redis-shard 是 Redis 分区的 Python API ，基于对 key 和 key tag 进行 CRC32 checksum 计算，可参考文章 http://antirez.com/post/redis-presharding.html . 该项目由知乎网开发。
使用限制：
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Redis Shard 不支持所有 Redis 命令
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不支持多键命令行跨不同的节点，你可以使用 Hash Tag
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Redis Shard 不提供复制机制
示例代码：
>>> from redis_shard.shard import RedisShardAPI
>>> servers = [
... {'name':'server1','host':'127.0.0.1','port':10000,'db':0},
... {'name':'server2','host':'127.0.0.1','port':11000,'db':0},
... {'name':'server3','host':'127.0.0.1','port':12000,'db':0},
... {'name':'127.0.0.1:13000','host':'127.0.0.1','port':13000,'db':0},
... ]
>>>
>>> client = RedisShardAPI(servers)
>>> client.set('test',1)
>>> print client.get('test')
>>> client.zadd('testset','first',1)
>>> client.zadd('testset','second',2)
>>> print client.zrange('testset',0,-1)-
redis cluster在设计的时候，就考虑到了去中心化，去中间件，也就是说，集群中的每个节点都是平等的关系，都是对等的，每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态。每个节点都和其他所有节点连接，而且这些连接保持活跃，这样就保证了我们只需要连接集群中的任意一个节点，就可以获取到其他节点的数据。 那么redis 是如何合理分配这些节点和数据的呢？ Redis 集群没有并使用传统的一致性哈希来分配数据
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1、redis删除所有数据 flushall 127.0.0.1:6379> flushall ok 2、redis查询所有key 127.0.0.1:6379>keys * 3、切换库 redis 127.0.0.1:6379> SET db_number 0 # 默认使用 0 号数据库 OK redis 127.0.0.1:6379> SELECT 1
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这些资料写的很好了我就不赘述了。 参考资料 《Redis 集群教程》http://www.redis.cn/topics/cluster-tutorial.html http://www.cnblogs.com/zhaoguihua/p/redis-005.html http://www.cnblogs.com/zhaoguihua/p/redis-006.html http://blog.csd
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在当前互联网的背景下，企业的业务需求越来越大，所以一般的业务+数据库已经不能满足需求了，所以大批的内存式数据库应运而生，Redis是一个应用比较广泛的数据库。用它来实现分布式的操作得心应手。目前有两种实现分布式的方式，基于Redisx2的Redis Sharding，还有基于Redisx3的Redis Cluster。 我阅读了一些大牛的文章，做了一些总结: 因为Redis Cluster是基
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单线程，通过epoll实现高并发，端口6379 本文介绍的内容： string：存字符串 hash：存名字和值 list：存列表 set：存集合 sort set:有序集合，带权值排序的集合，可以应用到学生对应的分数 发布和订阅 小技巧 系统下命令参数作用 redis-cti -h ip portip:指定IP port：主机端口在redis安装目录下运行，启动redis实例 set name v
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转自知乎：https://www.zhihu.com/question/26446020 cluster是整个集群 包含n个node node通常掌控独立的资源，cpu内存什么的 一台机器可以多个node shard一般是从数据角度来说的 1000条数据按id分，存10份， 就是10个shard shards分散在多个node上 副本好理解 同样的数据再来一份 同样的shard再来一份 副本是乘法
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Redis集群 Redis集群是一个分布式数据库，通过分片(Shard)实现数据共享 新的节点利用CLUSTER MEET命令加入另一个节点所在的集群 CLUSTER MEET的执行过程：两个节点握手，其过程为主动发起握手的节点发出一条MEET消息，被动方回复PONG消息，主动方再返回PING消息 集群的分片方式 集群的整个数据库被分为16384(2048*8)个槽(Slot)，每个集群节点都可以
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redis-sharding 是一个由perl写的 Redis 的proxy，使用它，你可以将数据分布存储在多个Redis实例上，而在操作数据时却像只操作一个实例一样。利用它相当于透明地解决了 Redis 单线程无法有效利用多核心服务器的问题。当然，我们更期待官方的cluster方案。 项目地址：https://github.com/kni/redis-sharding 架构： /- Redis
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微服务缓存系统 常用的缓存技术 缓存一般分为本地缓存和分布式缓存两种,本地缓存指的是将数据存储在本机内存中,操作缓存数据的速度很快,但是缺点也很明显: 1. 缓存数据的数量与大小受限于本机内存 2. 如果有多台应用服务器,可能所有应用服务器都要维护一份缓存,这样就占用了很多的内存 分布式缓存正好解决这两大问题,首先,数据存储在另外的机器上,理论上不断添加缓存机器,所以缓存的数据的数量可以是无限量的
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分片键 用于分片的数据库字段，是将数据库（表）水平拆分的关键字段。例：将订单表中的订单主键的尾数取模分片，则订单主键为分片字段。 SQL 中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差。 除了对单分片字段的支持，Apache ShardingSphere 也支持根据多个字段进行分片。 分片算法 通过分片算法将数据分片，支持通过 =、>=、<=、>、<、BETWEEN 和 IN 分片。 分片算法需要应用方
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Chunk 条目 说明 修改 Chunk 默认大小 Chunk 默认大小为 64 MB，允许 Chunk 大小的范围是 1MB - 1024MB。 连接到 mongos,修改 Chunk 大小为 100 MB use config db.settings.save( { _id:"chunksize", value: 100 } ) 配置集合分片 执行如下命令，如果集合不为空，需要基于片键创建索引
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问题：我已经启动了五个elasticsearch节点，但只有66,84%的数据在kibana中可用。当我用localhost检查集群运行状况时：9200/u cluster/health？pretty=true我得到了以下信息： 除kibana指数外，我所有的指数都是红色的。 小部分：
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我正致力于将一个单节点akka actor系统应用程序改为akka集群。一个变化是将一种有状态的参与者（在运行时可以有很多）变成集群分片托管实体。现在它在多个节点上运行良好。 我面临的一个问题是如何查询（获取全部）在集群中划分区域所创建的实体。以前在单节点模式下，它使用actor system ActorSelection进行actor路径匹配以获得匹配的actor列表，这在集群分片中不再起作用。
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更新2019-11-03：添加了错误的实时最小复制。在Chrome中加载链接后，点击ctrl shift i并选择控制台以查看输出。我已经尽力确保这正是我最初的项目代码所做的；我们看看情况是否如此，嗯？碎片的规则文件与下面的原始帖子相同。该源代码可在GitHub上获得。 原文： 这些规则在模拟器中工作，但在我真正的网络应用程序中不工作。模拟器路径和有效负载与下面数据库日志输出中显示的相同。 （将两
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主要内容：MongoDB 中的分片,分片实例分片是跨多台机器存储数据的过程，它是 MongoDB 满足数据增长需求的方法。随着数据的不断增加，单台机器可能不足以存储全部数据，也无法提供足够的读写吞吐量。通过分片，您可以添加更多计算机来满足数据增长和读/写操作的需求。 为什么要分片？ 在复制中，所有写操作都将转到主节点； 对延迟敏感的查询仍会转到主查询； 单个副本集限制为 12 个节点； 当活动数据集很大时，会出现内存不足； 本地磁盘不够大；