前两篇文章对Redis主从复制和主从切换的知识点进行了介绍，但是也很明显的有一点小弊端：
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0，R1，R2，R3； 很多表示用户的键，像 user:1，user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
分片，Redis 数据的分布方式，分片就是将数据拆分到多个 Redis 实例，这样每个实例将只是所有键的一个子集。
随着Redis中保存数据越来越多，单个Redis节点已不堪负重，需要引入Redis集群方案，Redis常见集群方案有：client分片方案、基于代理方案、redis cluster方案。
分布式主从规则为，前三个实例节点是主，对应的后面三个实例节点为从节点，如果replicas 2，那就多加3个实例节点
前面我们聊到redis根据AKF拆分理论根据Y、Z轴拆分的相关知识，相信大家对redis扩展有了一定认识。
现在的分布式项目基本都会用到redis和mongodb，可是redis和mongdb到底有什么不同呢，今天我就基于我们公司的项目来具体介绍一下redis和mongodb的各自的应用场景。
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。
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
单台redis的管理内存能力是有限的，如果保存有海量的缓存数据，则一台redis无法操作
登录网络服务 （以下简称F服务）接进来一个用户，然后用户会连接到会话管理服务（以下简称D服务）
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。
针对读多写少的业务场景，为解决热点数据的集中读需求，腾讯云Redis支持读写分离功能，最大1主5从模式，即最大5倍的读能力扩展。当集群中的副本数量已经达到5个上限时，不能再通过简单增加副本的方式来扩展读能力，因此建议通过分片数量扩展的方式来提升集群总体的读写能力，应对可能发生的业务请求增加。
Redis 从 3.0 版本开始，提供了官方的集群支持，也就是 Redis Cluser。Redis Cluster 相比于单个节点的 Redis，能保存更多的数据，支持更多的并发，并且可以做到高可用，在单个节点故障的情况下，继续提供服务。
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
1. 前言 上一篇文章《你的Redis集群撑得住吗？》讲了应用增加pod时，有一个应用最大连接数计算公式为:maxTotal * pod数 < Redis cluster的最大连接数(单个分片的max
对于电商系统来说，商品搜索是其核心功能之一，如何能保证在海量的数据中，能低延时的搜索到关心的商品信息直接影响到用户的使用体验，在商品搜索中，如根据用户画像定向的做推荐，或是基于位置信息如美团O2O类搜索，这些个性化搜索是关系型数据库无法完成的，这时候搜索引擎ElasticSearch+Redis就能发挥关键作用。
这实际上是一种静态分片技术。Redis实例的增减，都得手工调整分片程序。基于此分片机制的开源产品，现在仍不多见。这种方式下，可运维性较差。出现故障，定位和解决都得研发和运维配合着解决，故障时间变长。
前面几篇已经对Redis中几个关键知识点做了介绍，本篇主要对Redis系列做一下总结以及对Redis中常见面试题简单进行介绍一下。首先我们对前面几篇谈到的Redis知识点进行总结。
背景简介 Grab 是东南亚的打车巨头，app 下载量已有 5500 万，司机有 120 万 app 与 server 通信时需要使用一个认证 token，Grab 使用 Redis 来缓存 toke
在服务开发中，单机都会存在单点故障的问题，及服务部署在一台服务器上，一旦服务器宕机服务就不可用，所以为了让服务高可用，分布式服务就出现了，将同一服务部署到多台机器上，即使其中几台服务器宕机，只要有一台服务器可用服务就可用。
Redis 现在应该是各大厂标配了，不过可能很多人只懂得怎么用，但对其原理不甚了解，今天我们就用图解的形式来深入了解 Redis 高性能，高可用的秘密
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 在服务开发中，单机都会存在单点故障的问题，及服务部署在一台服务器上，一旦服务器宕机服务就不可用，所以为了让服务高可用，分布式服务就出现了，将同一服务部署到多台机器上，即使其中几台服务器宕机，只要有一台服务器可用服务就可用。 redis也是一样，为了解决单机故障引入了主从模式，但主从模式存在一个问题：master节点故障后服务，需要人为的手动将slave节点切换成为maser节点后服务才恢复。redis为解决这一问题又引入了哨兵模式
《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
在服务开发中，单机都会存在单点故障的问题，即服务部署在一台服务器上，一旦服务器宕机服务就不可用，所以为了让服务高可用，分布式服务就出现了，将同一服务部署到多台机器上，即使其中几台服务器宕机，只要有一台服务器可用服务就可用。
Redis存储的是key-value结构的数据，其中key是字符串类型，value有5种常用的数据类型：
此前的文章中，我们介绍了三种 redis 集群和搭建方法。 redis 集群详解及搭建过程
