首先，需要安装Redis集群。Redis官方提供了Redis集群模式的官方包，可以从Redis官方网站下载。也可以使用源代码编译安装。在安装Redis集群之前，需要确保系统满足Redis的运行要求，例如安装了所需的依赖库和工具等。
修改redis.conf将有关cluster的配置放出来即可通过redis-server （配置文件）以动redis-cluster节点，但是一个一个启动蛮累的 所以直接使用shell脚本（一劳永益）注意启动不同的节点，注意修改不同的端口信息
Redis 集群把所有的数据映射到 16384 个槽中。每个 key 会映射为一个固定的槽，只有
安装说明：自动解压缩安装包，按照指定路径编译安装，复制配置文件模板到Redis实例路的数据径下，根据端口号修改配置文件模板
参考： https://redis.io/topics/cluster-tutorial
将一个或多个槽（slot）指派给当前节点。 cluster addslots {0...5461}
一个Redis集群至少需要6个节点才能保证组成完整高可用的集群。想要开启集群只需要设置以下两个参数就行：
Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。
在192.168.145.136 执行135上操作，下载安装redis，创建redis节点 7003 7004 7005，然后修改配置.
自动化部署 tendis集群和redis集群初始化集群步骤一样，创建出3主3从的节点后，再创建一个初始化的job，对集群进行初始化配置。（redis集群创建修改镜像即可）
分布式数据库需要解决数据分区问题，redis cluster采用虚拟槽分区来对数据进行划分。redis cluster的虚拟槽固定为16384个，编号为0~16383。槽（slot）是集群管理和迁移的基本单位，每个节点会负责一定数量的槽。一个key只对应一个槽。
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。
通过slaveof命令可以实现主从辅助，被复制的服务器叫主服务器，执行复制的服务器叫从服务器，例如
redis官方已经redis-trib.rb命令来给我们实现redis搭建了。但是为了了解原理，首先我们来手动搭建不使用官方的命令。如果大家想快速搭建，可以直接跳到二。
这不，小王接到一个秒杀活动任务，设计技术方案，大量的数据扔到缓存里，想借助Redis的高吞吐量来抗住峰值压力。
redis-cluster是redis官方提供的分布式数据库解决方案，集群通过分片进行数据共享，并提供复制和故障转移功能。
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。
当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。
前面介绍了《进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF》和《进阶的Redis之Sentinel原理及实战》，这次来了解下Redis的集群分片功能，以及其中哈希分片原理。
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。
集群是Redis提供的分布式数据库方案，集群通过分片进行数据共享，并提供复制和故障转移功能
当前的Redis集群不支持NAT网络模式以及被重新映射的IP和端口。如果使用docker部署redis,要使用 --network=host
线上Redis一般都以多服务器集群模式运行，但是测试/开发环境一般只有一台。虽说如此，为了代码的兼容，也需要运行在集群模式 开启集群模式 修改配置文件redis.conf # 后台模式 daemonize yes # 支持其他服务器访问 # bind 127.0.0.1 注释掉这一行 # 开启集群模式 cluster-enabled yes # 集群内部配置文件 cluster-config-file "nodes-6379.conf" # pid文件 pidfile redis.pid
相比于哨兵集群，cluster集群能支持扩容，且无须额外的节点来监控状态，所以使用这种模式集群的系统会用得更多些。
前面写完了 Redis 的主从复制、哨兵模式、Redis 持久化方式。这篇文章开始写 Redis 集群啦。
Redis Cluster是Redis的分布式解决方案,在Redis 3.0版本正式推出的,有效解决了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Cluster架构达到负载均衡的目的.
