redis集群之Codis
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在大数据高并发场景下 ， 单个 Redis 实例往往会显得捉襟见肘 。 首先体现在内存上 ， 单个 Redis 的内存不宜过大 ， 内存太大会导致 rdb 文件过大 ， 进一步导致主从同步时全量同步时间过长 ， 在实例重启恢复时也会消耗很长的数据加载时间 ， 特别是在云环境下 ， 单个实例内存往往都是受限的 。 其次体现在 CPU 的利用率上 ， 单个 Redis 实例只能利用单个核心 ， 这单个核心要完成海量数据的存取和管理工作压力会非常大 。 正是在这样的大数据高并发的需求之下 ， Redis 集群方案应运而生 。 它可以将众多小内存的 Redis 实例综合起来 ， 将分布在多台机器上的众多 CPU 核心的计算能力聚集到一起 ， 完成海量数据存储和高并发读写操作 。 Codis 是 Redis 集群方案之一 ， 令我们感到骄傲的是 ， 它是中国人开发并开源的 ， 来自前豌豆荚中间件团队 。 绝大多数国内的开源项目都不怎么靠谱 ， 但是 Codis 非常靠谱 。 有了Codis 技术积累之后 ， 项目「突头人」刘奇又开发出来中国人自己的开源分布式数据库 ——TiDB ， 可以说 6 到飞起 。 从 Redis 的广泛流行到 RedisCluster 的广泛使用之间相隔了好多年 ， Codis 就是在这样的市场空缺的机遇下发展出来的 。 大型公司有明确的 Redis 在线扩容需求 ， 但是市面上没有特别好的中间件可以做到这一点 。
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