1.JedisCluster 原理学习
2.再谈Redis三种集群模式：主从模式、哨兵模式和Cluster模式
3.redis的高可用（cluster集群）
4.SpringBoot下集成Redis Cluster集群实践
5.k8s实战案例之部署redis单机和redis cluster
6.Spring Boot Redis Cluster 实战干货
JedisCluster 原理学习
在Jedis 3.3.0版本中，JedisCluster作为RedisCluster的Java客户端，负责封装对Redis集群的复杂操作，包括连接池管理、请求重试和重定向等。名片秒赞源码其核心是JedisCluster类，它利用JedisClusterInfoCache来存储节点信息、对象池配置和Jedis配置。这个类结构包含两个核心map：nodes用于记录所有节点及其对应的JedisPool，slots则记录每个槽及其对应的master节点JedisPool，用于处理读写请求。
JedisCluster的初始化过程涉及以下几个步骤：首先，构造器接收配置信息（如集群信息、连接配置和连接池配置），然后实例化JedisClusterInfoCache，并通过initializeSlotsCache方法初始化连接池。在这个过程中，只要配置中的一个节点能正常工作，JedisCluster就能完成初始化，其他可能出现问题的节点只会导致JedisConnectionException。
执行业务命令时，如get命令，会根据预先获取的集群slots信息找到对应key的节点，通常情况下这个过程是可靠的。如果遇到JedisConnectionException，会根据现有连接信息刷新slots，或者处理MovedDataException，表明槽位与节点关联错误，这时会重新获取槽位。ASK异常则表示数据迁移，客户端会等待数据迁移完成并重新发送命令。整个过程中，JedisCluster通过异常处理机制自动保持客户端与服务端的集群信息同步。
具体的代码实现和时序图可以在JedisCluster类、JedisClusterConnectionHandler和JedisClusterCommand中找到，说明则参考文档中的led条屏源码"docs/pictures/starUML/JedisCluster"。
再谈Redis三种集群模式：主从模式、哨兵模式和Cluster模式
在Redis的世界里，有三种集群模式供开发者选择：主从模式、哨兵模式和Cluster模式。每种模式都有其适用场景和特性。
初始的主从模式通过主节点写入和从节点读取来构建，虽然基础，但在故障恢复上效率较低。一旦主节点宕机，需人工干预切换。哨兵模式则在此基础上提升，通过哨兵集群监控主从节点，实现故障自动恢复，提高系统的稳定性和可用性。然而，哨兵模式受限于单节点性能，不适合大规模处理。
Redis Cluster在3.x版本后引入，通过数据分片和多节点扩展，显著提高内存利用率和写入性能，特别适用于高负载和大规模数据处理。它采用去中心化的多主多从架构，确保了数据的高可用性和扩展性。
部署Redis时，需注意配置和节点设置，如主从节点配置、哨兵配置和Cluster模式的节点分配。在测试阶段，通过客户端和Springboot工程操作，验证数据的正确同步和读写分离。
哨兵模式和Cluster模式都提供了高可用性和自动故障转移，但各有局限，如哨兵的在线扩容复杂，而Cluster模式对节点配置要求较高。选择哪种模式，需根据具体业务需求和性能指标来决定。网页维护界面源码
总的来说，理解并熟练运用这三种模式，能更好地优化Redis集群的性能和稳定性，适应不同规模和复杂度的应用场景。
redis的高可用（cluster集群）
Redis的高可用性，特别是通过cluster集群，旨在确保在主节点故障时系统的不间断运行。高可用的核心是数据同步和主从切换，当主节点宕机，备用节点需快速接手，通过异步或同步复制保持数据一致性。主从复制是基础，通常采用一主两从模式，通过RUNID、环形缓冲区和复制偏移量实现数据复制。
哨兵模式作为解决方案，通过监控和选主功能，自动切换主库，客户端无需感知节点故障，提升了系统的可用性。不过，异步复制可能导致数据丢失，哨兵模式也无法完全避免。Redis cluster集群采用去中心化设计，通过槽位分配实现数据分布和快速定位，尽管提供了数据迁移工具，但主从异步复制仍是其缺点，无法完全解决数据丢失问题。
总结来说，Redis的高可用机制包括主从复制、哨兵模式以及cluster集群，它们共同确保数据的可用性和系统的快速响应。然而，异步复制带来的数据丢失风险始终存在，哨兵模式虽能减轻这一问题，但集群的赏金榜app源码扩展性和数据一致性仍有待优化。在实际操作中，需要合理配置和管理，以最大限度地提高系统的稳定性和可用性。
