相比于单可用区集群来说，腾讯云支持的多可用区集群提供更高的容灾能力，可有效的抵御可用区中断或者机房级别的故障。针对存量实例巡检发现的单可用区Redis集群，推荐升级至多可用区集群部署。
Redis单副本，采用单个Redis节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。
Redis 单副本，采用单个 Redis 节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。
Redis 单副本，采用单个Redis节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。
很多朋友向我咨询关于里面提到的高可用的方案的优缺点以及如何选择合适的方案线上使用，这里再整理发出来，供大家参考，如有不妥之处，欢迎批评指正，也欢迎推荐更好的技术方案。不废话了，来看看方案吧～
来 源：https://yq.aliyun.com/articles/690978
采用主从（master-replica）模式搭建。主节点提供日常服务访问，备节点提供HA高可用，当主节点发生故障，系统会自动在30秒内切换至备节点，保证业务平稳运行。
Redis 单副本 Redis 多副本(主从) Redis Sentinel(哨兵) Redis Cluster(集群) Redis 自研
1、Redis-Server：Redis服务端，用于存储用户数据的，此处就一个master节点【IP: 100.100.100.1:6379】
针对读多写少的业务场景，为解决热点数据的集中读需求，腾讯云Redis支持读写分离功能，最大1主5从模式，即最大5倍的读能力扩展。当集群中的副本数量已经达到5个上限时，不能再通过简单增加副本的方式来扩展读能力，因此建议通过分片数量扩展的方式来提升集群总体的读写能力，应对可能发生的业务请求增加。
评估增加的业务请求是否符合预期，如果是预期内正常的请求增加，那么建议通过集群水平扩展来增加CPU处理能力。
Redis是业界著名的内存型数据库，提供了多种数据结构和强大的性能，可用于高速读写需求场景，适合实时读/写操作。在Redis中，通常有两种数据分片或高可用方案：主从复制和分布式集群。
编辑｜邓艳琴 完整 PPT 下载： https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5269 JuiceFS GitHub 地址： https://github.com/juicedata/juicefs
Redis在缓存应用场景中拥有不可取代的地位，被广泛应用于数据缓存、游戏存储、分布式会话存储、实时分析和机器学习等场景。腾讯云在Redis数据库领域的不断突破，将为用户提供极致易用、易维护、高可靠、低成本的云上数据库服务。
默认情况下，云开发的函数部署在公共网络中，只可以访问公网。如果开发者需要访问腾讯云的 Redis、TencentDB、CVM、Kafka 等资源，需要建立私有网络来确保数据安全及连接安全。本文会演示如何在云开发的函数中使用 Redis，如需访问其他数据库资源，也可以参考本文的思路。 ▌Redis 介绍及应用场景 Redis 是一个开源的 In-Memory 的 NoSQL 数据库，可以用作数据库、缓存和消息中间件。支持多种类型的数据结构，如字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）
作者 | 贾驰千、余智平 酷家乐中间件团队研发工程师 随着云数据库数量以及成本的迅速增加，数据库成本管理和优化成为了企业所关注的方向。酷家乐针对云数据库做了一系列的深度成本优化动作，收益颇丰。本文为详细介绍~ 供你参考。 一、背景摘要 近年来，随着上云的普遍化，降本成为了备受关注的热门话题。越来越多的企业开始重视云资源的成本优化，FinOps更是横空出世，得到了众多企业的拥抱。 作为全球领先的云设计软件平台和 SaaS 服务提供商，（群核科技）酷家乐的产品都构建在公有云之上，截止目前，我们使用了上
这个大学在计算机学术界、工业界的地位举足轻重，其中的AMP实验室曾开发出了一大批大获成功、 对计算机行业产生深远影响的分布式计算技术，包括 Spark、Mesos、Tachyon 等。作为AMP的继任 者，于2017年2月新成立的RISE实验室致力于开发实时、智能、可安全执行的新一代大数据处理系 统，已经开源了新型分布式执行框架Ray等项目
默认情况下，云开发的函数部署在公共网络中，只可以访问公网。如果开发者需要访问腾讯云的 Redis、TencentDB、CVM、Kafka 等资源，需要建立私有网络来确保数据安全及连接安全。
郜德光，携程技术保障中心高级数据库经理，负责数据库相关的运维工作，参与了SQL Server和MySQL的高可用以及数据库容灾建设。喜欢钻研技术，对数据相关的技术一直保持着浓厚的兴趣。
今天老板让我写一篇腾讯云云原生的微服务项目部署实践，还要实现同城双活。听说ChatGPT已经“出圈”了，无所不能，还可以帮人写文章，刚好最近比较懒，看看他能否帮我写完这篇实践，并教会我实现同城双活部署。
