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在工作中可能会遇到单点Redis向Redis集群迁移数据的问题，但又不能老麻烦运维来做。为了方便研发自己迁移数据，我这里写了一个简单的Redis迁移工具，希望对有需要的人有用。
2015年2月，Redis3.0.0 发布，redis3.0版本之后支持Cluster，关于redis集群的介绍，了解请看 redis中文简介 。 我准备在一台linux中来部署redis集群，因为集群的运行需要6台服务才能正常运行，所以我在一台linux服务上创建6个节点，用来模拟3主3从这种伪分布式集群。redis3.0及之后的releases版本，大家可以直接访问redis.io官网，下载redis.tar.gz。
要想搭建一个最简单的Redis集群，那么至少需要6个节点：3个Master和3个Slave。为什么需要3个Master呢？如果你了解过Hadoop/Storm/Zookeeper这些的话，你就会明白一般分布式要求基数个节点，这样便于选举（少数服从多数的原则）。
工作中有时会遇到需要把原Redis集群下线，迁移到另一个新的Redis集群的需求（如机房迁移,Redis上云等原因)。此时原Redis中的数据需要如何操作才可顺利迁移到一个新的Redis集群呢？ 本节简单介绍相关方法及一些工具;
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。
redis在容器化的过程中，涉及到纵向扩pod实例cpu、内存以及redis实例的maxmemory值，statefulset管理的pod需要重启。所以把redis集群的状态检查放到了健康检查中，依赖statefulset的原生能力（pod实例ready后才重启下一个，ready后endpoints controller将pod信息更新到endpoints资源对象中）,而没有在redis operator中写逻辑去判断。
Redis是一款流行的内存数据库，适用于高性能的数据缓存和实时数据处理。当需要处理大量数据时，可以使用Redis集群来提高性能和可用性。
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/document/redis-cluster
其实简单说，服务发现就是解耦服务与IP地址之间的硬绑定关系， 以典型的集群为例，对于集群来说，是有多个节点的，这些节点对应多个IP（或者同一个IP的不同端口号），集群中不同节点责任是不一样的。 比如说一个数据集群中，可以分为读节点或者写节点，写节点和读节点都是相对的，不是硬绑定的，某一个逻辑节点，随着故障转移及恢复，是可以变换身份的（写变读，读变写；主降从，从升主等等） 集群对外提供服务的时候，对于外界来说，集群中节点身份变换的时候需要对外透明，外界无需因为集群节点的身份变换而更改配置，这就需要一个解耦合的服务。
今天早上由于zookeeper和redis集群不在同一虚拟机导致出了点很小错误（人为），所以这里总结一下redis集群的搭建以便日后所需同时也希望能对你有所帮助。 笔主这里使用的是Centos7.如果你碰到任何问题都可以来问我
因项目需要，要引入redis做缓存，就在centos7下亲自安装了一遍redis，刚好趁着这个机会就来把redis的概念以及单机版和集群版redis安装步骤记录下来，在此和大家一起分享。
@路比咯：这程序员很实在，都说到点上根本不浪费彼此时间，个人感觉是这个HR气量太小反应过激才说了这些鬼
Redis集群至少需要3个节点，因为投票容错机制要求超过半数节点认为某个节点挂了该节点才是挂了，所以2个节点无法构成集群。 要保证集群的高可用，需要每个节点都有从节点，也就是备份节点，所以Redis集群至少需要6台服务器。因为我没有那么多服务器，也启动不了那么多虚拟机，所在这里搭建的是伪分布式集群，即一台服务器虚拟运行6个redis实例，修改端口号为（7001-7006）1+1+1+1+1+1 = 6
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。
Redis是一个流行的高性能内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列和实时数据分析等领域。然而，随着数据量的增长和高可用性需求的增加，单个Redis实例往往无法满足要求，这时就需要使用Redis集群来横向扩展。
