Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令， 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据， 并且在高负载的情况下， 这些命令将降低Redis集群的性能， 并导致不可预测的行为。
项目早期通过三台机器搭建了Redis高可用集群，每台机器部署两个redis实例，形成三主三从节点。故障发生于一台机器宕机，导致整个Redis集群异常，最终影响网关安全认证失败，拒绝了所有交易请求。
Redis是一个非常流行的开源内存数据存储解决方案，包含了许多有用的功能，例如支持各种数据结构、复制、持久化等等。Redis还提供了外部Redis哨兵用于监控和管理Redis集群的高可用性。
Redis是一个流行的开源内存数据库，它的高性能、高可用性和可扩展性使其成为许多应用程序的首选。在生产环境中，为了提高可用性和可靠性，通常会将Redis部署为集群模式。
前面文章我们介绍了Redis的主从模式是一种在Redis中实现高可用性的方式，但也存在一些缺点。
Redis作为一款性能优异的内存数据库，支撑着亿级数据量的社交平台，也成为很多互联网公司的标配。这里将以Redis Cluster 集群为核心，基于最新的Redis5版本，从原理到实战，玩儿转Redis集群。
以前的redis是单线程模型，其实就是多路复用机制，知道多路复用的来一波6，我们在架构师课程中讲过，那么netty也有，看过老师相关课程的也应该知道。这里不多说了。
将众多小内存的Redis实例整合起来,将分布在多台机器上的众多CPU核心的计算能力聚集到一起,完成海量数据存储和高并发多写操作
他面试的时候，身份是某知名公司的小码农一枚，却因为不懂自己生产上Redis是如何部署的，导致面试失败！
互联网产品正从“满足用户单向浏览的需求”发展为“满足用户个性化信息获取及社交的需求”。随着 5G的到来，会有越来越多“不可思议”的场景被搬到互联网上。这就要求产品做到以用户和关系为基础，对海量数据进行实时分析计算。
上篇《架构师之路-https底层原理》里我提到了上面的整体视图，文章也介绍了想要真正能在工作中及时正确解决问题的基本功：原理理解透彻。今天以redis集群解析为例介绍一个及时敏锐的发现问题的基本功：深入分析。
互联网产品正从“满足用户单向浏览的需求”发展为“满足用户个性化信息获取及社交的需求”。随着 5G的到来，会有越来越多“不可思议”的场景被搬到互联网上。这就要求产品做到以用户和关系为基础，对海量数据进行实时分析计算。 这也就意味着，对于用户的每次请求，服务器端都要查询海量数据、多维度数据，还要将这些数据进行聚合、过滤、筛选和排序，最终响应给用户。如果这些数据全部从数据库中加载，则将是一个无法忍受的漫长过程。 1 为什么需要缓存 使用缓存可以提升系统性能，以及改善用户体验。 缓存的意义是：通过开辟一个新的数据
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Redis 缓存因其访问性能高、可靠性更高，作为缓存工具在各大互联网公司中广泛使用。今天我们就来看看Redis Cluster 的实现原理。
前面介绍了《进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF》和《进阶的Redis之Sentinel原理及实战》，这次来了解下Redis的集群分片功能，以及其中哈希分片原理。
在现网环境，一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨，往往需要进行节点扩容操作。
Redis单节点存在一些局限性，特别是在处理大规模数据、高并发请求和提供高可用性方面。以下是一些常见的Redis单节点的局限性：
网上有很多文章讲 Redis 集群的，但是真正用来实战的很少。纯理论的文章看的太多了，缺乏实战。今天抽个时间，我们来把理论是实践一锅端了吧！
主题词：负载均衡高可用、redis集群 需求：负载均衡高可用的概念 什么是负载均衡高可用 Nginx一般用作负载均衡服务器，可见处于网络中非常重要的位置，一旦Nginx服务器宕机无法提供服务，那么将影响严重。所以需要负载均衡高可用。 高可用——主从备份 keepalived+nginx实现主从备份 Keepalived的作用是检测服务器的状态，如果有一台web服务器宕机，或工作出现故障，Keepalived将检测到，并将有故障的服务器从系统中剔除，同时使用其他服务器代替该服务器的工作，当服务器
在前面的文章,已经写过redis主从架构和redis哨兵架构了,那么本文介绍的是redis集群架构,redis集群是当前大型互联网公司常用的架构模式了,由于它的强大高效而又便捷的功能,得到了广泛的使用。
一个简单粗暴的方案是部署多台一模一样的Redis服务，再用负载均衡来分摊压力以及监控服务状态。这种方案的优势在于容错简单，只要有一台存活，整个集群就仍然可用。但是它的问题在于保证这些Redis服务的数据一致时，会导致大量数据同步操作，反而影响性能和稳定性。