一 什么是主从复制 机器故障；容量瓶颈；QPS瓶颈 一主一从，一主多从 做读写分离 做数据副本 扩展数据性能 一个maskter可以有多个slave 一个slave只能有一个master 数据流向是单向的，从master到slave 二 复制的 配置 2.1 slave 命令 6380是从，6379是主 在6389上执行 slave of 127.0.0.1 6379 #异步 slaveof no one #取消复制，不会把之前的数据清除 2.2 配置文件 slaveof ip port #配置从节点i
随着业务对持续性要求越来越高，云上不少企业对跨AZ或多地域的容灾建设有强烈的诉求。当企业内部经过评估选定容灾建设整体方向，即同城双活；需要对方案进行验证，包括组件容灾能力建设，数据同步以及切换验证等。通常对组件容灾能力建设和验证会花费大量时间，如果测试不符合预期，对之前调研、部署以及测试人力和时间成本带来较大耗费。因此借助云平台能力“一站式”提升系统容灾能力，助力企业降本增效。
腾讯云新版本监控（5秒粒度）已经灰度3个多月了，原有的分钟级粒度的监控版本仍然会继续保留一段时间，有条件的企业和开发者推荐升级至5秒监控，后续官方应该会提供合适的升级方案。
前面一节，我们聊了 AOF，AOF 有个不足点就是：进行数据恢复时，需要逐一把日志都执行一遍，非常耗时间。
1、分布式系统是用来解决集中式架构的性能瓶颈问题，其核心是可扩展性，其特点包括：不出现单点故障、无状态等。依照 CAP 理论，分布式系统只能在 CP 和 AP 之间做取舍。
承接上一篇《理解分布式系统中的缓存架构(上)》，介绍了大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景，本文主要介绍缓存架构设计常见问题以及解决方案，业界案例。
本系列我们会以设计分布式延迟队列时重点考虑的模块为主线，穿插灌输一些消息队列的特性实现方法，通过分析Dyno-queues 分布式延迟队列的源码来具体看看设计实现一个分布式延迟队列的方方面面。
通常来讲，我们可以这样定义，即，锁是多个线程检查是否允许访问资源的单一参考点。因此，例如，如果一个线程想要在某处写入数据，它必须首先检查是否已经存在写锁。如果写锁存在，它必须等到锁被释放才能获得自己的锁并执行它的写操作。这样，基于锁，可以防止多个线程同时写入，否则可能会导致数据损坏等不利影响。
“到2023年，世界上3/4的数据库都会跑在云上。重复造轮子的企业不会走得太远，腾讯愿意做让企业站在自己肩膀上的巨人”
分布式缓存作为性能加速器，在系统优化中承担着非常重要的角色。相比本地缓存，虽然增加了一次网络传输，大约占用不到 1 毫秒外，但是却有集中化管理的优势，并支持非常大的存储容量。
精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：
Java Hotspot 虚拟机中，每个对象都有对象头（包括 class 指针和 Mark Word)。Mark Word 平时存储这个对象的 哈希码、分代年龄，当加锁时，这些信息就根据情况被替换为 标记位(轻重量级锁)、线程锁记录指针、重量级锁指针、线程ID等内容。
Redis和Memcached都是常见的内存数据库，被广泛应用于缓存和高速数据存储方面。虽然它们之间有很多相似之处，但是也存在许多不同点。下面将分别从以下几个方面探讨Redis相对于Memcached的优势。
之前的文章中，我们讲述了redis的复制机制，通过复制，数据可以被备份，然后这些备份的副本可以用来做读写分离、负载均衡、故障转移等，在实际应用复制功能时，有一些点还是需要注意的，这里咱们罗列下。
分布式系统，通过数据冗余，来保证数据的安全。要写一个分布式系统，一道绕不过去的坎，那就是数据同步。
给定一个abdcdd字符串和一个abd字符串，在abdcdd字符串中找出abd字符串出现的第一个位置（从0开始），如果不存在，则返回-1.
当下，随着数字化技术不断深入，愈来愈多企业将核心业务搬到线上。业务系统高可用、可扩展、容灾能力决定企业系统的连续性，中间件作为构建企业核心系统的重要组成部分，其高可用容灾能力也将决定应用系统的。本文结合腾讯云中间件各PaaS产品的容灾能力及实践，以一个行业头部客户业务容灾实践举例，来展开说明基于腾讯云中间件PaaS层相关产品的实践。
大数据时代，企业对于DBA也提出更高的需求。同时，NoSQL作为近几年新崛起的一门技术，也受到越来越多的关注。本文分享两大方向内容：一、公司在KV存储上的架构演进以及运维需要解决的问题；二、对NoSQ
大数据时代，企业对于DBA也提出更高的需求。同时，NoSQL作为近几年新崛起的一门技术，也受到越来越多的关注。本文将基于个推SRA孟显耀先生所负责的DBA工作，和大数据运维相关经验，分享两大方向内容：
如果出现上图情况，Exited (1) 3 seconds ago，可以通过 docker logs 查看：
社交平台由于内容成本较低，重度依赖用户关系，实时互动、动态浏览。对系统整体性能要求较高。新浪微博由于较大的市场占有率，用户体量大，在这一领域有很多经验，作者之前负责的理财社区业务与其有很多相似的地方，可以借鉴。下面会做一些比较分析。
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