将一个或多个槽（slot）指派给当前节点。 cluster addslots {0...5461}
1.准备新节点 安装redis，参考redis安装（传送门） 节点配置，参考（传送门）
在redis cluster集群中,不可避免的会出现数据不平衡的情况,为了平衡各节点的压力,就需要对集群做节点平衡处理,将数据从负载较高的节点迁移到负载低的节点.
槽是 Redis 集群管理数据的基本单位，首先需要为新节点制定槽的迁移计划，确定原有节点的哪些槽需要迁移到新节点。迁移计划需要确保每个节点负责相似数量的槽，从而保证各节点的数据均匀。例如，在集群中加入 6385 节点，如图所示。加入 6385 节点后，原有节点负责的槽数量从 6380 变为 4096 个。
上一篇文章中，我们介绍了 redis 集群的搭建。 redis 集群详解及搭建过程 其中我们遇到了报错：
官方参考：https://redis.io/commands/cluster-setslot。示例：将值为8的slot从源节点A迁移到目标节点B。
复制的问题 由于复制中，每个数据库都是拥有完整的数据，因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点，如果数据量过大，复制就无能为力了。 分片 分片（Patitioning）就是将数据拆分到多个R
由于复制中，每个数据库都是拥有完整的数据，因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点，如果数据量过大，复制就无能为力了。
从Redis3.0开始，Redis提供了 redis cluster 集群支持，用于在多个redis节点间共享数据，以提高服务的可用性。 redis cluster 采用去中心化结构，不用proxy代理，应用可以直接访问集群中的数据节点。本文从实战入手，一步步了解redis cluster的创建，运维管理。部署redis cluster 有两种方式:原生命令安装和官方工具安装，本文采用原生的命令安装，可以体会构建redis cluster的具体步骤，深入了解其中的原理。
在使用Redis搭建集群环境时，通常会根据业务的需求，要对集群进行扩容，以满足业务的需要。并且这也是分布式存储比较常见的需求，在Redis中对集群进行扩容主要分为3步:
在上一篇博客，我们学习Redis哨兵Sentinel集群的搭建，redis的哨兵模式提供了比如监控、自动故障转移等高可用方案，但是这种方案，容量相对固定，要进行持续扩容或者数据分片就不适合，所以有另外一种更复杂的集群方案，Cluster集群模式
redis cluster除了有一个moved重定向，还存在ask重定向。ask重定向代表的状态比较特别，它是当slot处于迁移状态时才会发生。例如：一个slot存在三个key，分别为hello1、hello2、hello3，假设此时slot正在处于迁移状态，hello1已经迁移到了目标节点，此时如果在源节点获取hello1，则会报出ask重定向错误。
前面有介绍过手动迁移槽的过程，但是过程繁琐，容易出错，所以我们也可以用redis-cli自动迁移槽
如果主节点有从节点，将从节点转移到其他主节点 如果主节点有slot，去掉分配的slot，然后在删除主节点
在之前的一篇文章已经介绍了Redis Cluster及其部署，下面说下Redis Cluster日常操作命令： 一、以下命令是Redis Cluster集群所独有的，执行下面命令需要先登录redis： [root@manage redis]# redis-cli -c -p 6382 -h 192.168.10.12 192.168.10.12:6382> //集群(cluster) CLUSTER INFO 打印集群的信息 CLUSTER NODES 列出集群当前已知的所有节点（node），以及这
在192.168.145.136 执行135上操作，下载安装redis，创建redis节点 7003 7004 7005，然后修改配置.