抽象⼯⼚模式与⼯⼚⽅法模式虽然主要意图都是为了解决，接⼝选择问题。但在实现上，抽象工厂是⼀个中心工厂，创建其他工厂的模式。
官方原文地址：https://redis.io/topics/cluster-tutorial 水平有限，如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方，请留言，我会尽快修改，谢谢。 使用create-cluster角本创建Redis集群 如果你不想通过配置来创建Redis集群并且不想向上边阐明的一样手动的去执行单独的实例，这里还有更简单的系统（但是你将不会学到等量的操作细节） 只需查看在Redis发行版本中的utils/create-cluster目录。在里面有一个叫 create-clu
搭建集群首先需要安装Docker，Linux中安装比较简单，具体可以参考[【Docker】Linux安装Docker（极简版）]。
Redis单节点存在一些局限性，特别是在处理大规模数据、高并发请求和提供高可用性方面。以下是一些常见的Redis单节点的局限性：
首先我们需要使用VMware配置几个虚拟机，我们需要安装VMWare然后 下载自己的linux镜像文件，在虚拟机上安装linux系统，
前面已经简单熟悉过redis的下载安装使用，今天接着部署redis集群（cluster），简单体会一下redis集群的高可用特性。
花了大量时间 整理了这套Redis面试题 首发50题，绝无仅有 从入门到精通 从基础，高级知识点 再到集群，运维，方案… 弄明白了这些题 可以说可以成为面霸了 面试官都得折服 Redis学得怎么样 都来检验下吧 1、什么是Redis？ 2、Redis相比memcached有哪些优势？ 3、Redis支持哪几种数据类型？ 4、Redis主要消耗什么物理资源？ 5、Redis的全称是什么？ 6、Redis有哪几种数据淘汰策略？ 7、Redis官方为什么不提供Windows版本？ 8、一个字符串类型的值能存储
所谓的集群，就是通过添加服务器的数量，提供相同的服务，从而让服务器达到一个稳定、高效的状态（高可用）。
标题起名有些绕不过为了防止读者误解这也是一个必要的措施，本文是个人的一次mac上搭建redis集群的实战笔记，笔者为mac系统，虽然很多操作类似Linux但是有差异，也踩了不少的坑，本教程也可以作为linux的docker搭建redis集群参考使用，最后，有任何疑问欢迎讨论。
官方原文地址：https://redis.io/topics/cluster-tutorial 水平有限，如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方，请留言，我会尽快修改，谢谢。 这是一篇对Redis集群的入门介绍，这里不会使用复杂难懂的分步式系统概念。这里提供的指导有集群 的安装、测试，和操作，不函盖Redis集群规范中的细节，而只是站在用户的角度来描述系统的行为方式。 这个教程试图从最终用户角度，以简单易懂的方式来讲解Redis集群高可用性和一至性的特点。 注
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。
网上很多关于Redis的安装教程都是基于Linux的，有一部分是基于是windows的，但都是在线的，这在生产环境有时候是不适用的，因为生产环境一般都是离线的，那么有没有办法在离线的情况下再windows上装一个Redis集群呢？
Redis Cluster是Redis官方提供的分布式解决方案，在3.0版本后推出的，有效地解决了Redis分布式的需求，当一个节点挂了可以快速的切换到另一个节点，当遇到单机内存、并发等瓶颈时，可以采用分布式方案要解决问题。
1、在服务器的安全组和防火墙中放通相对应的端口，操作系统：centos 7.6，需要放通9000端口
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Redis是一个完全开源免费的高性能（NOSQL）的key-value数据库。它遵守BSD协议，使用ANSI C语言编写，并支持网络和持久化。Redis拥有极高的性能，每秒可以进行11万次的读取操作和8.1万次的写入操作。它支持丰富的数据类型，包括String、Hash、List、Set和Ordered Set，并且所有的操作都是原子性的。此外，Redis还提供了多种特性，如发布/订阅、通知、key过期等。Redis采用自己实现的分离器来实现高速的读写操作，效率非常高。Redis是一个简单、高效、分布式、基于内存的缓存工具，通过网络连接提供Key-Value式的缓存服务。
