本篇文章介绍redis集群的快速搭建，不对redis进行深入探究，方便想要了解redis集群的朋友快速进行测试。
1、新建文件夹rediscluster。 mkdir -p /usr/local/redis/rediscluster/7001 mkdir -p /usr/local/redis/rediscluster/7002 2、拷贝单机搭建好的Redis文件夹到7001、7002目录下。 单机部署参考《Redis安装在Linux系统》 cp /usr/local/redis/* /usr/loca/redis/rediscluster/7001/ cp /usr/local/redis/* /usr/loca/r
摘要：2018年10月 Redis 发布了最新稳定版本 5.0 版本，推出了各种新特性，其中一点是放弃 Ruby的集群方式，改为使用 C语言编写的 redis-cli的方式，使集群的构建方式复杂度大大降低。
注明: 此篇文章为投稿文字, 投稿人 闫树爽, (资深程序员, 目前从事REDIS ,MONGODB ,以及数据库运维自动化代码工作)
将Operator 部署到Kubernetes集群中后，将可以使用新的API，因此您可以创建，更新和删除RedisCluster。
Redisredis 是完全开源免费的，是一个高性能的key-value数据库，目前市面上主流的数据库 Redis、Memcache、Tair(淘宝自研发)
kubernetes自定义资源对象再极大程度提高了API Server的可扩展性，让企业能够根据业务需求通过CRD编写controller或者operator来实现生产中各种特殊场景。随着k8s的版本升级，CRD的功能也越来越完善，下面对其中几点进行说明。
之前写过手把手教你编写一个operator在中间件容器化中的实践，以及自定义代码生成：
其中port、pidfile、cluster-config-file每个配置文件要递增数字
第三方库: redis-py-cluster: 最近还在维护 rediscluster: 似乎很久没有更新了
与MySQL主从复制，从节点可以分担部分读压力不一样，甚至可以增加slave或者slave的slave来分担读压力，Redis集群中的从节点，默认是不分担读请求的，从节点只作为主节点的备份，仅负责故障转移。 如果是主节点读写压力过大，可以通过增加集群节点数量的方式来分担压力。
Operator 是 CoreOS 推出的旨在简化复杂有状态应用管理，它是一个感知应用状态的控制器，通过扩展 Kubernetes API 来自动创建、管理和配置应用实例。 Operator 基于 CRD 扩展资源对象，并通过控制器来保证应用处于预期状态。
可以看到： 140.210.73.39:20001有1个slave 140.210.73.40:20001有2个slave 140.210.73.41:20001有3个slave
码哥带大家完成在 CentOS 7 中安装 Redis 6.x 教程。在学习 Redis Cluster 集群之前，我们需要先搭建一套集群环境。机器有限，实现目标是一台机器上搭建 6 个节点，构成一个三主三从集群模式。
RedisConfig import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeInfo; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.ja
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。
安装 pip install redis-py-cluster 示例代码 # pip install redis-py-cluster from rediscluster import * """ redis 集群信息： Using 3 masters: 192.168.196.131:7000 192.168.196.129:7003 192.168.196.131:7001 Adding replica 192.168.196.129:7004 to 192.168.196.131:7000 Addi
创建容器：docker run -it -d --name r1 -p 5001:6379 --net=net2 --ip 172.19.0.2 redis bash
OAM （Open Application Model）是一个专注于描述应用的标准规范，OAM的愿景是在应用的维护生命周期内，提供一种标准化的沟通方式。将应用开发者、应用运维人员和基础设施运维人员，以一种标准化的方式连接起来，并且强化了应用生命周期中各个角色的职责。
但是我们现在使用的redis server已经升级到5.0.3版本，再用redis-migrate-tool做迁移会报错：
在云平台开发、中间件容器化时，经常会遇到批量删除k8s资源对象的需求，下面记录一下kubectl和golang发送删除pvc、pv、pod请求的例子，便于后续学习查阅
上篇文章中对redis operator进行了开发工作，接下来对一些功能点进行验证，文末附上源码地址，欢迎star，顺便点个在看，手动笔芯！
在使用redis 3时，可以使用redis-migrate-tool工具做redis在线数据迁移（参考https://wxy0327.blog.csdn.net/article/details/84138537）。但是我们现在使用的redis server已经升级到5.0.3版本，再用redis-migrate-tool做迁移会报错：
搭建redis集群，搭建具体过程如下 http://blog.csdn.net/lucky_ly/article/details/78703102 启动redis集群。
单机模式 代码片段 安装 pip install redis import redis r = redis.Redis(host='192.168.1.3', port=6188,db=0,decode_responses=True) list_keys = r.keys("DEMO_xx_*") for key in list_keys: r.delete(key) 集群模式 代码片段 安装 pip install redis-py-cluster from rediscluster impor
很多文章都说redis密码，今天验证的了很多次失败，查了相关资料有才知道连接方式，一下为代码，修改123456为自己代码就可以使用了
这里我们存进去的是字符串类型的数据，取出来却是字节类型的，这是由于python3的与redis交互的驱动的问题，Python2取出来的就是字符串类型的。
从上面的操作，你可以看到，当存储某一个数据的时候，会分配一个slot，而这个slot从属于某一个Master，也就是说你需要明白，数据是分布的存储在Redis集群当中的。
python 操作redis 需要导入redis模块 import redis """ 连接redis ConnectionPool 方式连接 """ def connRedis(self): pool=redis.ConnectionPool(host='172.16.1.2',password='',db=2, port=6379) #按具体情况填写参数 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
notes------- （1）redis3.x集群模式操作需要List of all supported python versions.2.7/3.2/3.3/3.4.1+/3.5 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- #------------------------------------------------------------------------------- # Name: # Author: yangsq #
最近一直在和前同事Puff潘、RainSun吕合作，做一些给使用redis的软件增加redis cluster或者redis sentinel支持功能的工作。
./redis-trib.rb create --replicas 1 ip1:7000 ip1:7001
Redis Cluster（Redis 集群）是 Redis 分布式解决方案的一部分，它旨在提供高可用性、高性能和横向扩展的功能。Redis Cluster 能够将多个 Redis 节点组合成一个分布式集群，实现数据分片和负载均衡，从而确保在大规模应用场景下的稳定性和可靠性。我们这篇文章了将为大家介绍如何使用 docker-compose 搭建 redis 集群。
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
在分布式系统设计中，Redis是一个备受欢迎的内存数据库，而一致性哈希算法则是分布式系统中常用的数据分片和负载均衡技术。本文将深入探讨Redis的扩容机制以及一致性哈希算法的原理，同时提供示例代码以帮助读者更好地理解这两个重要概念。
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。
本篇我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。
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JedisCluster是针对RedisCluster的java客户端，它封装了java访问redis集群的各种操作，包括初始化连接、请求重定向等。我们先来看下JedisCluster的类结构：
这四个位置是默认位置，即 Spring Boot 启动，默认会从这四个位置按顺序去查找相关属性并加载。但可以通过 spring.config.location 属性来手动的指定配置文件位置，去指定目录下查找 application.properties 文件。
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。
我们知道redis官方说他是可以支持10万/每秒的并发量，但是如果我们的业务场景需要100万/每秒呢？
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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。
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背景 众所周知，Redis是一款性能强悍的中间件。那么它的性能到底多强，大家也是只拿到的是官方给到的数据，那么真实情况是否真的是这样? 带着这个疑问，挑选了Redis单机与集群做压测，得到性能数据，并
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