redis如何在保持读写分离+高可用的架构下，还能横向扩容支撑1T+海量数据
redis如何在保持读写分离+高可用的架构下，还能横向扩容支撑1T+海量数据
HUC思梦
发布于 2020-09-03 17:35:45
发布于 2020-09-03 17:35:45
单机redis在海量数据面前的瓶颈。
怎么才能够突破单机瓶颈，让redis支撑海量数据？
redis集群架构
redis cluster 支撑N个redis master node，每个master node都可以挂载多个slave node 读写分离的架构，对于每个master来说，写就写到master，然后读就从mater对应的slave去读 高可用，因为每个master都有salve节点，那么如果mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master redis cluster（多master + 读写分离 + 高可用）
我们只要基于redis cluster去搭建redis集群即可，不需要手工去搭建replication复制+主从架构+读写分离+哨兵集群+高可用 redis cluster VS replication + sentinal 如果你的数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如你的缓存一般就几个G，单机足够了 replication + sentinal，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了 redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用redis cluster
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原始发表：2020-07-04 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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