先澄清一下，整个过程问题都不是我解决的，我在里面就是起了个打酱油的角色。因为实际上我负责这个项目，整个过程也比较清楚。之前也跟具体负责的同事说过，等过段时间带他做做项目复盘。结果一直忙，之前做的事情都快忘了也没带他做复盘。所以趁着还记得，总结一下这个问题，也算一起做个复盘总结了。
如果部署到多台电脑，就跟普通的集群一样；因为Redis是单线程处理的，多核CPU也只能使用一个核，
redis是一个开源的 key->value 高速存储系统,但是由于redis单线程运行,在系统中,只能利用单核的性能
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。
在前面的文章,已经写过redis主从架构和redis哨兵架构了,那么本文介绍的是redis集群架构,redis集群是当前大型互联网公司常用的架构模式了,由于它的强大高效而又便捷的功能,得到了广泛的使用。
经过三个月的时间，我终于撸完了Spring源码，快裂开了！！随后，开源了这个缓存框架！！！
redis是一个开源的key-value数据库。主要用来做数据缓存，本篇文章介绍redis的单机搭建，进而到redis的集群搭建，刚接触的可以先搭建单机版的，再搭建集群版的。
(本文改编自生活真实案例，如有类同，绝不是巧合！) 端午节，烟哥正在一边愉快的学习…. 突然，微信一阵抖动。原来是老刘呼唤烟哥！善良的烟哥本以为人家是要约我出去玩！然而，打开微信一看，出现下图聊天记录
主题词：负载均衡高可用、redis集群 需求：负载均衡高可用的概念 什么是负载均衡高可用 Nginx一般用作负载均衡服务器，可见处于网络中非常重要的位置，一旦Nginx服务器宕机无法提供服务，那么将影响严重。所以需要负载均衡高可用。 高可用——主从备份 keepalived+nginx实现主从备份 Keepalived的作用是检测服务器的状态，如果有一台web服务器宕机，或工作出现故障，Keepalived将检测到，并将有故障的服务器从系统中剔除，同时使用其他服务器代替该服务器的工作，当服务器
Redis 是一个开源的 key-value 存储系统，由于出众的性能，大部分互联网企业都用来做服务器端缓存。Redis 在 3.0 版本前只支持单实例模式，虽然支持主从模式、哨兵模式部署来解决单点故障，但是互联网企业动辄大几百G的数据，可这些模式没法满足业务的需求，所以 Redis 在 3.0 版本以后就推出了集群模式。
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。
之前介绍的几篇redis的博文都是基于单机的redis基础上进行演示说明的，然而在实际的生产环境中，使用redis集群的可能性应该是大于单机版的redis的，那么集群的redis如何操作呢？它的配置和单机的有什么区别，又有什么需要注意的呢？
【编者按】日前，来自Aerospike公司的Anshu和Rajkumar在High Scalability网站上发表文章宣称其能 以1.68美元/小时的成本获取百万TPS，受此影响，Redis Labs的Itamar Haber 利用非基准测试程序，在作者看来基准测试程序往往是一个陷阱，那么Redis的测试结果到底如何呢？ 以下为译文： 前不久有一天，我看到来自Aerospike公司的Anshu和Rajkumar写的文章。非常喜欢这篇文章，给我印象特别深刻的是他们对EC2实例的重度调整继而突破10
在现网环境，一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨，往往需要进行节点扩容操作。
作为一个后端开发人员，不只是要求开发人员需要掌握 Redis，也要求运维人员也要懂 Redis。由于 Redis 的运用广泛，我们也知道它的重要性，至此面试中经常被问到。如果你最近在准备面试或者在学习 Redis，我相信本篇可以满足你的面试需要。也希望我花了半个月整理的这些题目，解答对你有所帮助。
我们进行系统重构会抱着不同的目的，比如为了系统稳定性，为了系统中某些功能负载能力更强，为了系统更便于维护，或是为了系统更便于持续集成提升RD和QA的人效。
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