讲解分布式数据存储的核心算法，数据分布的算法 hash算法 -> 一致性hash算法（memcached） -> redis cluster，hash slot算法 用不同的算法，就决定了在多个master节点的时候，数据如何分布到这些节点上去，解决这个问题 1、redis cluster介绍 redis cluster （1）自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据（2）提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的 在redis cluster架构下，每个redis要放开两个端口...
作者：林冠宏 / 指尖下的幽灵掘金：https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8博客：http://www.cnblogs.com/linguanh/GitHub ： https://github.com/af913337456/腾讯云专栏： https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities虫洞区块链专栏：https://www.chongdongshequ.com/article/1536563643883.html目录问题原形 条件选择 HyperLogLog 伯努利试验 估算的优化 扯上关系比特串 分桶 对应Redis 中对 Hyper...
目录 Java 算法 - 跳表：为什么 Redis 一定要用跳表来实现有序集合？ 1. 工作原理 1.1 链表二分查找时间复杂度 O(n) 1.2 跳表索引：打破 O(n) 时间复杂度 1.3 时间复杂度：用跳表查询到底有多快？ 1.4 空间复杂度：跳表是不是很浪费内存？Java 算法 - 跳表：为什么 Redis 一定要用跳表来实现有序集合？ 数据结构与算法之美目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 在二分法查找一文中，我们知道二分法查找一种高效...
跳表基于链表 提取节点，建立多级索引 跳表会否浪费内存 实际的软件开发中，原始链表中存储的有可能是很大的对象，而索引结点只需要存储关键值和几个指针，并不需要存储对象，所以当对象比索引结点大很多时，那索引占用的额外空间就可以忽略了。 高效的动态插入和删除 跳表支持查找，及高效的动态的插入、删除操作，时间复杂度都是 O(logn) 索引动态更新 作为一种动态数据结构，需要某种手段来维护索引与原始链表大小之间的平衡...
能够满足这样要求的哈希算法有很多，其中比较著名并且应用广泛的一个哈希算法，那就是MurmurHash 算法。尽管这个哈希算法在 2008 年才被发明出来，但现在它已经广泛应用到 Redis、MemCache、Cassandra、HBase、Lucene 等众多著名的软件中。
前言然而面对今年的大环境而言，跳槽成功的难度比往年高了很多，很明显的感受就是：对于今年的java开发朋友跳槽面试，无论一面还是二面，都开始考验一个Java程序员的技术功底和基础。对源码解读和核心原理理解也是成了加分项，特别是对 Java 的一些核心基础知识点掌握的不够或者没有体系方向的朋友面试也成了一个苦恼的事情。今天在这分享目前国内公司Java面试常问的问题包括JVM、常用的算法和数据结构，redis缓存，分布式，Spring...
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lua脚本 limit.lua local key = KEYS[1] local limit = tonumber(ARGV[1]) local current = tonumber(redis.call('get', key) or '0') if current + 1 > limit thenreturn 0 elseredis.call("INCRBY", key,"1")redis.call("expire", key,"30000")return 1 endjava代码// redis serverprotected static final String HOST_NAME = "192.168.1.29";//redis 端口protected static final int PORT = 6379;public RedisTemplate<String, ...
传统分布式算法 传统的分布式算法通常是采用hash取模的方式来处理数据与服务器节点的映射关系。 举个栗子 假设有个图片为test.jpg，现在有3个服务器，我们称之为0服务器、1服务器、2服务器。首先我们对这张图片进行hash，可以拿到一个散列值，用散列值对3进行取模，取模结果为0或者1或者2。如果结果是0则将图片存入0服务器节点上，如果是1则存入1服务器节点，如果是2则存入2服务器节点。按照上述的方式，此时假设我们有4个redis节点...
LRU产生的原因：解决Redis内存超出物理内存限制时，内存和磁盘产生频繁交换，导致Redis性能下降 在生产环境中不允许出现交换行为，为了限制使用最大使用内存，Redis提供配置参数maxmemory用于限制内存超出期望大小 实际内存超出maxmemory时Redis提供的可选策略：- noeviction：不会继续服务写请求（del除外），不影响读请求，好处保证数据不丢失。默认的淘汰策略- volatile-lru：尝试淘汰设置了过期时间的key，最少使用的key被优先...
在Redis中的LRU算法文中说到，LRU有一个缺陷，在如下情况下： ~~~~~A~~~~~A~~~~~A~~~~A~~~~~A~~~~~A~~| ~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~| ~~~~~~~~~~C~~~~~~~~~C~~~~~~~~~C~~~~~~| ~~~~~D~~~~~~~~~~D~~~~~~~~~D~~~~~~~~~D|会将数据D误认为将来最有可能被访问到的数据。 Redis作者曾想改进LRU算法，但发现Redis的LRU算法受制于随机采样数maxmemory_samples，在maxmemory_samples等于10的情况下已经很接近于理想的LRU算法性能...
在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。 1 、场景描述 假设，我们有三台缓存服务器，用于缓存图片，我们为这三台缓存服务器编号为0号、1号、2号，现在，有3万张图片需要缓存，我们希望这些图片被均匀的缓存到这3台服务器上，以便它们能够分摊...
前奏集群的概念早在 Redis 3.0 之前讨论了，3.0 才在源码中出现。Redis 集群要考虑的问题： 节点之间怎么据的同步，如何做到数据一致性。一主一备的模式，可以用 Redis 内部实现的主从备份实现数据同步。但节点不断增多，存在多个 master 的时候，同步的难度会越大。如何做到负载均衡？请求量大的时候，如何将请求尽量均分到各个服务器节点，负载均衡算法做的不好会导致雪崩。如何做到平滑拓展？当业务量增加的时候，能否通过简单的...