Redis主从复制和哨兵架构图,集成Spring Boot项目实战分享
目录
- 1. Redis 主从复制
- 2. Redis 哨兵架构
- 3. 集成spring boot项目案列
Redis 主从复制和哨兵架构是 Redis 集群的重要组成部分,用于提高 Redis 集群的可用性和性能。以下是 Redis 主从复制和哨兵架构的详细介绍,包括架构图和 Java 代码详解。
1. Redis 主从复制
Redis 主从复制是通过节点间的异步复制实现的。在 Redis 集群中,每个主节点可以有多个从节点,每个从节点只能有一个主节点。当一个主节点接收到写入操作时,它会将这个操作记录在自己的本地数据库中,并将操作复制到所有从节点中。从节点通过复制积压缓冲区获取这些命令,并在本地执行它们,以保证从节点的数据和主节点的数据一致。
Redis 主从复制的架构图如下所示:
+--------------------+ +--------------------+
| Master |<--------->| Slave |
+--------------------+ +--------------------+ | | | | | | | | |
+--------------------+ +--------------------+
| Master |<--------->| Slave |
+--------------------+ +--------------------+
在 Java 中,创建一个 Redis 主节点需要使用 RedisServer 类,创建一个 Redis 从节点需要使用 RedisSlave 类。以下是一个简单的 Java 代码示例,用于创建一个 Redis 主节点和一个从节点:
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.RedisClient;
public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建 Redis 主节点 RedisServer redisServer = new RedisServer(6379); redisServer.start();// 创建 Redis 从节点 RedisClient slaveClient = new RedisClient(redisServer.getAddress(), 6379); slaveClient.connect();// 执行主节点和从节点之间的同步 slaveClient.slaveOf(redisServer.getAddress(), 6379); }
}
2. Redis 哨兵架构
Redis 哨兵模式是在 Redis 主从的基础上进行升级的,它可以选举 master,并在 master 故障的时候进行切换。Redis 哨兵通过 sentinel.conf 配置文件来存放配置,其中包括 sentinel 的监听端口、master 的 IP 地址和端口号等信息。
Redis 哨兵架构图如下所示:
+--------------------+ +--------------------+
| Sentinel |<--------->| Master |
+--------------------+ +--------------------+ | | | | | | | | |
+--------------------+ +--------------------+
| Sentinel |<--------->| Master |
+--------------------+ +--------------------+
在 Java 中,可以使用 RedisSentinel 类来创建一个 Redis 哨兵节点。以下是一个简单的 Java 代码示例,用于创建一个 Redis 哨兵节点:
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.RedisClient;
public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建 Redis 哨兵节点 RedisSentinel sentinel = new RedisSentinel("sentinel.conf"); sentinel.start();// 执行哨兵节点的同步 sentinel.syncConfig(); }
}
综上所述,Redis 主从复制和哨兵架构是 Redis 集群的重要组成部分,它们可以提高 Redis 集群的可用性和性能。在 Java 中,可以使用 RedisServer、RedisClient 和 RedisSentinel 类来创建 Redis 主节点、从节点和哨兵节点。
3. 集成spring boot项目案列
Redis 主从复制和哨兵模式是 Redis 集群的基础架构,可以在多个节点之间同步数据,提高 Redis 的可用性和性能。在 Spring Boot 项目中,可以使用 Redis 的事务来实现分布式锁和并发控制等功能。
以下是一个简单的示例,展示如何在 Spring Boot 项目中集成 Redis 主从复制和哨兵模式:
- 首先,在 pom.xml 文件中添加对 Redis 依赖的配置:
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
- 创建 Redis 配置类,设置主从复制和哨兵模式的相关参数:
@Configuration
@EnableTransactionManagement
public class RedisConfig {@Bean public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) { RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>(); template.setConnectionFactory(jedisConnectionFactory); template.setEnableTransactionSupport(true); return template; }@Bean public RedisSlave slave(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) { RedisSlave slave = new RedisSlave(); slave.setMasterAddress("localhost", 6379); slave.setPassword("password"); slave.setDatabase(0); jedisConnectionFactory.setSlaveOFlag(true); return slave; }@Bean public RedisMaster master(JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory) { RedisMaster master = new RedisMaster(); master.setHostName("localhost"); master.setPort(6379); master.setPassword("password"); master.setDatabase(0); jedisConnectionFactory.setMasterOFlag(true); return master; }
}
在配置类中,我们创建了 RedisTemplate、RedisSlave 和 RedisMaster 三个 bean。RedisTemplate 用于配置 Redis 连接和事务支持,RedisSlave 和 RedisMaster 用于配置从节点和主节点的相关参数。
3. 在 Spring Boot 应用程序中使用 Redis 事务来实现分布式锁和并发控制等功能:
@Service
public class LockService {private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;public LockService(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; }public void lock(String lockKey) { try { redisTemplate.set(lockKey, "locked", 3000); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }public void unlock(String lockKey) { try { redisTemplate.delete(lockKey); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
}
在这个示例中,我们创建了一个 LockService 类,它使用 RedisTemplate 来实现分布式锁的功能。lock 方法尝试在 Redis 中设置一个锁键,如果设置成功则表示获取到锁,否则抛出异常。unlock 方法尝试在 Redis 中删除锁键,如果删除成功则表示释放锁,否则抛出异常。
以上是一个简单的示例,展示了如何在 Spring Boot 项目中集成 Redis 主从复制和哨兵模式。通过使用 Redis 事务和分布式锁,可以实现高并发和分布式环境下的优雅编程。
相关文章:
Redis主从复制和哨兵架构图,集成Spring Boot项目实战分享
目录 1. Redis 主从复制2. Redis 哨兵架构3. 集成spring boot项目案列 Redis 主从复制和哨兵架构是 Redis 集群的重要组成部分,用于提高 Redis 集群的可用性和性能。以下是 Redis 主从复制和哨兵架构的详细介绍,包括架构图和 Java 代码详解。 1. Redis …...

