随着数据量的不断增长，传统的单机数据库无法满足高性能处理要求，因此，分布式数据库应运而生。其中Redis分布式数据库是一种具有高可扩展性、高性能以及可靠性的分布式系统，其中采用“集群”模式存储和处理数据，以此来提高数据库性能。
Redis集群模式通过把数据分布在多个Redis实例上来实现数据库分布式、以及精准分片的存储管理方式，保证数据库在分布式集群上的每个节点的安全性高可用性及高响应性。并且，Redis精准分片通过将分片数据均衡的存储在节点上来降低单点节点的压力，从而提高数据库性能。
具体的，这里我们来介绍使用Redis集群实现精准分片算法：
根据数据类型，将数据精准分片，分成多个分片；
根据分片大小，为分片建立对应的Redis实例；
将每个分片精准的映射到其对应的Redis实例上，即实现精准分片功能。
# Create a list with replica shardsshARDS=['ALBany:6379','Angola:6379','Benoville:6380','Berlin:6379','Cuba:6379','Korea:6379']# Use Redis cluster command to create a clusterredis-cli --cluster create $(SHARDS[@]) --cluster-replicas 1# Add hardwares for each noderedis-cli --cluster reshard $(SHARDS[@]) # Test itredis-cli --cluster check $(SHARDS[@])
通过上面的操作，我们即可实现Redis集群模式的精准分片，从而提高数据库分布式性能。
归纳Redis集群模式可以通过精准分片的方式来降低单点节点的压力以提高数据库性能，从而获取更优质的性能。它既可以满足数据存储的高可扩展性，同时也能带来极致的性能优势。
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如何学习Python爬虫
其实网络爬虫就是模拟浏览器获取Web页面的内容的过程，然后解析页面获取内容的过程。 首先要熟悉web页面的结构，就是要有前端的基础，不一定要精通，但是一定要了解。 然后熟悉python基础语法，相关库函数（比如beautifulSoup），以及相关框架比如pyspider等。 建议刚开始不要使用框架，自己从零开始写，这样你能理解爬虫整个过程。 推荐书籍：python网络数据采集 这本书，比较基础。
如何使用RedisDesktopManager创建hash列表数据
首先启动RedisDesktopManager客户端，连接到redis服务器（连接方式这里不再详细描述）。 选择其中一个db，右击选择Add new key填写key的名称，这里注意type类型需要选择list，然后在value框里面填写值的内容添加完成之后，如果没有显示，点击Reload刷新，会在列表中显示刚刚添加的key，右侧显示的是list列表值的详细信息，在这个页面右侧有3个按钮对应value值的新增、删除和重新加载点击右侧Add row可以添加list中的一个元素添加完成之后，如果没有立即显示，点击Reload value重新刷新加载，添加完成之后，会显示在列表详情中还可以删除某个list中的元素，点击Delete row删除，删除完成之后，如果没有刷新，点击Reload value重新加载。
怎样在代码中设置tomcat-redis-session-manager的session时间
一般情况下，session都是存储在内存里，当服务器进程被停止或者重启的时候，内存里的session也会被清空，如果设置了session的持久化特性，服务器就会把session保存到硬盘上。 你可以设置session的持久化特性试试看，当服务器进程重新启动或这些信息将能够被再次使用。 建议你最好还是把数据存放进数据库来实现计数器。
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