深度剖析Redis源码的第二部分,助您全面理解其内部机制。
Redis源码分析2.深入探究
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本书以 Spark 1.02 版本源码为基础,深入剖析 Spark 解决的关键问题和解决方案。通过精心设计的小实验,逐步揭示每一步背后的处理逻辑,助您深刻理解 Spark 的实现机制。
核心内容
作业提交与执行 (第 3-5 章): 详细解析 Spark Core 中作业的提交与执行过程,深入分析容错处理机制。
Spark Lib 库探索 (第 6-9 章): 初步探索 Spark Lib 库的功能和使用方法,为进一步掌握 Spark 技术奠定基础。
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Redis源码日志深入剖析高性能设计与实现
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Redis是一款高性能的键值存储系统,深入解析其源码有助于理解其内部机制,以下是Redis在实现高并发处理和海量数据存储方面的关键技术:
1. 单线程模型
Redis采用单线程处理客户端请求,避免多线程上下文切换开销。借助epoll或kqueue实现I/O复用,可监听大量连接,实现高效并发。
2. 内存优化
Redis将数据存储在内存中,响应速度极快,并通过设计高效的数据结构(如哈希表、链表、跳跃表等)减少内存占用。
3. 命令执行的原子性
所有命令的执行都是原子性的,避免了数据不一致的情况。
4. 发布/订阅系统
Redis通过发布/订阅实现消息传递,为分布式系统提供支持。
5. Lua脚本支持
内置的Lua解释器允许用户编写并执行脚本,以支持复杂事务和逻辑。
6. 持久化策略
Redis提供了两种持久化方案:RDB快照和AOF日志,分别保证数据定期备份和写操作的记录。
7. 主从复制与高可用性
主从复制和Sentinel哨兵系统构建了Redis的分布式架构,提高了系统的可用性和读取性能。
8. Cluster集群
Redis Cluster支持数据自动分片,能够实现水平扩展,以应对更大的存储和处理需求。
通过阅读源码和理解这些模块的设计,开发者能掌握内存管理、性能优化和分布式系统的开发技术。
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MySQL Cluster 是一种高可用性、高性能的数据库解决方案,支持分布式和内存数据存储,实现零停机时间、数据持久化和跨多个节点的数据复制,以确保即使在硬件故障时,应用程序依然能够保持服务的连续性。以下是 MySQL Cluster 的核心特性:
1. 无共享架构
MySQL Cluster 采用无共享架构设计,每个节点都有独立的存储和处理资源,无单点故障,显著提高了可扩展性和容错性。
2. 内存中数据处理
数据存储在内存中,加速了读写操作,适用于高速数据访问需求场景。
3. 数据分区
数据自动分散到多个节点,并发处理能力大幅提升。分区采用散列或范围方式,确保数据均衡分布。
4. 自动故障恢复
当节点故障时,MySQL Cluster 自动检测并重新配置,将故障数据副本移至其他活跃节点,保证服务连续性。
5. 多层架构
MySQL Cluster 由管理节点(NDBMGR)、数据节点(NDB)和SQL节点组成。管理节点负责配置和监控,数据节点负责数据处理,SQL节点提供与应用的 SQL 接口。
6. 事务支持
支持 ACID 事务,确保数据一致性和完整性。
7. 复制与复制模式
采用多版本并发控制(MVCC)实现数据复制,支持同步与异步模式,可根据应用需求选择适当策略。
8. 安全性
提供用户认证、访问控制和SSL加密,确保数据安全。
9. 灵活性
支持物理服务器、虚拟机或云环境的部署,适用于跨地理位置的分布式部署。
10. 监控与管理工具
MySQL Cluster 提供 ndb_mgm 和 MySQL Workbench 等工具,协助管理员监控集群状态。
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