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玩转Redis的高可用(主从、哨兵、集群)

1、Redis 哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在 redis0 上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，对数据进行分片，也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容；每个节点都会通过集群总线(cluster bus)，与其他的节点进行通信。

2、Redis哨兵集群：守护数据之巅的高可用性解决方案Redis哨兵，一个智能的守护者，确保你的数据永不间断，通过监控主从服务器，一旦主服务器出现故障，它能立即启动紧急切换机制，确保服务的无缝连续性。主从分离的艺术：首先，安装Redis，每个服务都配备独特的身份。

3、Redis集群，作为数据存储和处理的强大解决方案，提供了多种模式以确保高可用性和性能。让我们深入了解一下Redis集群的三大核心组件——主从复制、哨兵模式和Cluster，以及它们如何协作以应对各种场景。主从复制： 容错和读写分离的基石，通过全量复制和增量复制确保数据一致性。

Redis分布式缓存搭建

首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考小编其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

更自然的想法是将Redis变成一个可以水平扩展的分布式缓存服务，在Codis之前，业界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一个静态的分布式Redis方案，进行扩容/缩容时候对运维要求非常高，而且很难做到平滑的扩缩容。

前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道你们的应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用MongoDB会更好，比如在存储日志方面。

但是主、从节点分布在不同的服务器上，数据跨节点同步时又会出现分布式一致性的问题。而在高频并发的场景下，解决加锁后往往又会带来其它的分布式问题，例如写入效率低、吞吐量大幅下降等。 而对于 Redis 这样一个高效缓存数据库来说，性能降低是难以忍受的，所以加锁不是一个优秀的方案。

Redis集群操作

对客户端来说，整个cluster被看做是一个整体，客户端可以连接任意一个node进行操作，就像操作单一Redis实例一样，当客户端操作的key没有分配到该node上时，Redis会返回转向指令，指向正确的node，这有点儿像浏览器页面的302 redirect跳转。

node进行操作，就像操作单一Redis实例一样，当客户端操作的key没有分配到该node上时，Redis会返回转向指令，指向正确的node，这有点儿像浏览器页面的302 redirect跳转。Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。

要让集群正常运作至少需要三个主节点，不过在刚开始试用集群功能时， 强烈建议使用六个节点： 其中三个为主节点， 而其余三个则是各个主节点的从节点。

redis-trib.rb是采用Ruby实现的Redis集群管理工具。内部通过Cluster相关命令帮我们简化集群创建、检查、槽迁移和均衡等常见运维操作，使用之前需要安装Ruby依赖环境。

客户端（ Smart Client ）：客户端通过约定查找 redis 实例在 ZooKeeper 中写入的地址。并且根据集群的 group 数，进行一致性哈希计算，确定 key 唯一落入的 group ，随后对这个 group 的主库进行操作。

Hash分区

1、(1) 常见的哈希分区规则有：节点取余分区、一致性哈希分区和虚拟槽分区。 (2) Redis Cluster数据分区规则采用虚拟槽方式，所有的键映射到16384个槽中，每个节点负责一部分槽和相关数据，实现数据和请求的负载均衡。

2、HASH分区策略是根据用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式。RANGE分区则是基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。

3、为此，stringhash 按照用户定义的起点和终点去截取分片索引字段中的部分字符，根据当中每个字符的二进制 unicode 值换算出一个长整型数值，然后就直接调用内置 hash 算法求解分片路由：先求模得到逻辑分片号，再根据逻辑分片号直接映射到物理分片。

4、范围分区就是将数据表内的记录按照某个属性的取值范围进行分区。哈希分区需要借助哈希函数，首先将分区进行编号，然后通过哈希函数来计算确定分区内存储的数据，这种方法要求数据在分区上的分布是均匀的，用户设定哈希函数来对数据进行分区。

5、oraclehash分区数量不均匀的原因是数据库升级、迁移时，出现大量无效对象。根据查询相关资料信息显示：在联机交易系统中，对于频繁执行的SQL语句，所查oraclehash分区数量较均匀、分区较均衡，建议使用绑定变量代替常量，oraclehash分区数量不均匀的原因是数据库升级、迁移时，出现大量无效对象。

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