Redis是一款高性能、开源的内存数据存储，用于使用Key/Value结构存储数据。在实际应用中，为了既提高性能又提高可用性，我们经常需要将Redis集群部署在安全的环境中，以防止数据丢失、篡改和访问控制等安全问题。在这种情况下，踢出节点可以帮助我们更好地保障Redis集群的安全性。
由于Redis集群是由多个Redis服务创建的，为了防止 服务器 暴露信息、被攻击用户身份或其他安全性问题，往往需要使用认证和授权机制来对节点的访问进行控制。这时，可以通过CLI或Redis-CLI命令将某个节点踢出Redis集群，使其尽快无法访问集群中的数据，从而降低数据的安全风险。
具体操作步骤如下：
1. 使用Redis-CLI连接到Redis集群，首先使用“Info”命令查看当前集群中的所有节点状态，如果发现节点出现异常；
2. 通过“node”命令查看当前节点的ID：
127.0.0.1:6379> node id15a881e9e1922a54acbaac3020e1664d43fc12f8
3. 使用“forget”命令将该节点踢出Redis集群：
127.0.0.1:6379> forget 15a881e9e1922a54acbaac3020e1664d43fc12f8
踢出节点不但可以有效减少Redis集群内部的节点故障，而且可以更快地降低对集群数据的安全风险。此外，在发现有恶意节点入侵时，也要及时地将其踢出集群，以最大限度地减少可能发生的安全事件。
在实际应用中，踢出节点是Redis集群安全性较高的有效途径。
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shardedjedis 和redis的区别
Redis 默认是单机环境使用的。 数据量较大时需要shard（多机环境），这个时候要用ShardedJedis。 ShardedJedis是基于一致性哈希算法实现的分布式Redis集群客户端
Redis 可以用来做数据库吗
其实选择用这个redis是因为上次备选的H2的内存数据库的方案被否定了。 这才选择了redis。 使用它，可以大幅提高数据的查询效率，而且redis自身可以完成持久化，这就不会造成因服务器关闭而数据丢失的情况。 同时它也支持集群。 这里，就简单写了一个使用redis的Demo，首先是要下载下个redis的包： redis内存数据库压缩包里有如下几文件： redis内存数据库解压缩后，双击里面的的文件。 就可以启动redis，然后就可以用以下的，代码来连接、内存DB、以及对DB中的数据进行操作。 publicclassDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){Demodemo=newDemo();();}publicvoidtest(){Jedisredis=newJedis(localhost,6379);//连接redis//hsetkeyfieldvalue将哈希表key中的域field的值设为value。 (yyweb,music,);(yyweb,mall,);(yyweb,duowan,);//返回哈希表key中，一个或多个给定域的值。 Listlist=(yyweb,music,mall,duowan);for(inti=0;((i));}//同时将多个field-value(域-值)对设置到哈希表key中。 Mapmap=newHashMap();(uid,);(username,chenxu);(hash,map);//得到map下面的username的值((hash,username));//HGETALLkey返回哈希表key中，所有的域和值。 Mapmaps=(hash);for(()){(()+:+()+\t);}}}
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。
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