Redis 单节点虽然有通过 RDB 和 AOF 持久化机制能将数据持久化到硬盘上，但数据是存储在一台服务器上的，如果服务器出现硬盘故障等问题，会导致数据不可用，而且读写无法分离，读写都在同一台服务器上，请求量大时会出现 I/O 瓶颈。
而 redis 这样的 “集群” 强调的是 数据 ，（因为redis 主要是来存数据的嘛）
Redis为列表、集合、散列、有序集合提供了一组配置选项，这些选项可以让redis以更节约的方式存储较短的结构。
分区就是将数据分割到多个Redis实例，因此每个实例只保存一部分key - value，每一个 Redis 实例的 key 的一个子集。
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1. Redis常见集群技术 长期以来，Redis本身仅支持单实例，内存一般最多10~20GB。这无法支撑大型线上业务系统的需求。而且也造成资源的利用率过低——毕竟现在服务器内存动辄100~200GB。 为解决单机承载能力不足的问题，各大互联网企业纷纷出手，“自助式”地实现了集群机制。在这些非官方集群解决方案中，物理上把数据“分片”（sharding）存储在多个Redis实例，一般情况下，每一“片”是一个Redis实例。 包括官方近期推出的Redis Cluster，Redis集群有三种实现机制，分别介绍如
QFusion作为国内首个云上数据库超市，是沃趣科技研发为用户提供各类关系型数据库服务的私有云管理平台。现已支持MySQL、Oracle、MSSQL等关系型数据库，此次升级更是加入了业界使用最广泛的缓存中间件之一的Redis，使其如虎添翼，在数据库生态领域更上一层楼。
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。
假设一台 32G 内存的服务器部署了一个 Redis，内存占用了 25G，会发生什么？
各种分布式缓存如Redis，都提供了不同语言的客户端API，我们可以使用这些API直接访问缓存，也可以通过注解等方法使用缓存。
作者赵化冰，腾讯云高级工程师，Istio contributor，ServiceMesher管理委员，热衷于开源、网络和云计算。目前主要从事服务网格的开源和研发工作。 Redis 是一个高性能的 key-value 存储系统，被广泛用于微服务架构中。如果我们想要使用 Redis 集群模式提供的高级特性，则需要对客户端代码进行改动，这带来了应用升级和维护的一些困难。利用 Istio 和 Envoy ，我们可以在不修改客户端代码的前提下实现客户端无感知的 Redis Cluster 数据分片，并提供读写分离
Redis 是一个高性能的 key-value 存储系统，被广泛用于微服务架构中。如果我们想要使用 Redis 集群模式提供的高级特性，则需要对客户端代码进行改动，这带来了应用升级和维护的一些困难。利用 Istio 和 Envoy ，我们可以在不修改客户端代码的前提下实现客户端无感知的 Redis Cluster 数据分片，并提供读写分离、流量镜像等高级流量管理功能。
本文将从Redis的基本特性入手，通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍。之后在性能调优等方面进行更深入的介绍和指导。 概述 Redis 是一个开源的，基于内存的结构化数据存储媒介，可以作为数据库、缓存服务或消息服务使用。 Redis 支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、链表、集合、有序集合、位图、Hyperloglogs 等。 Redis 具备 LRU 淘汰、事务实现、以及不同级别的硬盘持久化等能力，并且支持副本集和通过 Redis Sentinel 实现的高
Redis中间件，我们主要是用来做缓存，缓解数据库的访问压力，我们搭建的是redis集群
Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到：
【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
随着 DT 时代的来临，数据对于企业经营决策的价值日益凸显，而企业在进行互联网+转型的过程中，如何让数据架构平滑迁移到大数据平台，对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢，请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多，比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等，如果是一个新上线的系统，相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇，一个较老的系统如何平滑迁移到
Redis（REmote DIctionary Service）是一个开源的键值对数据库服务器。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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。
之前写了一遍MySQL的开源生态工具的简单汇总，有小伙伴反馈让写一下redis的，这算是写这篇文章的由来吧。
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