Redis的基础介绍与安装使用步骤：https://www.jianshu.com/p/2a23257af57b Redis的基础数据结构与使用：https://www.jianshu.com/p/c95c8450c5b6 Redis核心原理：https://www.jianshu.com/p/4e6b7809e10a Redis 5 之后版本的高可用集群搭建：https://www.jianshu.com/p/8045b92fafb2 Redis 5 版本的高可用集群的水平扩展：https://www.jianshu.com/p/6355d0827aea Redis 5 集群选举原理分析：https://www.jianshu.com/p/e6894713a6d5 Redis 5 通信协议解析以及手写一个Jedis客户端：https://www.jianshu.com/p/575544f68615
Redis作为内存数据库，需要具备高可用的特点，不然如果服务器宕机，还在内存里的数据就会丢失。我们最常用的高可用方法就是搭建集群，master机器挂了，可以让slave机器顶上，继续提供服务。但是Redis集群是不会自动进行主从切换的，也就是说，如果主节点非常不争气的在凌晨3点挂了，那么运维同学就要马上起床，把从节点改成主节点，这样的操作是非常繁琐低效的。为此，Redis官方提供了一种解决方案：Redis Sentinel
1.所有的Redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽 2.节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效 3.客户端与Redis节点直连,不需要中间proxy层，客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可 4.Redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster (簇)负责维护node<->slot<->value。Redis集群中内置了16384个哈希槽，当需要在Redis集群中放置一个key-value时，Redis先对key使用crc16算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个key都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，Redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点
通过前面的学习，我们已经掌握了docker-compose容器编排及实战了。高级篇也算快完了。有没有相关，我们前面学习的时候，都是通过命令行来操作docker的，难道docker就没有图形化工具吗？答案是肯定有的。咱们本篇就来讲讲docker图形化工具及使用图形化工具安装Nginx及docker系列教程总结
在讲Redis集群架构之前，我们先简单讲下Redis单实例的架构，从最开始的一主N从，到读写分离，再到Sentinel哨兵机制，单实例的Redis缓存足以应对大多数的使用场景，也能实现主从故障迁移。
先澄清一下，整个过程问题都不是我解决的，我在里面就是起了个打酱油的角色。因为实际上我负责这个项目，整个过程也比较清楚。之前也跟具体负责的同事说过，等过段时间带他做做项目复盘。结果一直忙，之前做的事情都快忘了也没带他做复盘。所以趁着还记得，总结一下这个问题，也算一起做个复盘总结了。
一般情况下，计算机访问一次SSD磁盘的时间大概是50~150微秒；如果是传统的硬盘，需要的时间更长，大概是1~10毫秒；而访问一次内存的时间大概是120纳秒。因此，可见访问的速度差了快一千倍左右。
现在很多并发性很高的系统为了提高吞吐量而使用redis来当数据存储，而当redis挂了的时候有可能数据丢失，这个时候系统可能不可用，而把流量路由到db肯定是不可行的，因为流量太大，这个时候恢复redis中的数据又比较耗时，而这个时候经常会出现使用多个reids集群，即有一个或者多个备份redis集群。这个时候怎么保证多个redis集群数据一致性呢？
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。
主从模式和哨兵模式数据库都存储了相同的数据，比较浪费内存。而且当数据量增加时，在单个数据库上很难实现在线扩容。Redis Cluster将数据分布存储在不同的节点上，每个节点存储不同的数据。添加节点就能解决扩容问题。
首先，需要安装Redis集群。Redis官方提供了Redis集群模式的官方包，可以从Redis官方网站下载。也可以使用源代码编译安装。在安装Redis集群之前，需要确保系统满足Redis的运行要求，例如安装了所需的依赖库和工具等。
Redis是一个开源的使用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。普遍用于目前主流的分布式架构系统中。
Kubernetes是一个开源的容器编排系统，可以用于管理和部署容器化的应用程序。而Helm则是一个Kubernetes的包管理工具，可以方便地安装、升级和管理Kubernetes的应用程序。
