分片专题
为什么要做Redis分区和分片
Redis分区（Partitioning）和分片（Sharding）是将数据分布在多个Redis实例或多个节点上的做法。这种技术用于提高性能、可扩展性和可用性。以下是执行Redis分区和分片的主要原因： 1. **提高吞吐量**： - 通过将数据分散到多个节点，可以并行处理更多的操作，从而提高整体吞吐量。 2. **内存限制**： - 单个Redis实例的内存是有限的。分区允许数据
Python中引用复制、分片复制、完整复制
Python中引用复制、分片复制、完整复制 首先直接看例子： >>> l1=[1,2,3]>>> l11 = l1>>> l2=[4,5,l1]>>> l2[4, 5, [1, 2, 3]]>>> l3 = l2[:]>>> l3[4, 5, [1, 2, 3]]>>> import copy>>> l4 = copy.deepcopy(l2)>>> l4[4, 5, [
为什么分片，尽量选择客户端分片架构
在分布式系统中，数据分片是一种常见的技术，用于将大型数据集分散存储在多个服务器上，以提高性能和可扩展性。分片可以发生在客户端或服务器端，每种方式都有其优缺点。客户端分片架构通常指的是数据分片的决策和操作由客户端应用程序来执行，而不是由中间件或服务端来处理。选择客户端分片架构可以带来以下好处： 1. **减少网络I/O**：客户端直接与数据存储节点通信，避免了中间件的介入，减少了一次网络I/O操作
持久化、主从 、分片、哨兵
目录 持久化 RDB（存数据） 使用场景 bgsave 使用方法 原理 AOF（存命令） 使用方法 原理 bgrewriteaof AOF和RDB 主从集群 搭建 数据同步原理(slave宕机） 全量同步 增量同步 集群优化 总结 哨兵机制（master宕机） 机制 监控 自动故障恢复 通知 搭建哨兵集群 RedisTemplate的哨兵模
iOS 网络相关面试题（IP协议、IP数据报分片、IPv4编址、网络地址转换（NAT））
之前有说到OSI七层协议中的应用层（HTTP协议）、传输层（TCP协议、UDP协议），在传输层之上就是网络层，网络层负责IP数据报的产生以及IP数据包在逻辑网络上的路由转发，网络层分为三个组件： 1、IP协议 2、路由选择协议，它决定了数据报从源到目的地所流经的路径 3、ICMP协议 (Internet Control Message Protocol, 因特网控制报文协议)，报告数据报中
Redis缓存雪崩（主从复制、哨兵模式（脑裂）、分片集群）
缓存雪崩： 在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。 方法一： 给不同key的TTL添加随机值，以此避免同一时间大量key失效。（用于解决同一时间大量key过期，后面的方法用于解决redis宕机） 方法二： 使用Redis集群提高服务可用性（哨兵模式、分片集群） 主从复制（解决高并发读）： 在讲哨兵模式之前，我们需要先了解一
【ClickHouse】副本、分片集群 （六）
副本 副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台ClickHouse节点宕机，那么也可以从其他服务器获得相同的数据。 https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/replication/ 副本写入流程 写入流程如图-18所示: 图-18 写入流程 配置步骤 1)启动zookeeper
Redis持久化主从哨兵分片集群
文章目录 1. 单点Redis的问题数据丢失问题并发能力问题故障恢复问题存储能力问题 2. Redis持久化 -> 数据丢失问题RDB持久化linux单机安装Redis步骤RDB持久化与恢复示例RDB机制RDB配置示例RDB的fork原理总结 AOF持久化AOF配置示例AOF文件重写RDB与AOF对比 3. Redis主从 -> 并发能力问题主从架构搭建主从架构示例集群架构准备实例和配置启
Redis分片集群搭建
