redis-cluster是近年来redis架构不断改进中的相对较好的redis高可用方案。本文涉及到近年来redis多实例架构的演变过程，包括普通主从架构（Master、slave可进行写读分离）、哨兵模式下的主从架构、redis-cluster高可用架构（redis官方默认cluster下不进行读写分离）的简介。同时还介绍使用Java的两大redis客户端：Jedis与Lettuce用于读写redis-cluster的数据的一般方法。再通过官方文档以及互联网的相关技术文档，给出redis-cluster架构下的读写能力的优化方案，包括官方的推荐的扩展redis-cluster下的Master数量以及非官方默认的redis-cluster的读写分离方案，案例中使用Lettuce的特定方法进行redis-cluster架构下的数据读写分离。
Redis 不管主从版还是集群规格，replica作为备库不对外提供服务，只有在发生HA的时候，replica提升为master后才承担读写流量。这种架构读写请求都在master上完成，一致性较高，但性能受到master数量的限制。经常有用户数据较少，但因为流量或者并发太高而不得不升级到更大的集群规格。
前段时间学习了Redis，虽然可能没有涉入太深入，但根据惯例，还是需要梳理一下的ヽ(･ω･´ﾒ)
今天开始讲如何在 Laravel 中操作数据库，Laravel 为我们提供了多种工具实现对数据库的增删改查，在我们使用 Laravel 提供的这些数据库工具之前，首先要连接到数据库。
Redis高可用有两种模式：哨兵模式和集群模式，本文基于哨兵模式搭建一主两从三哨兵Redis高可用服务。
下篇链接： https://blog.csdn.net/qq_43753724/article/details/117428696
站在读写分离的层次看redis的时候，redis和master和slave存在明显的主从关系，也就是说master处于管理状态，salve跟着大哥混，master给小弟slave发粮食【发送内存快照数据】；然后
上一篇文章Redis的持久化你还不知道呢吧？（五），给大家简单介绍了一些关于Redis持久化的内容，这篇呢给大家普及一下Redis的主从复制架构！！！！！！
首先应用程序框架，随你自己业务需求而定，可以选择SSH或者SSM，或者看自己业务量大小。
前面的文章讲述了redis sentinel实现原理当中的定时任务、主观下线和客观下线，今天我们来看sentinel领导者选举以及故障转移部分。
Redis要搞高并发，就要把底层的缓存搞得很好。MySQL高并发也是通过一系列复杂分库分表。 一些电商的商品详情页，真正的超高并发，QPS上十万，甚至是百万，一秒钟百万的请求量。 光Redis是不够的，但是Redis是整个大型的缓存架构中，支撑高并发的架构里面，非常重要的一个环节：
1. 主从复制介绍 什么是主从复制 为什么要使用主从复制 redis-server 单点故障。 单节点 QPS 有限。 主从复制的应用场景 读写分离场景，规避 redis 单机瓶颈。 故障切换，mas
采用主从（master-replica）模式搭建。主节点提供日常服务访问，备节点提供HA高可用，当主节点发生故障，系统会自动在30秒内切换至备节点，保证业务平稳运行。
Redis是业界著名的内存型数据库，提供了多种数据结构和强大的性能，可用于高速读写需求场景，适合实时读/写操作。在Redis中，通常有两种数据分片或高可用方案：主从复制和分布式集群。
1、集群部署 这里就不详细赘述如何部署主从集群了，一般都是使用slaveOf配置来进行初始化配置。
集群模式下从节点不接受任何读写请求，发送过来的键命令会重定向到负责槽的主节点上（其中包括它的主节点）。当需要使用从节点分担主节点读压力时，可以使用readonly 命令打开客户端连接只读状态。之前的复制配置 slave-read-only 在集群模式
对于“读写分离”了解不多，认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
评估增加的业务请求是否符合预期，如果是预期内正常的请求增加，那么建议通过集群水平扩展来增加CPU处理能力。
该系列将记录一份完整的实战项目的完成过程，该篇属于优化篇第二天，主要负责完成读写分离问题
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
疫情期间，大部分企业开始尝试线上办公，学校也进行直播授课。2月，腾讯宣布疫情期间免费开放可支持300人在线会议的腾讯会议，满足用户需求。
3、redis (jedis cluster的sharding jedisCluster读写 lettuce读写分离)
刚刚，联合国在纽约总部正式宣布：腾讯公司成为联合国全球合作伙伴，为联合国成立75周年提供全面技术方案。在联合国成立75周年的对话系列活动中，腾讯会议将为联合国提供在线会议和沟通交流平台，面向全球公民灵活组织不同规模的在线会议。而腾讯云Redis和TDSQL为腾讯会议提供了底层数据库支持。
为什么要提这个呢，因为Redis主从库目的呢其实就是为了实现高可靠。上篇文章中我们说过Redis的AOF、RDB日志其实就是为了减少数据丢失，这是高可靠的一部分。
在现有企业中80%公司大部分使用的是redis单机服务，在实际的场景当中单一节点的redis容易面临风险。
大多数人都很清楚，在高并发的时候，如果所有的数据库操作都只通过一台数据库来操作，那数据库很大程度可能出现宕机，而宕机就有可能导致数据丢失，造成不良后果。所以在并发量高的情况下一般会使用主从同步来实现读写分离。本篇文章主要就是围绕主从同步实现读写分离这个主题去讲解。我们其实在Redis专题中也有提到过主从同步的概念，现在我们可以先看下主从同步和读写分离的具体概念。
简单来说，是使用两个或两个以上相同的数据库，将一个数据库当做主数据库，而另一个数据库当做从数据库。在主数据库中进行相应操作时，从数据库记录下所有主数据库的操作，使其二者一模一样。
Redis集群设计包括2部分：哈希Slot和节点主从，本篇博文通过3张图来搞明白Redis的集群设计。
