先声明一点，文章里面不会详细到每一步怎么操作，只会提供大致的思路和方向，给大家以启发，如果真的要一步一步指导操作的话，那至少需要一本书的厚度啦。
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。
在系统设计时，如果能预先看到一些问题，并在设计层面提前解决，就会给后期的开发带来很大的便捷。相反，有缺陷的架构设计可能会导致后期的开发工作十分艰难，甚至会造成“推倒重来”的情形。因此，在系统设计阶段，应该尽可能的规避项目开发中可能会遇到的各种问题。本文就选取了几个经典的问题进行介绍。
经过三个月的时间，我终于撸完了Spring源码，快裂开了！！随后，开源了这个缓存框架！！！
Redis是一款强大的内存数据库，而在大规模应用中，构建一个高性能和高可用性的集群是至关重要的。Redis集群是一种分布式系统，它允许将数据分成多个部分并存储在不同的节点上，提供了横向扩展的能力。在本文中，我们将介绍如何部署Redis集群，确保你的数据存储系统具备强大的性能和可用性。
本应该是安心上班，学习总结项目经验，和大家一起共享技术的快乐。可上周突然被老家的事打乱，刚接完电话，衣服都没换就直接飞回老家了。这周来事情真是各种多，连续已经加班好几天了。
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。
HttpSession是通过Servlet容器创建和管理的，像Tomcat/Jetty都是保存在内存中的。但是我们把应用搭建成分布式的集群，然后利用LVS或Nginx做负载均衡，那么来自同一用户的Http请求将有可能被分发到多个不同的应用中。那问题来了，如何保证不同的应用能够共享同一份session数据呢？最简单的想法,就是把session数据保存到内存以外的一个统一的地方，例如Memcached/Redis等数据库中。那问题又来了，如何替换掉Servlet容器创建和管理的HttpSession的实现呢？
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当下很流行，也很好用，无论是在业务应用系统，还是在大数据领域都有重要的地位；但Redis也很脆弱，用不好，问题多多。2012年以前都是以memcached为主，之后转到Redis阵营，经历过单实例模式、主从模式、哨兵模式、代理模式，集群模式，真正公司层面用得好的很少，对于Redis掌控都很片面，导致实际项目中问题不少。
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。
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。
在Web运用的Socket通讯功能中(如在线客服),为保证点对点通讯.而这个看似简单的根据用户寻到起channel通道实际会碰到不少问题
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。
Redis在3.0之后开始支持sharding集群。Redis集群可以让数据自动在多个节点上分布。如何使用Docker实现Redis集群的一键部署交付，是一个有趣的并且有价值的话题。 本文将给大家介绍基于进程的容器技术实现Redis sharding集群的一键部署。 什么是Redis sharding集群 Redis(redis.io)作为最流行的KV数据库，很长一段时间都是单机运行，关于如何实现Redis的数据在多个节点上的分布，在Redis3.0出来之前，有很多第三方的方案。建议大家参考这个链接：
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/document/redis-cluster
@路比咯：这程序员很实在，都说到点上根本不浪费彼此时间，个人感觉是这个HR气量太小反应过激才说了这些鬼
1.在微服务服务器上部署Logstash，作为Shipper的角色，对微服务日志文件数据进行数据采集，将采集到的数据输出到Redis消息队列。
由于集群中每个实例都需要保存路由信息，彼此不断传播通信更新，也造成通信成本进而影响集群规模。
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。
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：
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。
【编者按】日前，来自Aerospike公司的Anshu和Rajkumar在High Scalability网站上发表文章宣称其能 以1.68美元/小时的成本获取百万TPS，受此影响，Redis Labs的Itamar Haber 利用非基准测试程序，在作者看来基准测试程序往往是一个陷阱，那么Redis的测试结果到底如何呢？ 以下为译文： 前不久有一天，我看到来自Aerospike公司的Anshu和Rajkumar写的文章。非常喜欢这篇文章，给我印象特别深刻的是他们对EC2实例的重度调整继而突破10
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。
伴随着Docker技术的兴起，以及容器集群管理平台Mesos、Kubernetes、Swarm、Rancher等的大行其道，仿佛PaaS平台及其相关技术一下进入了黄金时期，各种各样的技术组合，各种各样的技术验证，以及伴随着容器相关的创业公司布道，仿佛只要有了PaaS平台及其相关的技术，就能解决一切的企业IT问题。但是，企业IT，尤其是非互联网传统企业，PaaS平台的构建与业务上云是一个长期的过程，绝不是一个docker+kubernetes/Mesos/Swarm构建完以后就能完成的，IaaS年代是这样，PaaS年代也是这样。
过去几年容器逐渐成为了打包和部署代码的流行的方式。容器镜像解决很多现有的打包和部署工具所带来的问题，初次以外，还为我们提供了构建分布式应用的全新的思路。就如SOA提倡将应用拆分为模块化的内聚的服务，容器应当进一步提倡将这些服务拆分为紧密协作的模块化容器。通过构建应用边界，容器使用户能够使用模块化，可重用的组件构建其服务，从而使得服务比单机容器构建的应用程序更可靠，更具可扩展性并且构建速度更快。
1、Redis 可以用几十G内存来做缓存，Map不行，一般 JVM 也就分几个 G 数据就够大了
对于分布式系统而言，整个集群处理请求的效率和存储容量，往往取决于集群中响应最慢或存储增长最快的节点。所以在系统设计和容量规划时，我们尽量保障集群中各节点的“数据和请求分布均衡“。但在实际生产系统中，出现数据容量和请求倾斜(类似Data Skew）问题是比较常见的。
Redis是业界著名的内存型数据库，提供了多种数据结构和强大的性能，可用于高速读写需求场景，适合实时读/写操作。在Redis中，通常有两种数据分片或高可用方案：主从复制和分布式集群。
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，
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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。
所谓的集群，就是通过添加服务器的数量，提供相同的服务，从而让服务器达到一个稳定、高效的状态（高可用）。
随着互联网电商项目的发展，越来越多的购物平台等都使用SOA分布式来作为系统主要架构。为什么有那么多的电商项目都选择SOA作为系统架构呢？这肯定是存在一定原因的，因为电商行业的项目它大概存在以下特点
Redis Cluster是Redis的一个分布式实现，分区存储和备份数据，扩大了Redis的容量和并发。
本教程操作环境：Windows7系统、Docker 20.10.11版、Dell G3电脑。
Redis主从架构的工作模式为提供多台Redis服务，选择其中的一台作为master节点向外提供读写服务，剩下的作为slave节点从master节点复制数据，只向外提供读服务。
用Debian环境。安装Nginx(默认安装)，一个web项目，安装tomcat(默认安装)等。
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。
你会根据一个现有项目A复制一下搭建出另外一个类似框架的项目B，然后在项目B上进行业务逻辑开发。
二：提升系统性能（响应时间、延迟时间、吞吐量、并发用户数和资源利用率等..）这几个方面。
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