在現在併發的環境下,對大數據量的查詢採用緩存是最好不過的了,本文使用redis搭建集羣node
(我的喜歡redis,對memcache不感冒)redis
redis是3.0後增長的集羣功能,很是強大spring
集羣中應該至少有三個節點,每一個節點有一備份節點。這樣算下來至少須要6臺服務器緩存
考慮到有些朋友的電腦配置不是很高,跑多個虛擬機就會卡,這邊放出僞分佈式和分佈式ruby
(2年前的配置)服務器
前提先裝好一個單例狀況下的redis(這裏就很少說了)併發
須要6個redis實例分佈式
1 @Test 2 public void testCluster() throws Exception { 3 Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>(); 4 nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.193", 7001)); 5 nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.194", 7002)); 6 nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.195", 7003)); 7 nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.196", 7004)); 8 nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.197", 7005)); 9 nodes.add(new HostAndPort("192.168.1.198", 7006)); 10 JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(nodes); 11 jedisCluster.set("name", "lee"); 12 jedisCluster.set("age", "18"); 13 String name = jedisCluster.get("name"); 14 String value = jedisCluster.get("age"); 15 System.out.println(name); 16 System.out.println(value); 17 jedisCluster.close(); 18 }
運行結果:大數據
能夠看到redis客戶端上取數據的時候IP是不同的spa