其实简单说，服务发现就是解耦服务与IP地址之间的硬绑定关系， 以典型的集群为例，对于集群来说，是有多个节点的，这些节点对应多个IP（或者同一个IP的不同端口号），集群中不同节点责任是不一样的。 比如说一个数据集群中，可以分为读节点或者写节点，写节点和读节点都是相对的，不是硬绑定的，某一个逻辑节点，随着故障转移及恢复，是可以变换身份的（写变读，读变写；主降从，从升主等等） 集群对外提供服务的时候，对于外界来说，集群中节点身份变换的时候需要对外透明，外界无需因为集群节点的身份变换而更改配置，这就需要一个解耦合的服务。
要想搭建一个最简单的Redis集群，那么至少需要6个节点：3个Master和3个Slave。为什么需要3个Master呢？如果你了解过Hadoop/Storm/Zookeeper这些的话，你就会明白一般分布式要求基数个节点，这样便于选举（少数服从多数的原则）。
今天早上由于zookeeper和redis集群不在同一虚拟机导致出了点很小错误（人为），所以这里总结一下redis集群的搭建以便日后所需同时也希望能对你有所帮助。 笔主这里使用的是Centos7.如果你碰到任何问题都可以来问我
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
官方原文地址：https://redis.io/topics/cluster-tutorial 水平有限，如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方，请留言，我会尽快修改，谢谢。 这是一篇对Redis集群的入门介绍，这里不会使用复杂难懂的分步式系统概念。这里提供的指导有集群 的安装、测试，和操作，不函盖Redis集群规范中的细节，而只是站在用户的角度来描述系统的行为方式。 这个教程试图从最终用户角度，以简单易懂的方式来讲解Redis集群高可用性和一至性的特点。 注
摘要：2018年10月 Redis 发布了最新稳定版本 5.0 版本，推出了各种新特性，其中一点是放弃 Ruby的集群方式，改为使用 C语言编写的 redis-cli的方式，使集群的构建方式复杂度大大降低。
工作中有时会遇到需要把原Redis集群下线，迁移到另一个新的Redis集群的需求（如机房迁移,Redis上云等原因)。此时原Redis中的数据需要如何操作才可顺利迁移到一个新的Redis集群呢？ 本节简单介绍相关方法及一些工具;
Redis是一个流行的高性能内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列和实时数据分析等领域。然而，随着数据量的增长和高可用性需求的增加，单个Redis实例往往无法满足要求，这时就需要使用Redis集群来横向扩展。
Redis的内存回收机制通过内置的内存管理器来实现。当内存使用量超过了maxmemory配置的限制时，Redis会根据预先配置的内存淘汰策略来选择要删除的数据，以释放内存空间。这些策略通常基于数据的访问模式和重要性来决定，以保证在内存不足的情况下，删除的数据对系统的影响最小。
Redis是一款流行的内存数据库，适用于高性能的数据缓存和实时数据处理。当需要处理大量数据时，可以使用Redis集群来提高性能和可用性。
Redis（Remote Dictionary Server）是一种高性能的开源键值存储数据库，被广泛应用于缓存、队列、实时分析等场景。随着项目规模的增长，单机Redis可能无法满足性能和可用性的需求，因此Redis集群成为一个理想选择。本文将介绍如何搭建Redis集群，并结合Spring Boot在实际开发中的应用。
在现代分布式系统中，高可用性（High Availability，HA）是至关重要的。当一个关键组件出现故障时，系统需要能够自动切换到备用组件，以确保持续的服务可用性。Redis是一个流行的内存数据库，它提供了很多强大的功能，但在保障高可用性方面，Redis哨兵（Sentinel）是一个不可或缺的组件。本文将深入探讨Redis哨兵的主要功能，为您展示如何使用它来构建高可用的Redis集群。
《Redis设计与实现》读书笔记（二十九） ——Redis集群执行命令与重新分片 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、集群中执行命令 1、节点对命令的判断 当对集群的16384个槽都完成指派后，集群就上线，可以对集群进行操作。当客户端向节点发送数据库键有关的命令，接收命令的节点，会计算命令属于哪个槽，并检查槽是否指派给自己。 如果槽是该节点负责，则执行命令；如果不是，返回一个moved错误，指引客户端对正确的节点执行命令，客户端根据返回结果，会自动连接上相应的节点，再次执行命令。 2、计算键属于哪个
1.Redis的持久化： RDB（默认） 二进制存储持久化数据，速度相对较快 持久化时机：save second keys RDB无法保证数据的安全 2.AOF AOF是一日志的形式持久化，用户的写操作，速度慢 AOF持久化时机：always ，everysec，no AOF相对RDB更加安全 3.官方推荐同时开启RDB和AOF两种持久化机制 在恢复数据时，AOF的持久化优先级更高 同时开启AOF和RDB ，在RDB执行持久化时，RDB数据会被AOF覆盖 4.AOF重写 自动重写：指定AOF的文件超过技术的
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