其次就是版本差距太大，集群模式必须是3.x以上版本才可以，所以呢，百度上的东西基本都是3.x，我想说要玩就玩别人很少玩的，我非要搞个4.x版本瞧瞧，当然我没有敢搞5.x的，哈哈。
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：
这里的Redis集群指的是Redis Cluster，它是Redis在3.0版本正式推出的专用集群方案，有效地解决了Redis分布式方面的需求。当单机内存、并发、流量等遇到瓶颈的时候，可以采用这种Redis Cluster方案进行解决。
Redis Cluster 即 Redis 集群，是 Redis 官方在 3.0 版本推出的一套分布式存储方案。完全去中心化，由多个节点组成，所有节点彼此互联。Redis 客户端可以直接连接任何一节点获取集群中的键值对，不需要中间代理，如果该节点不存在用户所指定的键值，其内部会自动把客户端重定向到键值所在的节点。
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：
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。
在redis入门(一)简单介绍了redis的历史和安装部署，以及基本的数据结构和api，本节讲解redis持久化、高可用、redis集群和分布式相关的知识。
从Redis3.0开始，Redis提供了 redis cluster 集群支持，用于在多个redis节点间共享数据，以提高服务的可用性。 redis cluster 采用去中心化结构，不用proxy代理，应用可以直接访问集群中的数据节点。本文从实战入手，一步步了解redis cluster的创建，运维管理。部署redis cluster 有两种方式:原生命令安装和官方工具安装，本文采用原生的命令安装，可以体会构建redis cluster的具体步骤，深入了解其中的原理。
由于复制中，每个数据库都是拥有完整的数据，因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点，如果数据量过大，复制就无能为力了。
上一篇文章中，我们介绍了 redis 集群的搭建。 redis 集群详解及搭建过程 其中我们遇到了报错：
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。
复制的问题 由于复制中，每个数据库都是拥有完整的数据，因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点，如果数据量过大，复制就无能为力了。 分片 分片（Patitioning）就是将数据拆分到多个R
摘要：接触docker以来，似乎养成了一种习惯，安装什么应用软件都想往docker方向做，今天就想来尝试下使用docker搭建redis集群。
假设一台 32G 内存的服务器部署了一个 Redis，内存占用了 25G，会发生什么？
前面已经介绍了Redis Cluster集群及其部署过程，下面再补充下有关Redis Cluster应用原理部分内容，以便更加深刻透彻地理解Redis Cluster。 一、Redis Cluster集群最核心的三个目标 性能：这是Redis赖以生存的看家本领，增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响，所以Redis采取了P2P而非Proxy方式、异步复制、客户端重定向等设计，而牺牲了部分的一致性、使用性。 水平扩展：集群的最重要能力当然是扩展，文档中称可以线性扩展到1000结点。 可用性：在Cluster
在海量的数据面前，单个 redis 实例的能力是有限的，无可能无限增大的内存，所以必须要构建分片集群，来横向拓展来支持保存更多的数据。
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。
一、Redis群集相关概念 Redis是从3.0版本开始支持cluter的，采用的是hash槽方式，可以将多个Redis实例整合在一起，形成一个群集，也就是将数据分散存储到群集中的多个节点上。
在上一篇博客，我们学习Redis哨兵Sentinel集群的搭建，redis的哨兵模式提供了比如监控、自动故障转移等高可用方案，但是这种方案，容量相对固定，要进行持续扩容或者数据分片就不适合，所以有另外一种更复杂的集群方案，Cluster集群模式
Redis Cluster采用虚拟槽分区，所有的key根据哈希函数映射到0~16383槽内，计算公式：
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redis作为一种高效的缓存框架，使用是非常广泛的，在数据存储上，在运行时其将数据存储在内存中，以实现数据的高效读写，并且根据定制的持久化规则不同，其会不定期的将数据持久化到硬盘中。另外相较于其他的NoSql数据库，redis提供了非常丰富的数据结构，如dict，sds，linkedlist，ziplist，set，quicklist，geometry。在这些存储结构的基础上，redis为用户提供了非常丰富的操作选择，如通过zskiplist来达到对某种类型的数据的排序目的，而排序在数据库中是一个非常耗时的操作。
Redis集群模式节点之间通过Gossip协议彼此之间传递节点状态、槽等信息，没有依赖元数据组件来维护。简化了架构的同时，通信成本也限制了集群规模。
redis # 拉取镜像 docker pull redis:6.0.5 # 先将配置文件放入到指定目录下,下面纯粹是在浪费篇幅，可以直接在百度下载。 # 启动 docker run --restart=always --log-driver json-file --log-opt max-size=100m --log-opt max-file=2 -p 6666:6666 --name cxyredis -v /usr/local/database/redis/redis.conf:/etc/redis
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