redis分布式

前提 最近忙于业务开发、交接和游戏，加上碰上了不定时出现的犹豫期和困惑期，荒废学业了一段时间。天冷了，要重新拾起开始下阶段的学习了。之前接触到的一些数据搜索项目，涉及到请求模拟，基于反爬需要使用随机的 User Agent ，于是使用 Redis 实现了一个十分简易的 UA 池。 背景 最近的一个需求，有模拟请求的逻辑，要求每次请求的请求头中的 User Agent 要满足下面几点： 每次获取的 User Agent 是随机的。 每次获取的 User Agent （短时间内）不能重复。 每次获取的 User Agent 必须带有主流的操作系统信息（可以是 Uinux 、 Windows 、 IOS 和安卓等等）。 这里三点都可以从 UA 数据的来源解决，实际上我们应该关注具体的实现方案。简单分析一下，流程如下： 在设计 UA 池的时候，它的数据结构和环形队列十分类似： 上图中，假设不同颜色的 UA 是完全不同的 UA ，它们通过洗牌算法打散放进去环形队列中，实际上每次取出一个 UA 之后，只需要把游标 cursor 前进或者后退一格即可（甚至可以把游标设置到队列中的任意元素）。最终的实现就是：需要通过中间件实现分布式队列（只是队列，不是消息队列）。 具体实现方案 毫无疑问需要一个分布式数据库类型的中间件才能存放已经准备好的 UA ，第一印象就感觉 Redis 会比较合适

1.什么是redis 　　redis是用c语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库，它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止redis支持的键值数据类型如下： 　　a.字符串类型 　　b.散列类型 　　c.列表类型 　　d.集合类型 　　e.有序集合类型 2.redis的应用场景 　　缓存（数据查询、短连接、新闻内存、商品内容等等）（最多使用） 　　聊天室的在线好友列表 　　任务队列（秒杀、抢购、12306等等） 　　应用排行榜 　　网站访问统计 　　数据过期处理（可以精确到毫秒） 　　分布式集群架构中的session分离 3.redis建议安装在Linux服务器上运行 来源： https://www.cnblogs.com/Life-is-Demo/p/11954243.html

原文: Session分布式共享 = Session + Redis + Nginx 一、 Session 1、 Session 介绍 我相信，搞Web开发的对Session一定再熟悉不过了，所以我就简单的介绍一下。 Session:在计算机中，尤其是在网络应用中，称为“会话控制”。 每个用户（浏览器）首次与web服务器建立连接时，就会产生一个Session，同时服务器会分配一个SessionId给用户的浏览器。我们可以用Fiddler查看cookies中，会看到有一个ASP.Net_SessionId的cookie。大家都知道Http是无状态请求，但是ASP.Net中的Session仿佛又让Http请求变得有状态，其核心就在于这个叫ASP.Net_SessionId的cookie。大家可以想象一下，这个相当于数据库的Key，服务器那边再有个Session内容缓存表，是不是Session的内容就很容易得到了？当然Session不是那么简单，但Session原理不是本文介绍重点，所以请大家自行度娘。 2、又爱又恨的 Session 刚接触程序开发的人一定爱死Session了，因为Session让Http从无状态变成有状态了，页面之间传值、用户相关信息、一些不变的数据、甚至于查出来的DataTable也可以放进去，取值的时候只需要Session[Key]即可，真是方便极了

一、简介 二、redis的安装和使用 三、python操作redis之安装和支持存储类型 四、python操作redis连接： 　　普通连接 　　连接池 五、操作之String操作： 六、操作之Hash操作： 七、操作之list操作： 八、操作之set操作： 九、管道： 十、django中使用redis 一、简介 redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储value类型相对更多， 　　包括string（字符串）、 　　　　　　list（列表）、 　　　　　　set（集合）、 　　　　　　zset（sorted set --有序集合） 　　　　　　hash（哈希类型） 这些数据类型都支持push/pop/add/remove及取交集和差集以及更加丰富的操作，这些操作都是原子性的。在这基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中的。区别是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-salve（主从）同步 1、使用redis的好处 　　1、速度快，数据存放到内存中，存放的数据都是key-value形式的无关联数据，查找时间更快　　2、支持丰富分数据类型，string，list，set，sorted set，hash 　　3