SpringBoot下集成Redis Cluster集群实践
SpringBoot集成Redis Cluster集群实践
本文将指导你如何在SpringBoot环境中实现对Redis Cluster的连接和操作，特别是针对3主3从架构，Redis版本为7.0的集群环境。 从Spring Boot 2.X版本开始，官方转向使用Lettuce作为Redis客户端，它具备对MOVED和ASK重定向的处理能力，这对于集群环境尤为重要。 在SpringBoot的配置中，需要在application.properties文件中对Redis进行设置。Lettuce默认不启用集群拓扑刷新，因此你需要手动开启，以便及时感知主从节点的切换。Lettuce提供了三种刷新方式：自适应刷新（spring.redis.lettuce.cluster.refresh.adaptive）和定时刷新（spring.redis.lettuce.cluster.refresh.period）。 在SpringBoot配置类中，你会找到相关的配置代码，以便与Redis Cluster进行连接。 接下来，我们将通过Controller进行实际操作来验证连接和功能的正确性。测试结果符合预期，展示了SpringBoot与Redis Cluster集成的正常运作。k8s实战案例之部署redis单机和redis cluster
在 Kubernetes (k8s) 上进行实战部署，首先我们从单机 Redis 开始。Redis 是一款基于内存存储的键值数据库，适用于多种场景，如会话共享、消息队列、计数器和缓存等。在k8s中，通过 PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC) 确保数据持久性，即使 Redis Pod 挂掉，数据也不会丢失，因为会自动重建 Pod 并挂载数据。
为了部署 Redis，冲顶大会源码sdk首先需要构建 Redis 镜像，并验证其运行正常。接着，创建 PV 和 PVC，将数据存储在 NFS 服务器上。在部署 Redis 服务时，可能会遇到端口范围限制，需要修改kube-apiserver服务的配置。验证数据读写和Pod重建后的数据一致性，确保数据不丢失。
接下来转向 Redis 集群部署，Redis Cluster 使用 StatefulSet 和 PV/PVC 管理数据。通过 CRC 计算和模运算，保证数据分布在多个节点上，实现高可用。在集群初始化时，通过创建临时容器安装工具，并将master节点指定给slave节点。验证集群状态，确认数据读写和高可用性。
为了测试高可用性，可以将 Redis 镜像更改为本地存储，并模拟 master 节点故障。当 master 被删除时，对应的 slave 自动提升为 master，显示集群的健壮性。最后，恢复服务后，确认新的 master 节点加入并恢复原有的从属关系。
Spring Boot Redis Cluster 实战干货
只需添加3个master节点，3个slave节点无需添加。
配置完成这些即可，Spring Boot 会自动完成其他配置。
现在可以像使用单机一样使用集群，Redis 会自动按key分片到不同的集群实例。
遇到的问题：尝试向Redis写入数据时，出现无法获取连接异常，经过长时间代码追踪，发现连接的是.0.0.1，而非配置的..1.8，这令人困惑。继续追踪代码发现是向Redis服务器获取的集群实例列表，真是坑！
源码：redis.clients.jedis.Jedis#clusterSlots
就是这里获取返回的集群列表，返回的就是.0.0.1，而非配置的..1.8。
最后修改各个集群节点的配置文件redis.conf，添加：
重启集群节点后，读写恢复正常。
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Redis集群：Redis Cluster
Redis Cluster是Redis的分布式模式，主要有三种集群模式：主从、sentinel和Redis Cluster。本文主要讲解Redis Cluster的实现和高可用性保障。Redis Cluster实现
Redis Cluster通过一致性哈希技术，将数据分布在个哈希槽中，每个槽关联一个节点。每个节点负责处理分配给它的槽内的数据。当客户端执行set/get命令时，会计算键的哈希槽，然后发送到对应的节点。若槽未分配给当前节点，会通过MOVED错误提示客户端转向正确节点。 加入新节点时，如，需通过CLUSTER MEET命令将节点加入集群，并可能触发重新分片。重新分片通常使用redis-trib工具，涉及多个命令来调整槽的分配。高可用保障