redis-trib.rb工具也实现了为现有集群添加新节点的命令，同时也实现了直接添加为slave的支持： # 新节点加入集群 redis-trib.rb add-node new_host:new_port old_host:old_port # 新节点加入集群并作为指定master的slave redis-trib.rb add-node new_host:new_port old_host:old_port --slave --master-id <master-id> 建议使用redis-trib.rb add-node将新节点添加到集群中，该命令会检查新节点的状态，如果新节点已经加入了其他集群或者已经包含数据，则会报错，而使用cluster meet命令则不会做这样的检查，假如新节点已经存在数据，则会合并到集群中，造成数据不一致
本文参考官方文档而成：http://redis.io/topics/cluster-tutorial。经测试，安装过程也适用于redis-3.2.0。
1.命令行工具：您可以使用 Redis 自带的命令行工具 redis-cli 来查看 Redis 的内存使用情况。例如，您可以使用 info memory 命令来查看 Redis 的内存使用情况。
今天以 Redis Cluster 为例，详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片，上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。
Redis集群版采用hash slot的方式来决定key存在哪个slot中。它总共有16384个slot，通过CLUSTER SLOTS或者CLUSTER NODES可获取slot分布情况。每个key只能存储于一个slot里面，具体一个key存储于哪个slot是通过crc16( key)%16384计算得来。也可通过命令CLUSTER KEYSLOT获取某个key位于哪个slot，一般情况下，集群中每个分片平均分配slot。比如3个分片。那每个分片的slot分别为0－5460，5461－10922，10923－16383。但这些slot并不是固定的，可以动态调整。下面则主要介绍它的调整方式及存在的问题及风险。
5.0之前的版本的集群管理是通过redis-trib.rb，需要依赖ruby；4.0的版本下面测试出了集群管理的bug，经过排查，也得到了官方的证实；如果新搭建的集群，建议使用5.0+的版本；5.0之后的版本，集群管理工具整合到redis-cli，就不需要依赖其他的资源；
前文中我们介绍过了Redis的三种集群方案，没有了解过的同学可以自行前往。今天要介绍的Redis的亲儿子Cluster相关的命令。
redis-cluster实战 环境 192.168.10.45 192.168.10.46 192.168.10.47 安装过程记录 install redis @all cd /opt wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.1.tar.gz tar xzf redis-4.0.1.tar.gz cd redis-4.0.1 make config and start node @192.168.10.45 mkdir /opt/redis-4.
08年的时候有一个意大利西西里岛的小伙子，笔名antirez（http://invece.org/）,创建了一个访客信息网站 LLOOGG.COM。这个网站是干嘛的呢， 其实就是跟我们的百度统计一样！需要知道网站的访问情况，比如访客的IP、操作系统、浏览器、使用的搜索关键词、所在地区、访问的网页地址等等。我们不用自己写代码去实现这个功能，只需要在全局的 footer 里面嵌入一段JS 代码就行了，当页面被访问的时候，就会自动把访客的信息发送到这些网站统计的服务器，然后我们登录后台就可以查看数据了。 LLOOGG.COM 提供的就是这种功能，它可以查看最多10000条的最新浏览记录。 这样的话，它需要为每一个网站创建一个列表（List），不同网站的访问记录进入到不同的列表。如果列表的长度超过了用户指定的长度，它需要把最早的记录删除（先进先出）。
工具下载： https://github.com/eyjian/redis-tools/blob/master/move_redis_slot.sh 支持迁移已有的keys。
Redis Cluster 采用虚拟哈希槽分区，所有的键根据哈希函数映射到 0 ~ 16383 整数槽内，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽(Slot)，每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。在Redis Cluster中，只有Master才拥有槽的所有权，如果是某个Master的slave，这个slave只负责槽的使用，但是没有所有权。计算公式：slot = CRC16(key) % 16383。
上一篇《分布式数据缓存中的一致性哈希算法》文章中讲述了一致性哈希算法的基本原理和实现，今天就以 Redis Cluster 为例，详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片，上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。
Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。
Redis集群没有出来前，一直使用Codis集群，现在部署Redis集群看看效果如何。
前面文章介绍了Redis的主从复制，虽然该模式能够在一定程度上提高系统的稳定性，但是在数据访问量比较大的情况下，单个master应付起来还是比较吃力的，这时我们可以考虑将redis集群部署，本文就来重点给大家介绍下Redis的集群部署操作。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/82706614
CLUSTER NODES 列出集群当前已知的所有节点（node），以及这些节点的相关信息。
集群由多个节点(Node)组成，Redis的数据分布在这些节点中。集群中的节点分为主节点和从节点：只有主节点负责读写请求和集群信息的维护；从节点只进行主节点数据和状态信息的复制。
CentOs7.3 搭建 Redis-4.0.1 Cluster 集群服务 Redis 简介 Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。 Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点： Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 Redis支持数据的备份，即master-s
本文参考官方文档而成：http://redis.io/topics/cluster-tutorial。经测试，安装过程也适用于redis-3.2.0、redis-4.0.11等。
Redis集群是Redis 3.0版本开始正式引入的功能，它给用户带来了在线扩展Redis系统读写性能的能力，而Redis 5.0更是在集群原有功能的基础上，进一步添加了更多新功能，并且对原有功能做了相当多的优化，使得整个集群系统更简单、易用和高效。
Redis是时下比较流行的NoSQL技术。在优酷我们使用Redis Cluster构建了一套内存存储系统，项目代号蓝鲸。到目前为止集群有700+节点，即将达到作者推荐的最大集群规模1000节点。集群从Redis Cluster发布不久就开始运行，到现在已经将近两年时间。在运维集群过程中遇到了很多问题，记录下来希望对他人有所帮助。
2019年5月15日REdis发布了最新版本5.0.5，在5.0.4基础上修复了部分BUG。本文档基于以前写的《Redis-3.0.5集群配置》和《Redis-4.0.11集群配置》。
参考：http://redis.io/topics/cluster-tutorial。
Redis 集群是 Redis 提供的分布式数据库方案， 集群通过分片（sharding） 来进行数据共享， 并提供复制和故障转移功能。
Redis 是一种开源（BSD 许可）、数据结构存储在内存中的系统，用作数据库、缓存和消息队列。Redis 提供了诸如字符串、散列、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、超级日志、地理空间索引和流等数据结构。Redis 内置复制、Lua 脚本、LRU 驱逐、事务和不同级别的磁盘持久化，并通过 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 自动分区提供高可用性。
Redis 是一款完全开源免费、遵守BSD协议的高性能(NOSQL)的key-value数据库。它使用ANSI C语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
上一篇文章 介绍了如何搭建redis cluster集群和槽位管理等动作，本文通过添加集群节点介绍集群管理工具使用以及基于主从结构的容灾切换。
Redis Cluster采用虚拟槽分区，所有的key根据哈希函数映射到0~16383槽内，计算公式：
Redis集群模式节点之间通过Gossip协议彼此之间传递节点状态、槽等信息，没有依赖元数据组件来维护。简化了架构的同时，通信成本也限制了集群规模。
redis有三种集群方式：主从复制，哨兵模式（Sentinel）和集群（Redis Cluster）。
可用性、数据安全、性能都可以通过搭建多个 Reids 服务实现。其中有一个是主节点（master），可以有多个从节点(slave)。主从之间通过数据同步，存储完全相同的数据。如果主节点发生故障，则把某个从节点改成主节点，访问新的主节点。
版本bug，官方已确认 https://github.com/antirez/redis/issues/5029
Redis Cluster是Redis官方提供的集群解决方案。由于业务的飞速增长，单机模式总会遇到内存、性能等各种瓶颈，这个时候我们总会喊，上集群啊。就跟我家热得快炸了，你总喊开空调呀一样。的确，上集群可以解决大多数问题，但是在使用集群的过程中，不可避免会遇到这样那样的问题，这个时候怎么办呢，各种百度各种群里去问吗？NO,作为开发人员，在享受第三方提供的方便前，有必要去了解其基本的工作机制，这样才能在遇到问题时快速定位，方便下手。本篇文章主要是梳理Redis集群的原理和Java客户端JedisCluster的工作流程及源码分析，虽万字长文，但原理通俗易懂，源码条理清晰。
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