最近研究了下异步任务神器-Celery，发现非常好用，可以说是高可用，假如你发出一个任务执行命令给 Celery，只要 Celery 的执行单元 (worker) 在运行，那么它一定会执行；如果执行单元 (worker) 出现故障，如断电，断网情况下，只要执行单元 (worker) 恢复运行，那么它会继续执行你已经发出的命令。这一点有很强的实用价值：假如有交易系统接到了大量交易请求，主机却挂了，但前端用户仍可以继续发交易请求，发送交易请求后，用户无需等待。待主机恢复后，已发出的交易请求可以继续执行，只不过用户收到交易确认的时间延长而已，但并不影响用户体验。 Celery 简介 它是一个异步任务调度工具，用户使用 Celery 产生任务，借用中间人来传递任务，任务执行单元从中间人那里消费任务。任务执行单元可以单机部署，也可以分布式部署，因此 Celery 是一个高可用的生产者消费者模型的异步任务队列。你可以将你的任务交给 Celery 处理，也可以让 Celery 自动按 crontab 那样去自动调度任务，然后去做其他事情，你可以随时查看任务执行的状态，也可以让 Celery 执行完成后自动把执行结果告诉你。 应用场景： 高并发的请求任务。互联网已经普及，人们的衣食住行中产生的交易都可以线上进行，这就避免不了某些时间极高的并发任务请求，如公司中常见的购买理财、学生缴费

1. 使用JAVA的UUID生成 算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。 优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险 缺点：长度过长，字母和数字组合，存储冗余，且无序不可读，查询效率低 2. 数据库自增ID 使用数据库的id自增策略，如 MySQL 的 auto_increment、oracle的sequence。并且可以使用两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。 优点：数据库生成的ID绝对有序，高可用实现方式简单 缺点：需要独立部署数据库实例，成本高，实时操作数据库，大并发时存在性能瓶颈问题 3. 数据库+程序（批量生成ID） 一次按需批量生成多个ID，每次生成都需要访问数据库，将数据库修改为最大的ID值，并在内存中记录当前值及最大值。 优点：避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力，提高了性能 缺点：属于本地生成策略，存在单点故障，如果服务器宕机，重启服务造成ID不连续 4. Redis生成ID Redis的所有命令操作都是单线程的，本身提供像 incr 和 increby 这样的自增原子命令，所以能保证生成的 ID 肯定是唯一有序的。 优点：不依赖于数据库，灵活方便，且性能优于数据库；数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。 缺点：如果系统中没有Redis，还需要引入新的组件，增加系统复杂度

摘自： https://www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/redis.html Redis是什么？看这一篇就够了 本文由葡萄城技术团队编撰并首发 转载请注明出处： 葡萄城官网 ，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 引言 在Web应用发展的初期，那时关系型数据库受到了较为广泛的关注和应用，原因是因为那时候Web站点基本上访问和并发不高、交互也较少。而在后来，随着访问量的提升，使用关系型数据库的Web站点多多少少都开始在性能上出现了一些瓶颈，而瓶颈的源头一般是在磁盘的I/O上。而随着互联网技术的进一步发展，各种类型的应用层出不穷，这导致在当今云计算、大数据盛行的时代，对性能有了更多的需求，主要体现在以下四个方面： 低延迟的读写速度：应用快速地反应能极大地提升用户的满意度 支撑海量的数据和流量：对于搜索这样大型应用而言，需要利用PB级别的数据和能应对百万级的流量 大规模集群的管理：系统管理员希望分布式应用能更简单的部署和管理 庞大运营成本的考量：IT部门希望在硬件成本、软件成本和人力成本能够有大幅度地降低 为了克服这一问题，NoSQL应运而生，它同时具备了高性能、可扩展性强、高可用等优点，受到广泛开发人员和仓库管理人员的青睐。 Redis是什么 Redis是现在最受欢迎的NoSQL数据库之一，Redis是一个使用ANSI

