Redis简介 redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、 list(链表)、set(集合)、zset(sorted

对于任何应用服务和组件，都需要一套完善可靠谱监控方案。 尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务，一套完善的监控告警方案，是精细化运营的前提。 本文分几节，细说Redis的监控和告警：

自从2009年初始发布以来，Redis受到了巨大的欢迎并且成为拥有大型社区的部署数据存储平台之一。 虽然Radis有很令人难忘的特性，但是它也有一个严重的限制--它是为了单机模式设计的。如果用户需

1.Redis 存储机制 Redis存储机制分成两种Snapshot 和 AOF。无论是那种机制,Redis都是将数据存储在内存中。 Snapshot工作原理: 是将数据先存储在内存，然后当数

redis 主从复制 Redis主从复制的原理 当建立主从关系时，slave配置slaveof 。slave服务器会向主服务器发送一个syn

最核心的部分是三个：ip_startip，ip_endip以及ip_id。其中ip_id是我们要查询的结果，当然你也可以把zone_id和ip_country包括进去。我这里就用ip_id来特指查询结果了。 面对这个表，没什么其它办法，你的查询语句只能是

是一个用于 Redis 的路由和连接管理器，用 Python 编写。rb 是最快的和多个 redis 节点对话的方式，可以在作为路由的同时对多个节点进行 blindly blasting 命令。 Set

Redis的主从复制功能可以实现读写分离，一个主可以挂载多个从．从服务器只能实现读不可写．当主服务器挂掉之后，无法切换到从服务器写．通过Redis的Sentinel可以实现主从切换：当主服务器挂掉之后，自动将其中一个从服务器升级为主服务器

对于任何应用服务和组件，都需要一套完善可靠谱监控方案。 尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务，一套完善的监控告警方案，是精细化运营的前提。 本文分几节，细说Redis的监控和告警：

目前用得最多的 Node.js Redis 库是 node redis，不过这个库基本已经不再维护了，存在很多 bug（在生产环境中碰到过），也缺失了很多功能（如 pipeling 和脚本优化）。而 ioredis

Ignite 内存数组组织框架是一个高性能、集成和分布式的内存计算和事务平台，用于大规模的数据集处理，比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能，同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能、分布式内存中数据组织管理的功能。

(DDD) 模式，但现在在DDD中已经是一种战术元素，而且是一个完整的领域模型成员。 最终一致性 是一种改进规模和性能的设计方法，而且领域事件能作为触发器承载领域信息进而协助实现， Florin Preda

  一致性hash算法 - consistent hashing 一致性 hash 算法（ consistent hashing ） consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent

数据不一致的问题，这时 一致性 就成了分布式系统的核心；在分布式系统中必须保证： 假如在分布式系统中初始是各个节点的数据是一致的，每个节点都顺序执行系列操作，然后每个节点最终的数据还是一致的。

一 . 前言 一致性哈希(Consistent Hashing)，最早由MIT的Karger于1997年提出，主要用于解决易变的分布式Web系统中，由于宕机和扩容导致的服务震荡。现在这个算法思路被

在Brooks的最新力作《设计原本(The Design of Design)》一书中，提及“一致性”对软件的重要性。他认为：“一致性应该是所有质量原则的根基。好的架构应该是直接的，人们掌握了部分系统后就可以 推测

一致性哈希的C++实现 一致性哈希是分布式计算领域被广泛应用的一个算法。在许多分布式系统包括 Amazon Dynamo, memcached, Riak 等中都有使用。 一致性哈希的原理比较

che的源码），使用了一致性hash算法ketama进行数据存储节点的选择。与常规的hash算法思路不同，只是对我们要存储数据的key进行hash计算，分配到不同节点存储。一致性hash算法是对我们要

的基础上提供了全局一致性的事务支持。HBase 提供了强一致性的基于行和区域的 ACID 操作支持，但是牺牲了在跨区域操作的支持。这就要求应用开发者花很大力气来确保区域边界上操作的一致性。而 Tephra

java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; /** * 一致性Hash算法 * 算法详解：http://blog.csdn.net/sparkliang/ar