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Redis 集群演进探讨和总结

Redis为什么需要集群? 首先Redis单实例主要有单点,容量有限,流量压力上限的问题。 Redis单点故障,可以通过主从复制replication,和自动故障转移sentinel哨兵机制。 但Redis单Master实例提供读写服务,仍然有容量和压力问题,因此需要数据分区,构建多个Master实例同时提供读写服务(不仅限于从replica节点提供读服务)。 那么就需要一定的机制保证数据分区。这样能充分把容量分摊到多台计算机,或能充分利用多核计算机的性能。 并且数据在各个主Master节点间不能混乱,当然最好还能支持在线数据热迁移的特性。 探讨数据分区方案 针对数据分区,一般来说,分为两个大类: 逻辑拆分: 逻辑上能拆分,比如 Redis 中的 M1 节点 存储 A服务需要的业务数据,而 Redis 中的 M2 节点存储 B服务需要的业务数据。 数据分区: 当逻辑上不能拆分,那么只能按数据来拆分,需要保证客户端读和写数据一致。 因此需要一个高效快速的数据结构来路由对应的Master节点。 最容易想到的就是类比 Java 中的 HashMap, 采用 哈希算法,快速找到,快速设置。 这...

【最佳实践】阿里云Logstash JDBC实现Elasticsearch与关系型数据库保持数据同步

整体概述: 阿里云 logstash-input-jdbc 插件是实现阿里云 Elasticsearch 与 RDS 关系型数据库数据同步的关键,本质是通过 Logstash JDBC 输入插件,运行一个循环来定期对 RDS 进行轮询,从而找到在此次循环上次迭代后插入或更改的记录,如让其正确运行,必须满足如下条件: 1、 在将 RDS 中的文档写入 Elasticsearch 时,Elasticsearch 中的 "_id" 字段必须设置为 RDS 中的 "id" 字段。这可在 RDS 记录与 Elasticsearch 文档之间建立一个直接映射关系,如果在 RDS 中更新了某条记录,那么将会在 Elasticsearch 中覆盖整条相关记录。 注意,在 Elasticsearch 中覆盖文档的效率与更新操作的效率一样高,因为从内部原理

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