/*--> */ /*--> */ Redis 是用 C 语言开 发的一个开源的高性能 键值对 （ key-value ）数据库。它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止 Redis 支持的键值数据类型如下： Redis的应用场景。 　　缓存（数据查询，短链接，新闻内容，商品内容） 分布式集群架构中的session分离 聊天室的在线好友列表 任务队列 应用排行榜 网站访问统计 数据过期处理 Redis需要安装在Linux的服务器上运行，在虚拟机上搭建一个centos的虚拟机作为Linux服务器 安装Reids，需要先将官网下载的源码进行编译，编译依赖gcc环境，如果没有gcc环境，需要安装gcc: yum install gcc-c++ 创建一个文件夹用于存放redis 　　 　使用命令： wget http://download.redis.io/releases/reids-4.0.14.tar.gz 的方式安装Reids 解压源码，使用命令： tar -zxvf redis-4.0.14.tar.gz 进入解压的目录进行编译：cd /usr/local/redis-4.0.14 安装到你指定的目录，例如：/usr/local/redis 　　　　　　　　　　　　　cd /usr/local/redis-4.0.14 　　　　　　　　　　　　　make

redis 简介 Redis 是用 C 语言开发的一个开源的高性能键值对（key-value）数据库。它通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，目前为止 Redis 支持的键值数据类型如下： 字符串类型 散列类型 列表类型 集合类型 有序集合类型 Redis 的应用场景 缓存（数据查询、短连接、新闻内容、商品内容等等） 分布式集群架构中的 session 分离 聊天室的在线好友列表 任务队列（秒杀、抢购、12306 等等） 应用排行榜 网站访问统计 数据过期处理（可以精确到毫秒） Redis HA 方案 HA(High Available，高可用性群集)机集群系统简称，是保证业务连续性的有效解决方案，一般有两个或两个以上的节点，且分为活动节点及备用节点。通常把正在执 行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到，并立即接续活动节点来执行业务。从而实现业务的不中断或短暂中断。 Redis 一般以主/从方式部署（这里讨论的应用从实例主要用于备份，主实例提供读写）该方式要实现 HA 主要有如下几种方案： 主从及哨兵架构 redis cluster集群 Redis一致性哈希算法 将用户和redis节点的hash值对应到一个32位的环形数据结构上，环形结构首尾封闭

redis分布式映射算法 一致性Hash算法的原理和实现 为了解决分布式系统中的负载均衡的问题 背景问题 有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均发到每台服务器上，每台服务器负载1/N的服务 硬Hash映射： 将每台服务器结点进行编号，0到N-1，Key%N就是映射到的服务器结点编号 硬Hash映射存在的问题 当分布式系统中服务器结点个数N变化的时候，每个Key对应的服务器结点的映射关系都要被改变，这会导致大量的Key会被重定向到不同的服务器结点上从而造成大量的缓存不命中，这种情况在分布式系统中是非常糟糕的，这个就是所谓的缓存雪崩，当这种情况发生时，服务器的数据库会存在非常大的压力，很可能会直接宕机 怎么解决硬Hash映射存在的问题？ 一致性Hash算法 一致性Hash算法 原理: 将整个Hash空间组织2成一个虚拟的圆环,假设某个哈希函数H的值的空间为0到2的32次方减一,即hash值是一个32位的无符号整型数，整个Hash空间环如下： 下一步将各个服务器结点使用H哈希函数进行哈希映射，具体可以选择服务器的IP或者主机名作为关键字进行映射，这样每台服务器就能确定其在Hash空间上的位置，比如下图： 接下来我们将数据对象映射到Hash空间环上，假设我们有A，B，C，D四个数据对象，他们的Hash空间环上的位置如下：