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required"。 图1 报错示例 问题分析 Lettuce 6.x版本开始，使用RESP3（Redis 6.x引入）的HELLO命令进行版本自适应判断，但是对于不支持HELLO命令的低版本实例，兼容性存在一定问题。所以对于低版本的实例，建议直接在Lettuce中指定使用RESP2协议（兼容Redis
allkeys-lru：根据LRU（Least recently used，最近最少使用）算法尝试回收最少使用的键，使得新添加的数据有空间存放。 volatile-lru：根据LRU（Least recently used，最近最少使用）算法尝试回收最少使用的键，但仅限于具有“expire”字段集的键，使得新添加的数据有空间存放。
内存使用达到上限（maxmemory）时，对缓存数据的逐出策略，有8个取值供选择。 - volatile-lru：根据LRU算法删除设置了过期时间的键值。 allkeys-lru：根据LRU算法删除任一键值。 volatile-random：删除设置了过期时间的随机键值。 allkeys-random：删除一个随机键值。
节点拓扑信息（Cluster Nodes），并将其拓扑关系维护在客户端的内存数据结构中。 对于数据访问，客户端会根据Key值按照CRC16算法进行Hash计算Slot信息，根据内存中保存的节点拓扑关系和Slot的对应信息进行请求自动路由。 在扩容/缩容过程中，当实例分片数发生变化
Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只
这是由于Cluster集群采用的是分片设计理念，每个具体的Key只能分布到某一个具体的分片节点上，计算Key的分布过程有以下两个步骤： 针对Key值进行CRC16算法计算后对16384取模，得到对应的槽位（Slot）值。 根据S槽位（Slot）和分片的映射关系，找到Key具体应该属于的分片，并且进行存取。
使用DCS改造传统应用系统数据库 方案概述 应用场景 随着互联网等数据库应用行业的逐渐发展，业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，仅依附于传统关系型数据库难以支撑上层业务。传统数据库存在结构复杂、维护成本高、访问性能差、功能有限、无法轻松适应数据模型或模式的变化等问题。
0和Redis 6.0企业版：采用虚拟机部署，版本5~15分钟完成创建。 Redis 4.0及以上基础版版本：采用容器化部署，8秒完成创建。 版本 - 深度参与开源社区，及时支持最新Redis的版本。目前支持Redis 3.0（已停售）、Redis 4.0、Redis 5.0、Redis 6.0版本。
0：增强版主动碎片整理，配合Jemalloc版本更新，更快更智能，延时更低。 HyperLogLog算法优化 HyperLogLog是一种基数计数方法，使用少量的内存空间完成海量数据的计数统计，在Redis 5.0中，HyperLogLog算法得到改进，优化了计数统计时的内存使用效率。 举个例子：B树计数效率非
Redis多线程高性能版对从IO到后端事件处理的全流程，进行了多线程并行优化；通过公平自旋锁实现多线程高效访问缓存数据；通过优化Key逐出算法，提升逐出效率1倍以上；通过支持SubKey过期提高了大Key读写性能。 表2 DCS Redis 6.0企业版 实例类型 Redis 6
ET和HSET操作的field计算哈希值并取模N，确定该field落在哪个Key上，实现上类似于Redis Cluster的计算slot的算法。 将大Key单独转移到其余存储介质。 无法拆分的大Key建议使用此方法，将不适用Redis能力的数据存至其它存储介质，如SFS或者其余N
用户请求进入系统：当用户发起秒杀请求时，请求会首先进入负载均衡服务器。 负载均衡：负载均衡服务器会根据一定的算法将请求分发给后端多台服务器，以达到负载均衡的目的。负载均衡算法可以采用轮询、随机、最少连接数等方式。 业务逻辑处理：后端服务器接收到请求后，进行业务逻辑处理，并根据请求的商品数量、用户身份等信息进行校验。
例服务端进行认证并达到加密传输的目的。 由于需要兼容开源RESP协议，在未开启公网访问时，如果客户有传输加密诉求，建议在数据存储前使用加密算法进行加密后传输（例如AES 256等），并且控制在信任域内进行访问，加密后的数据在落盘保存时同样也会加密保存。 自动备份和手工备份 DCS
Cluster的任意节点都可以接收请求，但节点会将请求发送到正确的节点上执行，同时，每一个节点也是主从结构，默认包含一个主节点和一个从节点，由Redis Cluster根据选举算法决定节点主从属性。 图1 Redis Cluster无中心架构 数据预分片 Redis Cluster会预先分配16384个slot，每个
内存使用达到上限（maxmemory）时，对缓存数据的逐出策略，有8个取值供选择。 - volatile-lru：根据LRU算法删除设置了过期时间的键值。 allkeys-lru：根据LRU算法删除任一键值。 volatile-random：删除设置了过期时间的随机键值。 allkeys-random：删除一个随机键值。
ET和HSET操作的field计算哈希值并取模N，确定该field落在哪个Key上，实现上类似于Redis Cluster的计算slot的算法。 将大Key单独转移到其余存储介质。 无法拆分的大Key建议使用此方法，将不适用Redis能力的数据存至其它存储介质，如SFS或者其余N
password=<password> # redis cluster 超时配置 spring.redis.timeout=2000 # 开启自适应拓扑刷新 spring.redis.lettuce.cluster.refresh.adaptive=true # 开启每10S定时刷新拓扑结构
内存使用达到上限（maxmemory）时，对缓存数据的逐出策略，有8个取值供选择。 - volatile-lru：根据LRU算法删除设置了过期时间的键值。 allkeys-lru：根据LRU算法删除任一键值。 volatile-random：删除设置了过期时间的随机键值。 allkeys-random：删除一个随机键值。
STER，其余配置在故障切换场景下，均存在访问失败风险。 loadBalancer RoundRobinLoadBalancer 负载均衡算法，在readMode为SLAVE、MASTER_SLAVE时生效，均衡读流量分发。 masterConnectionMinimumIdleSize
解读Redis技术 华为云产品架构师解读新一代缓存Redis技术的原理和应用 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云
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