Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了Redis 分布式方面的需求。当遇到单机内存、并发、流量等瓶颈时，可以采用
随着应用规模的不断扩大，单一 Redis 实例往往难以满足海量数据存储和高并发访问的需求。Redis 分区技术应运而生，通过将数据分布在多个 Redis 实例上，实现了数据的水平扩展，从而提高了系统的可扩展性和性能。本文将深入探讨 Redis 分区的原理、策略以及实现方法，通过具体案例展示如何在实际场景中应用分区技术，以达到优化数据存储和查询的目的。
Redis Cluster是Redis的分布式解决方案。当遇到内存、并发、流量等瓶颈时，就可以采用Cluster架构达到负载均衡目的。因为Redis Cluster是Redis3.0版本之后才有的，所以在Redis3.0版本之前，Redis分布式的解决方案一般有两种：
分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程，因此每个实例只保存key的一个子集。
分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题,即把数据集划分到多个节点上,每个节点负责整体数据的一个子集。
如果需要恢复数据，只需将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可。
Redis-Sentinel是redis官方推荐的高可用性解决方案， 当用redis作master-slave的高可用时，如果master本身宕机，redis本身或者客户端都没有实现主从切换的功能。
假设我们在一台主从机器上配置了200G内存，但是业务需求是需要500G的时候，主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份，但是并不能解决数据容量的问题，用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。
ini 是 Windows 上常用的配置文件格式。MySQL 的 Windows 版就是使用 ini 格式存储配置的。
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。
Redis HyperLogLog是一种使用随机化的算法，以少量内存提供集合中唯一元素数量的近似值。比如 {‘apple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘banana’, ‘apple’} 基数为3 优点：即使输入元素的数量或者体积非常非常大，计算基数所需的空间总是固定的12 KB 内存。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。 缺点：只会根据输入元素来计算基数，并且会有少许的误差。
Redis Cluster 集群模式通常具有 高可用、可扩展性、分布式、容错等特性。Redis分布式方案一般有两种
数据恢复 如果需要恢复数据，只需将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可。 获取 redis 目录可以使用 CONFIG 命令，如下所示：
redis可以有多个数据库分区，默认情况下是连接数据库0分区，在redis配置文件中通过databases num来配置数量。
通过上述机制，Redis集群在面临网络分区时能够保持数据的一致性和可用性。主节点选举和从节点复制确保在分区期间数据的不丢失和一致性，而分区解决机制则在网络分区解决后重新连接分区节点，确保整个集群的正常运行。
在 Redis 3.0 之前，使用 哨兵（sentinel）机制来监控各个节点之间的状态。Redis Cluster 是 Redis 的 分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了 Redis 在 分布式 方面的需求。当遇到 单机内存、并发、流量 等瓶颈时，可以采用 Cluster 架构方案达到 负载均衡 的目的。
数据库的使用过程中，经常会遇到各种各样的瓶颈。例如CPU、内存、网络带宽、磁盘等等，今天我们主要看磁盘容量这个方面。
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。
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。
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
在本专栏前面的文章中，我们介绍了各种本地缓存框架，也知晓了本地缓存的常见特性与设计理念。在前两篇文章中，我们介绍了集中式缓存 Redis的一些主流特性与典型使用场景。现在我们来对比一下，分布式缓存相比于本地缓存，在实现层面需要关注的点有哪些不同。梳理如下：
如下图，当前的三个redis节点实例无法做到高可用，一旦有一台redis服务器宕机之后，那么缓存在这台服务器上的数据就不能使用缓存来获取，还会直接访问数据库，访问请求达到一定数量就会产生雪崩。
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。
Redis的集群模式是在Redis3.0模式以后所实行的高可用模式。虽然大部分公司还都在用3.0以下的模式，但是随着发展我们会慢慢的接触到3.0以上的形式。在这里我们先简单的介绍下集群的模式，方便我们后期来用。 Redis的集群介绍 Redis的集群是一个提供多个Redis节点之间数据共享的程序集。但是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移动数据，在高负载的情况下可能导致不可预料的错误。Redis集群通过分区来提供一定程度的可用性，这样情况的优势在于， - 能自动的分割数据到
redis地理位置信息geo的基本操作和使用咱们之前已经聊过，可以看看这篇文章 微信附近的人，用redis也能实现？
设计集群方案时，至少要考虑以下因素： （1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。 （2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。 （3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：
B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接，是有序的
Redis是一个开源，先进的key-value存储，并用于构建高性能，可扩展的Web应用程序的完美解决方案。 Redis从它的许多竞争继承来的三个主要特点： Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。 相比许多键值数据存储，Redis拥有一套较为丰富的数据类型。 Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器。 Redis 优势 异常快速：Redis的速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录。 支持丰富的数据类型：Redis支持最大多数开发人员已经知道像
在主从模式中，主库负责处理写操作，并将数据的变更同步到从库。从库主要用于处理读操作，这样可以分担主库的读取压力，提高系统的读取性能。
就是缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
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。
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:
Redis 集群模式是 Redis 提供的分布式解决方案，哨兵解决了高可用的问题，而集群就是终极方案，一举解决高可用和分布式问题。在集群模式下，数据会被分散在多个 Redis 节点上，每个节点负责存储整个数据库的一部分，这种方式称为数据分片。
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
之前和大家聊过kafka是如何保证消息不丢失的，今天再讲讲在不丢消息的同时，如何实现精确一次处理的语义实现。
Redis 6.0 引入多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上。据 Redis 作者 antirez 在 RedisConf 2019 分享中介绍，多线程 IO 特性可以显著提高 Redis 的性能和吞吐量，实测 GET/SET 命令在 4 线程 IO 下的性能相比单线程几乎翻倍。国内也有一些大牛在阿里云 ESC 上测试了 unstable 版本的 Redis，结果也证实了多线程比单线程性能提升一倍左右的结论。
在前面的文章中，已经介绍了Redis的几种高可用技术：持久化、主从复制和哨兵，但这些方案仍有不足，其中最主要的问题是存储能力受单机限制，以及无法实现写操作的负载均衡。
对name:1 进行hash操作，得出来得值是2423423452，用这个值除3，余1则放到1号节点中进行存储，余2则放到2号节点存储。
1. Kafka连接数不足：一个消费服务实例上会为所有Topic创建消费者，随着消费服务实例数量的增加，kafka连接数将成倍增加
如上图，1个master与3个slave组成的哨兵模式（哨兵独立部署于其它机器），刚开始时，2个应用服务器server1、server2都连接在master上，如果master与slave及哨兵之间的网络发生故障，但是哨兵与slave之间通讯正常，这时3个slave其中1个经过哨兵投票后，提升为新master，如果恰好此时server1仍然连接的是旧的master，而server2连接到了新的master上。
球友提问：Elasticsearch 的基数统计在大数据量下有什么办法能做到 100% 准确度吗？
将原本存储于单个数据库上的数据拆分到多个数据库，把原来存储在单张数据表的数据拆分到多张数据表中，实现数据切分，从而提升数据库操作性能。分库分表的实现可以分为两种方式：垂直切分和水平切分。
一是客户端、服务端需要的内存会变多（需要维护一些分区的信息，如果分区越多，这些信息所占的内存就越大）
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