java中try-with-resources自动关闭io流
文章目录 java中try-with-resources自动关闭io流0 简要说明try-with-resources java中try-with-resources自动关闭io流 0 简要说明 在传统的输入输出流处理中,我们一般使用的结构如下所示,使用try - catch - finally结构捕获相关异常,最后不…...

Games101学习笔记 -光栅化
光栅化 经过MVP矩阵和视口变换后,我们就可以从相机的角度看到一个和屏幕大小一致的二维平面。 那么把这个看到的二维平面应用到我们的屏幕上的过程就是光栅化。在这儿我们需要补充一个概念-像素: 像素: 一个二位数组,数组中每个…...

Pytorch量化之Post Train Static Quantization(训练后静态量化)
使用Pytorch训练出的模型权重为fp32,部署时,为了加快速度,一般会将模型量化至int8。与fp32相比,int8模型的大小为原来的1/4, 速度为2~4倍。 Pytorch支持三种量化方式: 动态量化(Dynamic Quantization&…...
Sql奇技淫巧之EXIST实现分层过滤
在这样一个场景,我 left join 了很多张表,用这些表的不同列来过滤,看起来非常合理 但是出现的问题是 left join 其中一张或多张表出现了笛卡尔积,且无法消除 FUNCTION fun_get_xxx_helper(v_param_1 VARCHAR2,v_param_2 VARCHAR2…...
Linux下升级jdk1.8小版本
先输入java -version 查看是否安装了jdk java -version (1)如果没有返回值,直接安装新的jdk即可。 (2)如果有返回值,例如: java version "1.8.0_251" Java(TM) SE Runtime Enviro…...

【Mysql】数据库基础与基本操作
🌇个人主页:平凡的小苏 📚学习格言:命运给你一个低的起点,是想看你精彩的翻盘,而不是让你自甘堕落,脚下的路虽然难走,但我还能走,比起向阳而生,我更想尝试逆风…...
87 | Python人工智能篇 —— 机器学习算法 决策树
本教程将深入探讨决策树的基本原理,包括特征选择方法、树的构建过程以及剪枝技术,旨在帮助读者全面理解决策树算法的工作机制。同时,我们将使用 Python 和 scikit-learn 库演示如何轻松地实现和应用决策树,以及如何对结果进行可视化。无论您是初学者还是有一定机器学习经验…...

【计算机视觉】干货分享:Segmentation model PyTorch(快速搭建图像分割网络)
一、前言 如何快速搭建图像分割网络? 要手写把backbone ,手写decoder 吗? 介绍一个分割神器,分分钟搭建一个分割网络。 仓库的地址: https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch该库的主要特点是&#…...
解析湖仓一体的支撑技术及实践路径
自2021年“湖仓一体”首次写入Gartner数据管理领域成熟度模型报告以来,随着企业数字化转型的不断深入,“湖仓一体”作为新型的技术受到了前所未有的关注,越来越多的企业视“湖仓一体” 为数字化转型的重要基础设施。 01 数据平台的发展历程…...