主从模式可以解决高可用、高并发读的问题。但依然有两个问题没有解决： 海量数据存储高并发写 要解决这两个问题就需要用到分片集群了。分片的意思，就是把数据拆分存储到不同节点，这样整个集群的存储数据量就更大了。 Redis分片集群的结构如图 分片集群特征： 集群中有多个master，每个master保存不同分片数据 ，解决海量数据存储问题每个master都可以有多个slave节点 ，确保高可用m
原生分片文件上传、合并的具体步骤
前端是把文件分片传来的，获得第一片文件的时候要进行下特殊的判断：数据库中是否已经有了该文件（通过文件的MD5值进行查询），如果有的话就重命名，并且实现秒传。 //如果上传的是第一个分片if (chunkIndex == 0) {//封装一个查询,查询数据库中是否已经有FileInfoQuery infoQuery = new FileInfoQuery();infoQuery.setFil
Redis 集群 - 数据分片算法
前言 广义的集群：只要是多个机器构成了一个分布式系统，都可以被称为集群。 狭义的集群：redis 的集群模式，这个集群模式下，主要是解决存储空间不足的问题。 Redis 集群 redis 采用主从结构，可以提高系统的可用性，但是并不能解决存储空间不足的问题，因为主节点和从节点存储的都是全量数据，随着业务功能的逐步使用，存储数据的逐步增加，re
Java面试题:Redis分片集群结构
分片集群结构 Redis存在以下两个问题 海量数据的存储问题 高并发写的问题 分片集群特征 集群中有多个master,每个master保存不同数据 每个master都可以有多个slave节点 master之间通过ping监测彼此的健康状态 客户端请求可以访问集群的任意节点,最终会被转发到正确的节点 分片集群结构的数据读写 引入哈希槽概念,存在16384个哈希槽,每个key通过C
js: 百度云BOS 分片上传
百度云BOS存储后怎么查看或下载呢？ // 1) 查看登录到百度智能云控制台 – 对象存储BOS”服务–选择一个Bucket，进入后可以查看该Bucket下的所有文件和文件夹。 2）下载OS浏览器端不支持批量下载，可以通过以下方式下载文件(使用BOS桌面客户端/使用API/SDK/使用BOSCMD命令行工具) // 购买 百度云BOS（对象存储服务）的endpoint、AccessKey
深入理解Elasticsearch集群：节点与分片机制
Elasticsearch作为当下最流行的开源搜索引擎和数据分析引擎之一，其强大的分布式集群能力和可扩展性是其核心优势。在Elasticsearch集群中，节点（Node）和分片（Shard）是两个核心概念，它们共同构成了Elasticsearch集群的基础架构。本文将深入探讨这两个概念，帮助读者更好地理解Elasticsearch集群的工作原理。 一、Elasticsearch集群概述 在E
IP分片的隐患，以及TCP分片
好的，我们来用一个生活中的例子更详细地解释 MTU、MSS，以及 IP 和 TCP 分片。 MTU 和 MSS 的概念 MTU（Maximum Transmission Unit，最大传输单元）： 假设你搬家，需要用卡车搬运家具。 卡车的最大承载重量是 1500 公斤（MTU）。 任何超过这个重量的家具都需要拆分成多个部分运送。 MSS（Maximum Segment Size
集群与分片：深入理解及应用实践
目录 引言什么是集群？ 集群的定义集群的类型 什么是分片？ 分片的定义分片的类型 集群与分片的关系集群的应用场景 负载均衡高可用性 分片的应用场景 大数据处理数据库分片 集群与分片的架构设计 系统架构设计数据存储设计 案例分析 Hadoop 集群Elasticsearch 分片 性能优化策略 集群性能优化分片性能优化 挑战和解决方案总结参考资料 引言 在现代计算系统中，处理大规模数据和提高系
Redis系列 - 主从库模式、哨兵和分片集群
主从库模式 Redis的高可靠性主要包括两方面： 数据尽量少丢失：RDB & AOF机制服务尽量少中断：增加副本冗余 主从模式 Redis提供了主从库模式，增加冗余的副本来提高Redis集群的高可靠性。主从库之间采用读写分离的方式，写请求只能在主库，读请求在主从库都可以完成。 读操作：主库、从库写操作：主库 --> 主库写完后同步从库 写请求为什么只能在主库上，若从库和主库上都可以
