【全网首发】Redis系列3:高可用之主从架构
1 、主从复制介绍上一篇《Redis系列2:数据持久化提高可用性》中,我们介绍了Redis中的数据持久化技术,包括 RDB快照 和 AOF日志 。有了这两个利器,我们再也不用担心机器宕机,数据丢失了。但是持久化技术只是解决了Redis服务故障之后,快速数据恢复的问题。并没有从根本上提升Redis
多图深入理解 Redis
你好,我是坤哥Redis 现在应该是各大厂标配了
RabbitMQ、RocketMQ、Kafka性能为何差距如此大?
mysql并发写大部分情况下维持在600-800之间,并发读1200-1500之间,所以消费端在消费消息的时候需控制在并发小于1000,从而达到限流的效果。
Redis Cluster去中心化设计的思考
常见的分布式存储如Zookeeper的工作模式即是 Leader 协调写入,⾼并发场景下 Leader 单节点会成为系统的瓶颈,单节点的瓶颈本质就是中心化的问题
一篇文章告诉你对象存储底层的工作机制
大家好,我是威哥,《RocketMQ技术内幕》、《RocketMQ实战》作者、RocketMQ社区首席布道师、极客时间《中间件核心技术与实战》专栏作者、中通快递基础架构资深架构师,越努力越幸运,唯有坚持不懈,与大家共勉。1、MinIO集群拓扑结构MinIO可以部署到三种类型的
从指标到洞察力的普罗米修斯监控
为什么需要Prometheus?普罗米修斯官网的首页简单的对普罗米修斯做了定义:从指标到洞察力 。普罗米修斯通过领先的开源监控解决方案为用户的指标和告警提供强大的支持。可以看到普罗米修斯是领先的、开源的、也是一种监控解决方案、支持用户指标和告警等需求。使用普罗米修斯可以有效的解决在云原
Redis 高可用之切片集群
前言我们在前面的文章里分析了几种 Redis 高可用性的解决方案。包括:「主从模式」、「哨兵机制」以及「哨兵集群」。主从模式:具有读写分离,分担读压力、数据备份,提供多个副本等优点。哨兵机制:在主节点故障后能自动将从节点提升成主节点,不需要人工干预操作就能恢复服务可用。
Redis 高可用之哨兵集群
前言我们在前面的文章中分析了Redis 高可用之主从复制。主从复制奠定了Redis 分布式的基础,但是普通的主从复制并不能满足高可用性。在普通的主从复制模式下,如果主服务器发生宕机,就只能通过人工,手动将从节点切换为主节点后服务才恢复,很显然这种方案并不可取。Redis 官方为了解
还不懂分布系统,速看Kafka Controller选举过程
了解到Kafka集群包含多个Broker节点,但是这些Broker节点的具体作用是什么?是怎么进行通信的?某个Broker节点挂了之后,Kafka集群是怎么进行故障转移,保持高可用的?
Redis 高可用之主从复制
如何保证 Redis 的可靠性我们在前面 一文读懂Redis持久化机制 中分析了,如果服务器发生宕机,可以通过重新读入 RDB 文件或者回放 AOF 日志的方式恢复数据,进而保证尽量少丢失数据,提升可靠性。这里再次对两种持久化做一个简单的对比:AOF 记录的是每一次写命令,数据
Redis 高可用之哨兵机制
前言在前面的文章中,我们分析了Redis 高可用之主从复制。在这个模式下,如果从库发生故障,客户端可以继续向主库或其他从库发送请求,进行相关的操作。但是如果主库发生故障了,那直接就影响到从库的同步,因为从库没有相应的主库可以进行数据复制操作了。如果说,客户端发送的都是读操作请求,那
面对集中式缓存实现上的挑战,Redis交出的是何种答卷?聊聊Redis在分布式方面的能力设计
在前两篇文章中,我们介绍了集中式缓存 Redis的一些主流特性与典型使用场景。现在我们来对比一下,分布式缓存相比于本地缓存,在实现层面需要关注的点有哪些不同~
超简单的Kafka架构入门指南,看这一篇就够了
Kafka 可以处理多种类型的数据,如事件、日志、指标等,广泛应用于实时数据流处理、日志收集、监控和分析等领域。
理解 RocketMQ 消息轨迹,看这一篇就够了
这篇文章,我们聊一聊 RocketMQ 的消息轨迹设计思路。查询消息轨迹可作为生产环境中排查问题强有力的数据支持 ,也是研发同学解决线上问题的重要武器之一。1 基础概念消息轨迹是指一条消息从生产者发送到 Broker , 再到消费者消费,整个过程中的各个相关节点的时间、状态等数据汇聚而成的完整

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