### 哨兵短板
假如現在有這么個業務場景,假如公司是個商城業務,商品數量很多,需要redis存貯的數據大約200G,但是,公司只有100G的機器,主從哨兵的時候就會發現其實每臺redis的存貯數據都是一樣的,每個redis實力都是**全量存儲**,也就是主從結構+哨兵可以實現高可用故障切換+冗余備份,但是并不能解決**數據容量**的問題,用哨兵,浪費內存且有**木桶效應**。所以,為了最大化利用內存,就有了Cluster,也就是**分布式存儲**。即每臺redis存儲不同的內容。說到分布式存貯就不得不說一下redis的兩種分布式方案了。
### 客戶端分區方案
優點是**分區邏輯可控**,缺點是**需要自己處理數據路由、高可用、故障轉移**等問題,比如在**redis2.8**之前通常的做法是獲取某個`key`的`hashcode`,然后取余分布到不同節點,不過這種做法無法很好的支持動態伸縮性需求,**一旦節點的增或者刪操作,都會導致key無法在redis中命中**,這個方案真的和高可用不沾邊也就不多說了。
### 代理方案
優點是**簡化客戶端分布式邏輯和升級維護便利**,缺點是**加重架構部署復雜度和性能損耗**,比如**twemproxy**、**Codis**,這兩個如果我有時間的話也會寫一下。

官方為我們提供了專有的集群方案:**Redis Cluster**,它非常優雅地解決了 Redis 集群方面的問題,部署方便簡單,因此理解**應用好 Redis Cluster 將極大地解放我們使用分布式 Redis 的工作量**。
### 這里我總結了一下哨兵和cluster如何選擇
**單機**:數據量少,主要承載高并發場景,其實單機足夠了。
**哨兵**:一個mater,多個slave,要幾個slave跟你的要求的讀吞吐量有關系,結合sentinal集群,去保證redis主從架構的高可用性,就可以了。
**redis cluster**:主要是針對海量數據+高并發+高可用的場景,**海量數據**,如果你的數據量很大,那么建議就用redis cluster,可以理解為只要是海量數據單機和哨兵根本不行,需要分布式存儲才可以。
### Redis Cluster簡介
Redis Cluster 是 Redis 的分布式解決方案,在3.0版本正式推出,有效地解決了 Redis 分布式方面的需求。當遇到**單機內存、并發、流量**等瓶頸時,可以采用 Cluster 架構方案達到負載均衡的目的。
架構圖(這個圖是百度搜的我就不自己畫了太丑了):

理解一下圖片就行:圖中,**每一個藍色的圈都代表著一個redis的服務器節點。它們任何兩個節點之間都是相互連通的。客戶端可以與任何一個節點相連接,然后就可以訪問集群中的任何一個節點,對其操作。**
Redis 集群提供了以下兩個好處:
1、將數據自動切分到多個節點的能力。
2、當集群中的一部分節點失效或者無法進行通訊時, 仍然可以繼續處理命令請求的能力,擁有自動故障轉移的能力。
我把文章分成小節,附在標題上吧。。方便有需要的朋友翻閱。
- 微服務
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- 極客時間操作系統實戰筆記
- 01 程序的運行過程:從代碼到機器運行
- 02 幾行匯編幾行C:實現一個最簡單的內核
- 03 黑盒之中有什么:內核結構與設計
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- 入門:Rust開發一個簡單的web服務器
- Rust的引用和租借
- 函數與函數指針
- Rust中如何面向對象編程
- 構建單線程web服務器
- 在服務器中增加線程池提高吞吐
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- 并發編程
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- 1.創建并啟動線程
- 2.java線程生命周期以及start源碼剖析
- 3.采用多線程模擬銀行排隊叫號
- 4.Runnable接口存在的必要性
- 5.策略模式在Thread和Runnable中的應用分析
- 6.Daemon線程的創建以及使用場景分析
- 7.線程ID,優先級
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- 9.Thread中斷Interrupt方法學習&采用優雅的方式結束線程生命周期
- 10.編寫ThreadService實現暴力結束線程
- 11.線程同步問題以及synchronized的引入
- 12.同步代碼塊以及同步方法之間的區別和關系
- 13.通過實驗分析This鎖和Class鎖的存在
- 14.多線程死鎖分析以及案例介紹
- 15.線程間通信快速入門,使用wait和notify進行線程間的數據通信
- 16.多Product多Consumer之間的通訊導致出現程序假死的原因分析
- 17.使用notifyAll完善多線程下的生產者消費者模型
- 18.wait和sleep的本質區別
- 19.完善數據采集程序
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- 21.addShutdownHook給你的程序注入鉤子
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