redis在容器化的过程中，涉及到纵向扩pod实例cpu、内存以及redis实例的maxmemory值，statefulset管理的pod需要重启。所以把redis集群的状态检查放到了健康检查中，依赖statefulset的原生能力（pod实例ready后才重启下一个，ready后endpoints controller将pod信息更新到endpoints资源对象中）,而没有在redis operator中写逻辑去判断。
Redis集群的配置方式我们上一篇已经介绍过了，而且使用Dockerfile配置文件我们也介绍了，不过介绍的并不详细，可能有些人看不明白，这篇我们再介绍一些Docker的一些常用命令。
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。
在上一篇我们已经介绍了Redis集群分区的规则，在这一篇我们开始上干货，真真正正的搭建一个Redis集群。搭建Redis集群主要分3步:
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。 使用create-cluster角本创建Redis集群 如果你不想通过配置来创建Redis集群并且不想向上边阐明的一样手动的去执行单独的实例，这里还有更简单的系统（但是你将不会学到等量的操作细节） 只需查看在Redis发行版本中的utils/create-cluster目录。在里面有一个叫 create-clu
花了大量时间 整理了这套Redis面试题 首发50题，绝无仅有 从入门到精通 从基础，高级知识点 再到集群，运维，方案… 弄明白了这些题 可以说可以成为面霸了 面试官都得折服 Redis学得怎么样 都来检验下吧 1、什么是Redis？ 2、Redis相比memcached有哪些优势？ 3、Redis支持哪几种数据类型？ 4、Redis主要消耗什么物理资源？ 5、Redis的全称是什么？ 6、Redis有哪几种数据淘汰策略？ 7、Redis官方为什么不提供Windows版本？ 8、一个字符串类型的值能存储
问题就是上面的报错的问题，直接翻译异常就是连接拒绝。 一般情况可能就是网络问题或者配置地址不正确。
在Redis中，与Sentinel（哨兵）实现的高可用相比，集群（cluster）更多的是强调数据的分片或者是节点的伸缩性，如果在集群的主节点上加入对应的从节点，集群还可以自动故障转移，因此相比Sentinel（哨兵）还是有不少优势的。 以下简单测试Redis的集群（单机多实例的模式），来体验一下集群的自动故障转移功能，同时结合Python，来观察自动故障转移过程中应用程序端的表现。
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！
redis是在开发过程中经常用到的缓存中间件，在生产环境中为了考虑稳定性和高可用一般为集群模式的部署。
如果部署到多台电脑，就跟普通的集群一样；因为Redis是单线程处理的，多核CPU也只能使用一个核，
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。
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;
vivo推送平台是vivo公司向开发者提供的消息推送服务，通过在云端与客户端之间建立一条稳定、可靠的长连接，为开发者提供向客户端应用实时推送消息的服务，支持百亿级的通知/消息推送，秒级触达移动用户。
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。 一个更有趣的示例程序 我们上边写的那个示例程序不够好玩。他以简单的方式写入到集群而没有检查写入的正确性。 从我们的观点看，集群接收写入命令可能每次操作总是把键foo写入 为42，并且我们一点也没有注意到。 所以在redis-rb-cluster库内，有一个更有趣的应用程序consistency-tes
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。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。
String Hash List 耗费性能 Set SortedSet 特别耗性能,排序保持唯一
在Redis当中，有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时，要为给定的key设置生存期，当key过期的时候（生存期为0），它可能会被删除。
可以看到，在没存入数据前，几乎不占用多少内存，所以测试搭建在一台1核1G的服务也是没什么压力的
Redis在3.0版正式引入redis-cluster集群这个特性。Redis集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。Redis集群是一个分布式（distributed）、容错（fault-tolerant）的Redis内存K/V服务，集群可以使用的功能是普通单机Redis所能使用的功能的一个子集（subset），比如Redis集群并不支持处理多个keys的命令，因为这需要在不同的节点间移动数据，从而达不到像Redis那样的性能，在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误。还有比如set里的并集（unions）和交集（intersections）操作，就没有实现。通常来说，那些处理命令的节点获取不到键值的所有操作都不会被实现。在将来，用户或许可以通过使用MIGRATE COPY命令，在集群上用计算节点（Computation Nodes） 来执行多键值的只读操作， 但Redis集群本身不会执行复杂的多键值操作来把键值在节点间移来移去。Redis集群不像单机版本的Redis那样支持多个数据库，集群只有数据库0，而且也不支持SELECT命令。Redis集群通过分区来提供一定程度的可用性，在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令。
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。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能，Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构，此外单个value的最大限制是1GB，不像 memcached只能保存1MB的数据，因此Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性 能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
一、protected-mode 默认情况下，redis node和sentinel的protected-mode都是yes，在搭建集群时，若想从远程连接redis集群，需要将redis node和sentinel的protected-mode修改为no，若只修改redis node，从远程连接sentinel后，依然是无法正常使用的，且sentinel的配置文件中没有protected-mode配置项，需要手工添加。依据redis文档的说明，若protected-mode设置为no后，需要增加密码验证或是
背景：NeoKylin使用使用flannel+etcd可达成docker容器跨主机通信，再通过redis-cluster建立集群数据库。 系统：Neokylin-Server-5.0_U4-x86_64-Release-B14-20190320。 环境：
1、redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库（master）一类是从数据库（slave），主数据库可以进行读写操作，当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库，而从数据库一般是只读的，并接收主数据库同步过来的数据，一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。
由于机器故障导致redis集群停止，再次重启集群出现如下错误：Redis Cluster集群重启出现的问题：[ERR] Node 192.168.3.1:7004 is not empty. Either the node already knows other nodes (check with CLUSTER NODES) or contains some key in database 0.
