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Redis集群水平扩展（一）

Redis分布式方案一般有两种

1、客户端分区，优点是分区逻辑可控，缺点是需要客户端处理数据路由、高可用、故障转移等。

2、代理方案，优点是简化客户端逻辑和升级，缺点是加重架构复杂性和性能损耗。

Redis Cluster是官方提供的分布式解决方案，从3.0版本正式推出，和以上两种方案都不太一样，采用了虚拟槽分区，分区方式采用了hash分区，它并没有使用一致性hash（增减节点会导致部分数据无法命中，当使用少量节点时节点变化会导致影响数据映射），而是使用改进的一致性hash-虚拟槽方式分区。Redis Cluster使用了 16384 个虚拟槽，槽被分配给节点管理。

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Redis数据迁移

一、AOF方式

需求： 一个没有数据的redis。

清空redis数据方法

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bash> echo "keys *" | redis-cli --raw -p 6378 |sed -r 's/(.*)/redis-cli --raw -p 6378 del \1 /g' |bash

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ElasticSearch数据迁移

使用 https://github.com/taskrabbit/elasticsearch-dump

安装 nodejs, npm后使用 npm install elasticdump -g安装。

使用参考：

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ES=http://search-es-0.search-es.app.svc.cluster.local:9200
ED=http://es-0.es.infra.svc.cluster.local:9200
 
for index in `curl -s -XGET $ES/_cat/indices?h=i`
do
    # settings, analyzer, data, mapping, alias, template
    echo "elasticdump --input=$ES/$index --output=$ED/$index"
    elasticdump --input=$ES/$index --output=$ED/$index --limit=10000 --type=settings --searchBody '{"query": { "match_all": {} }, "stored_fields": ["*"], "_source": true }'
    elasticdump --input=$ES/$index --output=$ED/$index --limit=10000 --type=analyzer --searchBody '{"query": { "match_all": {} }, "stored_fields": ["*"], "_source": true }'
    elasticdump --input=$ES/$index --output=$ED/$index --limit=10000 --type=alias --searchBody '{"query": { "match_all": {} }, "stored_fields": ["*"], "_source": true }'
    elasticdump --input=$ES/$index --output=$ED/$index --limit=10000 --type=template --searchBody '{"query": { "match_all": {} }, "stored_fields": ["*"], "_source": true }'
    elasticdump --input=$ES/$index --output=$ED/$index --limit=10000 --type=mapping --searchBody '{"query": { "match_all": {} }, "stored_fields": ["*"], "_source": true }'
    elasticdump --input=$ES/$index --output=$ED/$index --limit=10000 --type=data --searchBody '{"query": { "match_all": {} }, "stored_fields": ["*"], "_source": true }'
    echo ""
done

 

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etcd: 从应用场景到实现原理的全方位解读

随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热，它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库，渐渐为开发人员所关注。在云计算时代，如何让服务快速透明地接入到计算集群中，如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现，更为重要的是，如何构建这样一套高可用、安全、易于部署以及响应快速的服务集群，已经成为了迫切需要解决的问题。etcd为解决这类问题带来了福音，本文将从etcd的应用场景开始，深入解读etcd的实现方式，以供开发者们更为充分地享用etcd所带来的便利。 Continue reading "etcd: 从应用场景到实现原理的全方位解读"

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MySQL的四种事务隔离级别

一、事务的并发问题

1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据

2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。

3、幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。

 

小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表。 Continue reading "MySQL的四种事务隔离级别"