博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
SpringCloud SpringBoot uniapp vue b2b2c 微服务 多商家入驻直播商城之Redis 分区
阅读量:2139 次
发布时间:2019-04-30

本文共 993 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Redis 分区

分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程,因此每个实例只保存key的一个子集。

分区的优势

  • 通过利用多台计算机内存的和值,允许我们构造更大的数据库。
  • 通过多核和多台计算机,允许我们扩展计算能力;通过多台计算机和网络适配器,允许我们扩展网络带宽。

分区的不足

redis的一些特性在分区方面表现的不是很好:

  • 涉及多个key的操作通常是不被支持的。举例来说,当两个set映射到不同的redis实例上时,你就不能对这两个set执行交集操作。
  • 涉及多个key的redis事务不能使用。
  • 当使用分区时,数据处理较为复杂,比如你需要处理多个rdb/aof文件,并且从多个实例和主机备份持久化文件。
  • 增加或删除容量也比较复杂。redis集群大多数支持在运行时增加、删除节点的透明数据平衡的能力,但是类似于客户端分区、代理等其他系统则不支持这项特性。然而,一种叫做presharding的技术对此是有帮助的。

分区类型

Redis 有两种类型分区。 假设有4个Redis实例 R0,R1,R2,R3,和类似user:1,user:2这样的表示用户的多个key,对既定的key有多种不同方式来选择这个key存放在哪个实例中。也就是说,有不同的系统来映射某个key到某个Redis服务。

范围分区

最简单的分区方式是按范围分区,就是映射一定范围的对象到特定的Redis实例。

比如,ID从0到10000的用户会保存到实例R0,ID从10001到 20000的用户会保存到R1,以此类推。

这种方式是可行的,并且在实际中使用,不足就是要有一个区间范围到实例的映射表。这个表要被管理,同时还需要各 种对象的映射表,通常对Redis来说并非是好的方法。

哈希分区

另外一种分区方法是hash分区。这对任何key都适用,也无需是object_name:这种形式,像下面描述的一样简单:

  • 用一个hash函数将key转换为一个数字,比如使用crc32 hash函数。对key foobar执行crc32(foobar)会输出类似93024922的整数。
  • 对这个整数取模,将其转化为0-3之间的数字,就可以将这个整数映射到4个Redis实例中的一个了。93024922 % 4 = 2,就是说key foobar应该被存到R2实例中。注意:取模操作是取除的余数,通常在多种编程语言中用%操作符实现。

转载地址:http://glsgf.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
TensorFlow-11-策略网络
查看>>
浅谈 GBDT
查看>>
如何选择优化器 optimizer
查看>>
一文了解强化学习
查看>>
CART 分类与回归树
查看>>
seq2seq 的 keras 实现
查看>>
seq2seq 入门
查看>>
什么是 Dropout
查看>>
用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子
查看>>
用 LSTM 来做一个分类小问题
查看>>
详解 LSTM
查看>>
按时间轴简述九大卷积神经网络
查看>>
详解循环神经网络(Recurrent Neural Network)
查看>>
为什么要用交叉验证
查看>>
用学习曲线 learning curve 来判别过拟合问题
查看>>
用验证曲线 validation curve 选择超参数
查看>>
用 Grid Search 对 SVM 进行调参
查看>>
用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集
查看>>
PCA 的数学原理和可视化效果
查看>>
机器学习中常用评估指标汇总
查看>>