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。
昨晚通宵生产压测，终于算是将生产服务宕机的原因定位到了，心累。这篇文章，算作一个复盘和记录吧。。。先来看看Redis的缓存淘汰算法思维导图：
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
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 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，
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。
在现实生产环境中我们可能会遇到一种情况，那就是系统需要从一个网段迁移到另一个网段。但是由于redis集群在创建时配置文件中是指定了每个节点的IP地址及端口的，因此在redis节点IP更换后，原有的集群也就失效了。如果要恢复原有的集群应该怎么办？如果不考虑集群数据的话，我们可以直接选择删除所有redis节点的数据文件dbfilename、持久化文件appendfilename、集群配置文件cluster-config-file，然后重建集群即可。但是大部分情况下我们是需要保留redis集群数据的，那么我们又该怎么来操作呢？下面演示下
现在一般的项目都会用到redis做缓存，也不免有老铁没用过，我就一起说下吧。源码：https://github.com/limingios/netFuture/tree/master/redis-cl
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
Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，通俗的来讲就是基于内存的高性能K/V数据库。 Redis 作为一个key—value储存系统。支持储存的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希散列）。
个推专注为开发者们提供消息推送服务多年。通过个推SDK，手机终端与服务器建立长连接，维持在线状态。然而在网络异常等情况下，消息无法实时送达到终端用户，因而推送服务器建立了一份离线消息列表，以待用户重新登录时，进行消息的下发。这部分数据存储在个推Redis集群，整个集群包括主从共百余个实例，key的数量在10亿级别，存储空间在T级别，带来了一定的维护成本和运维挑战。作为个推的后端开发工程师，我们也一直在寻找高性价比的方案。
当命令请求被执行时，Redis会将数据从磁盘加载到内存中进行处理，这会导致内存的消耗。
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。
之前介绍的几篇redis的博文都是基于单机的redis基础上进行演示说明的，然而在实际的生产环境中，使用redis集群的可能性应该是大于单机版的redis的，那么集群的redis如何操作呢？它的配置和单机的有什么区别，又有什么需要注意的呢？
Redis Cluster是一个高性能高可用的分布式系统。由多个Redis实例组成的整体，数据按照Slot存储分布在多个Redis实例上，通过Gossip协议来进行节点之间通信。
[ERR] Node 172.168.63.202:7001 is not empty.
标题起名有些绕不过为了防止读者误解这也是一个必要的措施，本文是个人的一次mac上搭建redis集群的实战笔记，笔者为mac系统，虽然很多操作类似Linux但是有差异，也踩了不少的坑，本教程也可以作为linux的docker搭建redis集群参考使用，最后，有任何疑问欢迎讨论。
由于单机Redis存储能力受单机限制，以及无法实现读写操作的负载均衡和读写分离，无法保证高可用。本篇就来介绍 Redis 集群搭建方案及实现原理，实现Redis对数据的冗余备份，从而保证数据和服务的高可用。主从复制是哨兵和集群的基石，因此我们循序渐进，由浅入深一层层的将Redis高可用方案抽丝剥茧展示在大家面前。
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。
一、背景和现象。 项目是PHP开发的，点击登录的时候就根据随机数生成了二维码，缓存在了redis。用户用微信扫描了二维码分析出需要请求的链接，然后微信浏览器就请求了服务器，服务器通过了随机数认证。正当请求了之后，服务器就拿服务器找出来的的APPID去微信服务器请求。微信准许登陆，服务器修改状态。这个时候websocket服务器修改了状态，把修改状态的事告诉浏览器，浏览器变更状态。如果没有websocket的情况下，浏览器不断的询问服务器是否修改了状态，不能设置得太频繁所以慢。扯远了，这里关键就是说生成的二维
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