关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。
读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作，而从数据库处理SELECT查询操作，让两者分工明确达到提高数据库整体读写性能。当然，主数据库另外一个功能就是负责将事务性查询导致的数据变更同步到从库中，也就是写操作。即主从复制和读写分离是离不开的。
一 什么是主从复制 机器故障；容量瓶颈；QPS瓶颈 一主一从，一主多从 做读写分离 做数据副本 扩展数据性能 一个maskter可以有多个slave 一个slave只能有一个master 数据流向是单向的，从master到slave 二 复制的 配置 2.1 slave 命令 6380是从，6379是主 在6389上执行 slave of 127.0.0.1 6379 #异步 slaveof no one #取消复制，不会把之前的数据清除 2.2 配置文件 slaveof ip port #配置从节点i
上一节提到了 Redis 的持久性，也就是在服务器实例宕机或故障时，拥有再恢复的能力。但是在这个服务器实例宕机恢复期间，是无法接受新的数据请求。对于整体服务而言这是无法容忍的，因此我们可以使用多个服务器实例，在一个实例宕机中断时，另外的服务器实例可以继续对外提供服务，从而不中断业务。Redis 是如何做的呢？Redis 做法是增加冗余副本，将一份数据同时保存在多个实例上。那么如何保存各个实例之间的数据一致性呢？Redis 采用主从库读写分离模式来保证数据副本的一致性。
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候，发现大部分性能不达标的应用，问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题，那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外，是否还有其他更高效的途径呢？
以前的redis是单线程模型，其实就是多路复用机制，知道多路复用的来一波6，我们在架构师课程中讲过，那么netty也有，看过老师相关课程的也应该知道。这里不多说了。
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中，并通过异步的方式将数据写入磁盘。所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中，磁盘I/O速度为严重影响redis的性能。在内存越来越便宜的今天，redis将会越来越受欢迎。
Redis是一种NoSQL的文档数据库，通过key-value的结构存储在内存中，Redis读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s，性能很高，使用范围也很广。
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）
问题1:懂Redis事务么？ 正常版：Redis事务是一些列redis命令的集合,blabla… 高调版: 我们在生产上采用的是Redis Cluster集群架构，不同的key是有可能分配在不同的Redis节点上的，在这种情况下Redis的事务机制是不生效的。其次，Redis事务不支持回滚操作，简直是鸡肋！所以基本不用！
疫情期间，大部分企业开始尝试线上办公，学校也进行直播授课。2月，腾讯宣布疫情期间免费开放可支持300人在线会议的腾讯会议，满足用户需求。 随着业务的几何级增长，为腾讯会议提供了解决方案的云数据库产品需要应对快速增长的存储容量和性能需求，让用户无感知的同时做到快速无损在线扩容，提供稳定可靠的服务。也要求运维人员时刻关注系统健康情况，快速应对各种系统问题，既能实现对业务的精细化运营，也能满足对大量数据库运维需求的快速支持。 如此“高标准严要求”的任务是在腾讯云Redis和自研国产金融级分布式数据库TDSQL配
Redis 单副本 Redis 多副本(主从) Redis Sentinel(哨兵) Redis Cluster(集群) Redis 自研
Tech 导读 MySql是常用的数据库，本文将为读者带来MySql主从同步知识点的分享，巩固MySql基础知识。通过图文并茂地讲解如何解决主从同步一致性的问题，也可以让读者们全方位了解MySql主从同步的过程。
郜德光，携程技术保障中心高级数据库经理，负责数据库相关的运维工作，参与了SQL Server和MySQL的高可用以及数据库容灾建设。喜欢钻研技术，对数据相关的技术一直保持着浓厚的兴趣。
马上十一、中秋双节，很多客户开始做节日活动，基本都有一个共性需求：活动期间，流量预计翻N备，由此引发了一轮MySQL的容量治理与保障。
Redis的性能很好，但在某些情况下还是不能满足我们的需求，比如过多的用户进入主页，导致Redis被频繁访问，此时就存在大量的读操作。在一些秒杀场景中，一瞬间有成千上万的读请求到达Redis服务器，显然单靠一台Redis服务器是不够的。一些服务网站对安全性有较高的要求，当主服务器不能工作的时候，需要从服务器代替原来的主服务器，作为灾备，以保证系统可以正常运行。因此更多的时候我们希望读写分离，读写分离的前提是读操作远远比写操作频繁的多，如果把数据存放在多台服务器上那么就可以从多台服务器上读取数据，从而消除了单台服务器的压力，读写分离的技术已经广泛用于数据库中。
不论是一对多直播还是一对一直播app制作，关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说，在直播app运营的每个阶段，所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组？针对这个问题，小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片
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