40.利用欧拉法求解微分方程组(matlab程序)
1.简述 求解微分方程的时候,如果不能将求出结果的表达式,则可以对利用数值积分对微分方程求解,获取数值解。欧拉方法是最简单的一种数值解法。前面介绍过MATLAB实例讲解欧拉法求解微分方程,今天实例讲解欧拉法求解一阶微分方程组。…...

OpenAI-Translator 实战总结
最近在极客时间学习《AI 大模型应用开发实战营》,自己一边跟着学一边开发了一个进阶版本的 OpenAI-Translator,在这里简单记录下开发过程和心得体会,供有兴趣的同学参考 功能概览 通过openai的chat API,实现一个pdf翻译器实现一个…...

【工业机器人】用于轨迹规划和执行器分析的机械手和移动机器人模型(MatlabSimulink)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
开源在线文档服务OnlyOffice
开源在线文档服务OnlyOffice应用启动与示例运行 - 掘金 ONLYOFFICE API 文档 - Example - IDEA运行Java示例 | ONLYOFFICE中文网 NEXTCLOUDonlyoffice的搭建和使用_nextcloud onlyoffice_莫冲的博客-CSDN博客 OnlyOffice java 部署使用,文件流方式 预览文件 | 言曌博…...
汽车基本常识
目录 电源KL30KL15 零部件简称 电源 KL30 KL15 零部件简称 VCU:整车控制器 直接网络管理节点 CDU:充电系统控制器 MCU:电机控制器 TCU:变速箱控制器 ABS:防抱死系统 EPS:助力转向 T-Box:远程…...

百度资深PMO阚洁受邀为第十二届中国PMO大会演讲嘉宾
百度在线网络技术(北京)有限公司资深PMO阚洁女士受邀为由PMO评论主办的2023第十二届中国PMO大会演讲嘉宾,演讲议题:运筹于股掌之间,决胜于千里之外 —— 360斡旋项目干系人。大会将于8月12-13日在北京举办,…...
为什么C++有多种整型?
C中有多种整型是为了满足不同的需求,提供更灵活和高效的整数表示方式。不同的整型具有不同的字节大小、范围和精度,可以根据应用的需求选择合适的整型类型。以下是一些原因解释为什么C有多种整型: 内存和性能优化:不同的整型在内存…...

玩一玩通义千问Qwen开源版,Win11 RTX3060本地安装记录!
大概在两天前,阿里做了一件大事儿。 就是开源了一个低配版的通义千问模型--通义千问-7B-Chat。 这应该是国内第一个大厂开源的大语言模型吧。 虽然是低配版,但是在各类测试里面都非常能打。 官方介绍: Qwen-7B是基于Transformer的大语言模…...

oracle积累增量和差异增量
积累增量和差异增量: 对于 RMAN 来说,积累增量备份和差异增量备份都是增量备份的一种形式,它们之间的区别在于备份的范围和备份集的方式。 积累增量备份:在进行积累增量备份时,RMAN 会备份自最后一次完全备份或增量备…...

利用C++nlohmann库解析json文件
json文件示例: 代码运行环境VS2019 一、git下载nlohmann库文件源代码 源代码文件目录 二、利用VS2019新建工程,并配置项目属性 配置VC目录---包含目录 三、项目源代码 #include <iostream> #include <fstream> #include <nlohmann/jso…...
React hook之useRef
React useRef 详解 useRef 是 React 提供的一个 Hook,用于在函数组件中创建可变的引用对象。它在 React 开发中有多种重要用途,下面我将全面详细地介绍它的特性和用法。 基本概念 1. 创建 ref const refContainer useRef(initialValue);initialValu…...

VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...

从WWDC看苹果产品发展的规律
WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会,其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具,对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析,形成了这份…...
FFmpeg 低延迟同屏方案
引言 在实时互动需求激增的当下,无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作,还是游戏直播的画面实时传输,低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架,凭借其灵活的编解码、数据…...

《通信之道——从微积分到 5G》读书总结
第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术,说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号(调制) 把信息从信号中抽取出来&am…...
Device Mapper 机制
Device Mapper 机制详解 Device Mapper(简称 DM)是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架,为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程,并配以详细的…...

Docker 本地安装 mysql 数据库
Docker: Accelerated Container Application Development 下载对应操作系统版本的 docker ;并安装。 基础操作不再赘述。 打开 macOS 终端,开始 docker 安装mysql之旅 第一步 docker search mysql 》〉docker search mysql NAME DE…...

Web后端基础(基础知识)
BS架构:Browser/Server,浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器,应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点:维护方便缺点:体验一般 CS架构:Client/Server,客户端/服务器架构模式。需要单独…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving
地址:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂,正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...