁(Mary Elle Fanning)也在几年前加入演员行列。 达科塔·范宁 Dakota Fanning女，生于1994年2月23日，美国星座：双鱼座主要作品：2009年 鬼妈妈 coraline2009年 异能2009年 暮光之城2新月2008年 飞行物 Winged Creatures蜜蜂的秘密生活The Secret Life of Bees2007年 猎犬 Hounddog龙猫 My Neighbor Totoro (配音)2006年 夏洛特的网 Charlottes Web2005年 梦想家 Dreamer: Inspired by a True Story世界大战 War of the Worlds捉迷藏 Hide and Seek星际宝贝2 Lilo & Stitch 2: Stitch Has a Glitch (配音)2004年 在亨利·达吉不真实的世界里 In the Realms of the Unreal愤怒复仇 Man on Fire2003年 帽子里的猫 The Cat in the Hat麻辣宝贝 Uptown Girls2002年 陷入绝境 Trapped情归阿拉巴马 Sweet Home Alabama劫持 Taken奇幻森林历险记 Hansel & Gretel (配音)2001年 不一样的爸爸 I Am Sam雄猫 Tomcats
作文 新春之梦
新春之梦 一年一次的洗旧迎新的时刻，家家户户都洋溢着新春的喜悦，人人披上红色，处处流露欢喜，伴随着鞭炮鸣响，春节锣鼓张罗地拉开序幕。 新春大吉，说到什么最让我兴奋，自然是行花街了。 古人云：“香街十里一城春，笑语喧声入彩门。 疑是层峦采蜜使，幻成百万赏花人。 ”走在街上，处处都感到春节的喜庆，此刻看到盆盆大桔，簇簇盛花，最使我欣赏的便是兰花，高尚纯洁，大方得体，优雅斯文。 蕙兰，鲜艳而花瓣大，给人充实之感；弓兰，色彩诱人，枝茎弯曲奇特，形态万千，如同张满的弓；蝴蝶兰，色彩斑斓，在枝茎绿叶中翩翩起舞。 傲霜挺立的菊花、娇嫩可人的梅花，处处散发着沁人心脾的清香，人似乎包裹其中，心旷神怡。 夜色降临，除夕的夜格外热闹，坐在车中，经过的每间饭店都挤满了人，人人喜笑颜开，见面了便恭喜恭喜，递交红包，孩子收到了便笑滋滋地快速地收进袋子里，一家人团聚在饭桌前开开心心地有说有笑，大人们互相劝酒，小孩们追逐打闹，见到人人的脸上都挂着甜美的幸福，此时的感觉格外温暖，外面的风是冷的，但里面的心是热的，平日里，总不能无忧地怀着一颗欢喜的心与家人一齐团聚，一碗热饭，一桌盛菜，一股温暖，春节的前夜格外的舒畅。 新年的钟声响起，又迎来崭新的一年。 新年的第一个早晨，照例的家族大聚会，热闹非凡的酒楼布满了红色的喜悦，恭喜，新年好，身体健康的话语络绎不绝，跟各亲戚拜过年后，自然口袋涨满了红红的利是，笑嘻嘻地，此时便感到春节的好。 为了劈掉去年的晦气和不快，便倒上一小杯白酒，一口气吞下，我吞完后便觉得喉咙发热，舌头烧着了似的，但这刚烈的感觉，真让我感到一身清新，身体的邪气烟消云散。 大人聊天，小孩玩耍，平日不常见面，现在聚到了一起，感到了团圆美满，想想这春节便是连通我们的桥梁。 春节了，又在岁月的长河添上了一笔，17岁，瞬间而来，我们似乎要对自己做一些清点，因为时间过去了，才知道不能回来，让灵魂在此驻足一下，给自己多一点自信鼓励，使梦想更接近一点，让希望实在，让生活快乐，也要孝顺父母，最重要的是身体健康，万事如意。 崭新的一年，又一个契机，春节，一年之首，我们踩下了新的一行，让我们多一份珍惜，多一份感激；多一份进取，多一份动力。 春的希望 流光溢彩的烟花，清脆响亮的鞭炮，昭示着又一个春节的到来。 早春的风雪激荡起开心的欢笑，大红灯笼映现出点点暖意，空气中迷漫着温馨而热烈的气息。 请财神、选对联、买鞭炮、购年货……行色匆匆中，人们感受到了日子的芳香与忙碌，时间也在这盛大的节日里散发出沉淀已久的醇香。 餐桌沉沉，谱写着深深的期盼与祝福。 亲人们相互依靠，互赠快乐，静静体味着家的温馨，灵魂的皱纹在这最深最沉的时刻得以温柔的伸展。 幸福的感觉就这样点点滴滴地渗透到了人们的心里。 慵懒的冬季在震天的爆竹声中渐渐远去。 在欢乐的热浪里，在吉祥的祝福声中，春天悄然而至。 千年的循环依旧，春天淡淡的温柔里有着无法隐藏的美丽。 温暖而不炙热，明媚而不妖邪，宽容而不凌厉。 她用坦然宽厚的笑容，解释所有的老茧和血泡，解释所有的期待和向往。 这是一个充满朝气的季节，所有的希望都在这里萌芽。 春风柔柔地吹化了冰雪，吹散了薄雾。 春天的歌声穿过叠障的尘世，唱绿了石缝中的小草、江边的树林和庭院的青苔；唱来了南飞的大雁；唱醒了沉睡中的青蛙……唱出了一个多彩多姿的世界。 在春天里，拔节的不只是小草，也有我们的梦想；在春天里，成长的不只是禾苗，也包括我们的感悟。 就让我们怀揣着一份阳光的感动来拥抱春天，把春的消息化作满腔憧憬，把心的祝福化作满怀豪情，在春天播种下汗水浸润的信念，在秋天去收获果实累累的希望！
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。
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