Redis是一个高性能的键值存储系统，可以用于缓存和实时数据处理。但是，当需要处理大量数据时，单个Redis节点很容易成为瓶颈，因此需要架构一个Redis集群来解决这个问题。
Redis集群分为两类：主从复制和分片(sharding)。主从复制是将一个节点作为主节点，其余的节点作为从节点，主节点负责写入和读取数据，从节点只负责读取数据。当主节点失效时，选举一个从节点作为主节点。分片是将数据分成多个部分，分别存储在不同的节点上，每个节点只负责存储其中一部分的数据。
我们使用Redis Sentinel来实现主从复制。Sentinel是Redis的哨兵程序，用于监控Redis集群中每个节点的状态，并在某个节点失效时自动执行故障转移。
先在每个Redis节点上安装Sentinel，然后编辑Sentinel配置文件sentinel.conf。配置文件中需要指定Redis节点的IP和端口号，以及Sentinel自身的IP和端口号。例如：
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000sentinel flover-timeout mymaster 15000
这表示监控名为“mymaster”的Redis节点，IP为127.0.0.1，端口为6379，如果节点在5000毫秒内没有响应，就认为它失效了。如果节点失效了，Sentinel会在15000毫秒后执行故障转移。
接下来在主节点上执行以下命令，将从节点加入集群：
slaveof
其中是主节点的IP地址，是主节点的端口号。
然后在每个客户端连接时，使用Redis Sentinel提供的接口获取可用的Redis节点信息。
sentinel get-master-addr-by-name mymaster
这个接口返回主节点的IP地址和端口号。
使用Redis分片可以将数据均匀地分布在多个节点上，从而提高Redis集群的性能。一个划分数据的方法是按照key的值哈希到不同的节点上。Redis提供了一个简单的哈希函数来实现这个功能。
首先需要创建多个Redis节点，并将它们启动。然后在每个节点上执行以下命令，将其加入分片集群：
redis-cli cluster meet
这个命令表示将节点连接到具有指定IP地址和端口号的节点上。执行完这个命令后，需要使用以下命令指定节点的哈希槽范围：
redis-cli cluster addslots...
这个命令将指定哈希槽的范围，使节点只负责其中的哈希槽。
客户端需要使用Redis Cluster提供的接口来访问Redis分片集群。例如，如果要根据key的值获取对应的value，可以使用以下命令：
redis-cli -c get
其中-c选项表示使用Redis Cluster模式。
在Redis集群中，需要注意以下几点：
1. Sentinel和Cluster不能混合使用。
2. 每个节点都需要保留足够内存来存储数据和执行哈希算法。
3. 在主从复制模式下，主节点上的写操作不能保证立即被所有从节点执行，需要使用“写后读”的方式来访问数据。
4. 在分片模式下，如果一些节点失效，可能会导致部分数据不可访问。需要使用数据复制等技术来保证数据的可靠性和一致性。
在Redis集群架构中，需要考虑多个节点之间的数据复制、故障转移和负载均衡等问题。只有合理地部署和使用Redis集群，才能充分发挥Redis的性能优势。
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看Spring-cloud怎样使用Ribbon
关注下spring cloud是如何进行客户端负责均衡。 看怎么调用到负载均衡的，怎么定义负载均衡的，然后是怎么实现的？第一个其实可以不用关心，调用的地方应该很多，找到一个地方来说明怎么调用的即可。 第二个，可以猜下，最主要的应该是一个类似 serviceInstance get(string serviceId)这样的方法吧。 第三个问题，明摆着，使用netflix的ribbon呗。 发起一个调用时，LB对输入的serviceId,选择一个服务实例。 IOException {String serviceId = ();ServiceInstanceinstance = (serviceId);URIuri = (instance, originalUri);IClientConfigclientConfig = (());RestClientclient = ((), ); = (());return new RibbonHttpRequest(uri, verb, client, clientConfig);}关键代码看到调用的是一个LoadBalancerClient的choose方法，对一个serviceId，选择一个服务实例。 