当然使用随着海量数据的存储要求，单台Redis配置有限，已经满足不了我们的需求。我们考虑采用分布式集群方案。
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。
数据量达到⼀定程度写数据量也会很⼤，容易造成缓冲区溢出，造成从节点⽆限的进⾏全量复制导
Redis高可用高性能缓存的应用系列的第4篇，主要介绍RedisCluster模式，集群数据分布算法，和Gossip协议的学习和介绍。
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。
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Codis使用Go语言开发，它是一个代理中间件，和Redis一样也使用Redis协议对外提供服务，当客户端向Codis发送指令时，Codis负责将指令转发到后面的Redis实例来执行，并将结果返回给客户端
Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施（installation）。
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。
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
Redis进阶-分布式存储 Sequential partitioning & Hash partitioning
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。
在一些高并发+大数据量的场景中，经常会用到redis的cluster集群模式，此篇文章对redis的客户端jedis、jediscluster进行讲解，主要讲明白以下几个问题：
昨天跟同事讨论redis集群，谈到redis cluster时随口吹嘘了一遍工作机制："redis cluster采用虚拟槽分区，将key根据哈希函数映射到了16384个槽位... ..."云云
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
主从模式，是redis集群最基本的模式，主库负责读写，从库负责读。主库的数据会同步到从库，但是从库写的数据不会自动同步到主库，除非用写脚本等方式手动同步。这种模式应急能力比较差，假如出现宕机的情况，需要手动进行修改
大家好，我是捡田螺的小男孩。今天跟小伙伴们一起学习Redis的主从、哨兵、Redis Cluster集群。
Redis作为目前通用的缓存选型，因其高性能而倍受欢迎。Redis的2.x版本仅支持单机模式，从3.0版本开始引入集群模式。
分片集群是将多个Redis主从结构联合起来，每个主从结构具有一个主实例和多个从实例。Redis的分片集群可以在数据量不断增大的情况下进行水平扩容，将键值放在指定的实例中，以此来降低系统对单主节点的依赖，从而提高Redis服务的读写性能。分片集群的结构图如下。
继上次分享的Redis服务平台化之路，这次着重来分享下Redis Cluster浅析，欢迎大家互相多交流学习。
这文之前发过，不过没多少人看到，并且现在我的观点也发生了点变化，所以重新修改一波。
Sentinel为Redis提供高可用。利用Sentinel，在无人干预的情况下，可用让Redis服务抵御一定程度的故障。主要发挥以下几个方面的作用:
我们先来看一下为什么要做集群，如果我们要部署一个单节点Redis，很明显会遇到单点故障的问题。
redis高可用的方式的其中一种是主从集群方式，主要是为了读写分离来分担读的压力，每个节点数据都是一致的。
本文将对集群的节点、槽指派、命令执行、重新分片、转向、故障转移、消息等各个方面进行深入拆解。
前面我们介绍了国人自己开发的Redis集群方案——Codis，Codis友好的管理界面以及强大的自动平衡槽位的功能深受广大开发者的喜爱。今天我们一起来聊一聊Redis作者自己提供的集群方案——Cluster。希望读完这篇文章，你能够充分了解Codis和Cluster各自的优缺点，面对不同的应用场景可以从容的做出选择。
Redis是一个完全开源免费的高性能（NOSQL）的key-value数据库。它遵守BSD协议，使用ANSI C语言编写，并支持网络和持久化。Redis拥有极高的性能，每秒可以进行11万次的读取操作和8.1万次的写入操作。它支持丰富的数据类型，包括String、Hash、List、Set和Ordered Set，并且所有的操作都是原子性的。此外，Redis还提供了多种特性，如发布/订阅、通知、key过期等。Redis采用自己实现的分离器来实现高速的读写操作，效率非常高。Redis是一个简单、高效、分布式、基于内存的缓存工具，通过网络连接提供Key-Value式的缓存服务。
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。
2.随着公司发展，用户数量增多，并发越来越多，业务需要更高的QPS，而主从复制中单机的QPS可能无法满足业务需求
Redis从3.0开始就支持集群，节点之间使用gossip协议进行通信，实现了去中心化，集群中支持动态的添加和删除节点，动态迁移数据以及自动执行故障转移。
分布式缓存作为性能加速器，在系统优化中承担着非常重要的角色。相比本地缓存，虽然增加了一次网络传输，大约占用不到 1 毫秒外，但是却有集中化管理的优势，并支持非常大的存储容量。
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。
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。
通俗来说 Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽,举个例子,比如当前集群有3个节点,那么:
最近面试，redis cluster 只要简历中有写，那基本都被问。有一些问的比较常规（八股文），而有一些面试官还是问得比较偏（为什么说偏呢？因为我只会搬砖）
作为Java程序员，在面试过程中，缓存相关的问题是躲不掉的，肯定会问，例如缓存一致性问题，缓存雪崩、击穿、穿透等。说到缓存，那肯定少不了Redis，我在面试的时候也是被问了很多关于Redis相关的知识，但是Redis的功能太强大了，并不是一时半会儿能掌握好的，因为有些高级特性或是知识平时并不会用到。 所以回答的不好，人家就会觉得你对自己平时使用的工具都没有了解，自然就凉凉了。其实很早就有这个打算，打算好好总结一下Redis的知识，但也是由于自己都没有好好的了解Redis呢，所以一直没有开始。这次准备慢慢的来总结。
一个集群模式的官方推荐最小最佳实践方案是 6 个节点，3 个 Master 3 个 Slave 的模式，如 图00 所示。
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。
一个Redis集群通常由多个节点（node）组成，在刚开始的时候，每个节点都是相互独立的，它们都处于一个只包含自己的集群当中，要组建一个真正可工作的集群，我们必须将各个独立的节点连接起来，构成一个包含多个节点的集群。连接各个节点的工作可以使用CLUSTER MEET命令来完成。向一个节点node发送CLUSTER MEET命令，可以让node节点与ip和port所指定的节点进行握手（handshake），当握手成功时，node节点就会将ip和port所指定的节点添加到node节点当前所在的集群中。例如：通过向节点7000发送以下命令，我们可以将节点7001添加到节点7000所在的集群里面：
集群(cluster)是Redis提供的分布式数据库解决方案，集群通过分片(sharding)来进行数据共享，并提供数据复制(replication)和故障转移(failover)等功能。下面介绍下Cluster的执行流程。
1、Redis-Server：Redis服务端，用于存储用户数据的，此处就一个master节点【IP: 100.100.100.1:6379】
在前面，我们提到了 Redis 集群方案 Redis Cluster，今天我们来聊聊 Redis 另外一种比较受欢迎的集群方案：Codis。
一个集群模式的官方推荐最小最佳实践方案是 6 个节点，3 个 Master 3 个 Slave 的模式。
不同的余数，代表bitmap 有 65535 bit。所以bitmap的大小可以计算为
接着上篇文章继续讲解，前面一个linux服务器已经有了8001和8004节点，现在继续新增两个linux服务器，并且分别加上两个节点。
在这个图中，每一个蓝色的圈都代表着一个redis的服务器节点。它们任何两个节点之间都是相互连通的。客户端可以与任何一个节点相连接，然后就可以访问集群中的任何一个节点。对其进行存取和其他操作。
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