Redis Cluster通过故障检测和故障转移保证高可用。节点间定期发送PING消息检查状态，一旦节点长时间未响应，其他节点会标记为下线。当主节点失效，其他节点会选举新的主节点接管槽的处理。例如，当节点宕机，或会成为新的主节点。 设置从节点通过CLUSTER REPLICATE命令，当主节点下线，从节点会自动接管并复制数据。故障转移过程中，集群会根据Raft算法进行选举，确保服务的连续性。 总结来说，Redis Cluster通过巧妙的数据分配和故障恢复机制，实现了高可用的集群服务。 对于更深入的学习和实践，可以参考C++后端开发/架构师的面试题、学习资料和教学视频，学习群提供相关资源。K8S部署Redis Cluster集群（三主三从模式） - 部署笔记
部署Kubernetes中的Redis Cluster集群（三主三从模式） - 实践步骤 Redis是一种高效的数据结构存储系统，因其快速读写和集群能力而被广泛应用。在Kubernetes中部署Redis Cluster集群，我们需要理解集群的工作原理和StatefulSets控制器的顺序性部署策略。 StatefulSets允许根据实例编号启动节点，每个实例的数据存储在持久化卷（PersistentVolumes，PV）上，确保数据一致性。动态创建NFS作为存储卷，首先要在NFS服务器上创建共享目录，并配置相应的RBAC和StorageClass。 1. 配置动态持久化存储：在NFS服务器上创建共享目录，并创建NFS-client-provisioner以管理PV和PVC。接着，使用redis-trib.rb工具构建镜像并将配置通过configmap方式挂载到StatefulSet中。 2. 部署Redis Cluster：创建StatefulSet，定义volumeClaimTemplates，确保每个节点都有对应的存储卷。使用kubectl命令行执行redis-trib.rb工具初始化集群，指定前三个节点为主节点，后三个为从节点。 3. 初始化集群后，可以通过kubectl查看每个节点的角色，如redis-cluster-0为master，与其从节点redis-cluster-3建立连接。同样，redis-cluster-1和redis-cluster-4，以及redis-cluster-2和redis-cluster-5也是这种关系。 4. 验证部署：确保集群节点间的通信正常，可以通过命令行工具对集群进行基本操作，如读写数据，以验证集群是否成功建立。SpringBoot 使用 RedisTemplate Cluster集群
Redis作为一个高可用分布式单机版，其实并没有高可用和分布式可言，仅适用于初学者学习，不适合生产环境。一旦Redis实例崩溃，轻则缓存失效，重则影响分布式锁等功能，导致业务异常。
为了实现高可用，可以使用Redis的Sentinel模式，也称为哨兵模式。该模式下，多个节点协同工作，当master节点故障时，其他节点会自动顶替master节点，继续提供服务。每个Sentinel节点会定期向所有Redis节点发送心跳检测，监控节点状态。当发现某个节点异常时，Sentinel会通知其他节点，共同判断节点状态。如果确认节点异常，Sentinel会从slave节点中选取一个作为新的master节点，并通知所有slave节点成为新master的slave节点。
对于客户端来说，不再直接连接Redis节点，而是连接Sentinel节点，获取真实的Redis节点信息。Jedis或其他客户端会帮助我们完成这些工作。
Sentinel模式虽然实现了高可用，但实质上仍然只有一个master节点提供服务。当master节点所在的机器内存不足以支撑系统数据时，就需要考虑集群模式。
Redis Cluster模式有多个Redis节点，每个节点负责一部分槽位。Redis总共拥有个哈希槽，每个节点负责一部分槽位。当存储一个key时，通过一致性哈希算法找到对应的槽位，然后存储到对应的Redis节点上，实现Redis集群。
为了提高集群稳定性，一般会给每个节点设置slave从节点，确保集群的高可用。Cluster模式常见的三主三从指的是3个master集群，每个集群拥有3个slave从节点。
Cluster集群与Sentinel对比，Cluster模式并非想象中的那么完美，架构师需要根据系统情况进行分析。当系统缓存数据量小，但频繁需要使用sort、mget等多key指令时，Sentinel模式更合适。
SpringBoot集成RedisTemplate时，可以遵循SpringBoot的约定，简化Bean配置。引入相关依赖，配置RedisTemplate，并通过Spring Cache注解方便使用Redis作为缓存。