看下LoadBalancerClient是一个接口：足够简单，只定义了三个方法，根据一个serviceId，由LB选择一个服务实例。 reconstructURI使用Lb选择的serviceinstance信息重新构造访问URI，能想来也就是用服务实例的host和port来加上服务的路径来构造一个真正的刘访问的真正服务地址。 可以看到这个类定义在的package 下面，满篇不见ribbon字样。 只有loadbalancer，即这是spring-cloud定义的loadbalancer的行为，至于ribbon，只是客户端LB的一种实现。 Ribbon的实现定义在中的包下的RibbonLoadBalancerClient。 看下RibbonLoadBalancerClient中choose(String serviceId)方法的实现。 (String serviceId)@Overridepublic ServiceInstancechoose(String serviceId) {Serverserver = getServer(serviceId);return new RibbonServer(serviceId, server, isSecure(server, serviceId),serverIntrospector(serviceId)(server));}看到，最终调到的是ILoadBalancer的chooseServer方法。 即netflix的LB的能力来获取一个服务实例。 protected ServergetServer(String serviceId) {return getServer(getLoadBalancer(serviceId));}protected ServergetServer(ILoadBalancerloadBalancer) {return (“default”); ofkey}至于netflix如何提供这个能力的在另外一篇博文中尝试解析下。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
java架构师主要是干什么的？
想成为java架构师，首先你自身得是一个高级java攻城狮，会使用各种框架并且很熟练，且知晓框架实现的原理。比如，你要知道，jvm虚拟机原理、调优；懂得jvm能让你写出的代码性能更优化；还有池技术：什么对象池、连接池、线程池等等。还有java反射技术，虽然是写框架必备的技术，但有严重的性能问题，替代方案java字节码技术，nio 这说不说无所谓，需要注意的是直接内存的特点，使用场景；java多线程同步异步；java各种集合对象的实现原理，了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构，高效的解决问题，比如hashmap的实现原理，甚至许多五年以上经验的人都弄不清楚！还有很多，比如，为什扩容时有性能问题？不弄清楚这些原理，不知道问题根本，你就就写不出高效的代码！还会很傻很天真的认为自己是对的，殊不知是孤芳自赏，自命不凡而已；总而验资，言而总之，越基础的东西越重要！许多工作了很多年的程序猿认为自己会用它们写代码了，其实仅仅是知其实仅仅是知道如何调用api而已，知其然不知其所以然，离会用还差的远。关于技能的提升给一些建议1.提升自己的英语水平，此重要性是不言而喻的，现在很多的新技术中文档少之又少，作为一名架构师总不能去看翻译文吧。2.多看一些沟通方面的数据，流畅的沟通利用你成为一名成功的架构师。3.有机会参加PMP考试并取得证书，拥有项目管理方向的优势就是你作为一名架构师的优势。架构师其实从某种意义上就是一种角色，而不是一种职位。一定要时时刻刻保持空杯心态。一定要有一颗保持饥渴学习和耐得住寂寞的赤子之心。4.我们知道当前的技术节奏非常的快，一定要好好的利用自己的碎片时间去学习，去了解新技术，千万不要让自己技术落伍。5.多锻炼自己在大众环境下的演讲和PTT的能力。6.与不同的技术、编程语言、设计模式和结构等（甚至是它并没有在日常中给予你直接的帮助）打交道。你永远都不知道这些知识是否会在未来派上用场，但是对你绝对是有益无害。7.有机会多做知识分享，因为你一旦分享了知识，你就会对这门技术有深刻的印象，同时也能树立在同事中的良好的技术形象，从而赢得更多的专家影响力而不是职位影响力。规划了几张体系图，可以了解一下。一：工程协作专题二、源码分析专题三、分布式专题四、微服务专题五、性能优化专题六、并发编程专题七、项目实战！java架构师课程体系完整页面架构师常用技术：
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