Springboot使用webupload大文件分片上传（包含前后端源码）
Springboot使用webupload大文件分片上传（包含源码） 1. 实现效果1.1 分片上传效果图1.2 分片上传技术介绍 2. 分片上传前端实现2.1 什么是WebUploader？功能特点接口说明事件APIHook 机制 2.2 前端代码实现2.2.1（不推荐）使用官方压缩文件方式引入2.2.2 （推荐）模块引入2.2.3 核心代码2.2.4 项目结构和运行效果 2.3 分片上传
大数据框架(分区，分桶，分片)
0.前言 在大数据分布式中，分区，分桶，分片是设计框架的重点 一、Hive分区与分桶 1.1Hive分区 是按照数据表的某列或者某些列分为多区，在hive存储上是hdfs文件，也就是文件夹形式。现在最常用的跑T+1数据，按当天时间分区的较多。 把每天通过sqoop或者datax拉取的一天的数据存储一个区，也就是所谓的文件夹与文件。在查询时只要指定分区字段的值就可以直接从该分区查找即可。创
美团面试：百亿级分片，如何设计基因算法？
尼恩说在前面 在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很重要的架构类/设计类的场景题： 1.说说分库分表的基因算法？ 2.大厂常用的基因算法，是如何设计的？ 3.百亿级分片，如何设计基因算法？ 最近有小伙伴在面试美团，又遇到这一个问题。小伙伴支支吾吾的说了几句，卒。 所以
Vue3_对接腾讯云COS_大文件分片上传和下载
目录 一、腾讯云后台配置 二、安装SDK 1.script 引入方式 2.webpack 引入方式 三、文件上传 1.new COS 实例 2.上传文件 四、文件下载 腾讯云官方文档： 腾讯云官方文档https://cloud.tencent.com/document/product/436/11459 一、腾讯云后台配置 1.登录 对象存储控制台 ，创建存储桶
后端大量数据返回，采用数据压缩+分片操作，加快前端响应速度，个人技术总结
1. 业务场景 场景类似于，可以查看到这段时间内指定的所有物品的运动轨迹，可以进行回放操作。 2. 解决方案 2.1. 在不考虑压缩的情况，可以尽可能减少传输数据的大小 比如 {[{"consDept":"A部门","consDeptCode":"001","provinceScheduleVO":[{"projectTypeCode":"DEngineering","percentSc
Docker 部署 Redis Cluster 高性能高可用分片集群
文章目录 1、环境准备2、Cluster 集群讲解2.1、Cluster 介绍2.2、Cluster 和哨兵模式区别2.3、Cluster 如何分散存储数据 3、Cluster 搭建流程3.1、安装 Docker3.2、启动 Redis 容器3.3、创建 Cluster 集群 4、Cluster 集群测试4.1、读写操作4.2、故障转移 1、环境准备 准备6台2核2G阿里云EC
前端实现大文件分片并行上传、断点续传、秒传（完整解析）
一、总体流程图 二、具体步骤 简单理解：前端先将文件切割多份，在进行上传，由后端进行切片合并操作。 具体逻辑： 1. 前端选中上传文件（如果是批量上传就把选中的文件存入选中文件列表数组中，后续在遍历上传）2. 判断文件大小是否大于设定的阈值（如果小于的话就不用切片上传，直接走单文件上传逻辑）3. 如果大于的话就进入到大文件切片上传逻辑4.按照固定大小对文件进行slice切片得到切
【篇二】使用springboot+vue实现阿里云oss文件直传，解决大文件分片上传问题
一、前言 上一篇《使用springboot+vue实现阿里云oss上传》写了如何使用springboot+vue实现阿里云oss文件上传。这种方式虽然通用，但有个弊端就是当上传大文件时，容易导致文件还未上传完页面请求就超时了，如果想把oss的文件路径保存到数据库则无法实现。 针对这个阿里云也推出了直传的方式。这个方式避免文件传输到后台再转存到oss，大大缩减了上传时间，并且支持分片上传方式，对