Redis集群实现指定主库功能（redis集群指定主库） (redis集群哨兵模式比分片模式)

技术教程 2025-05-10 23:13:55 浏览次

Redis集群提供高可用性和水平扩展功能，是当今Redis存储系统的重要发展方向，可以满足大型应用的可靠存储要求。不过，Redis集群的默认模式是仅有读写都在所有从节点上，本文介绍如何实现Redis集群指定主库的功能，即主库支持读写，从节点仅支持读。

必须将指定的节点设置为主库，只有主库才能支持读写。在Redis集群中，每个节点都有三个特殊标志位：Myself、Master、Slave。Myself表示自身，Master表示主节点，Slave表示从节点。标志位有三种状态：未知（Unknown）、是（Yes）、否（No）。想要将特定节点设置为主库，就需要将其Myself标志位设置为Yes，Master标志位设置为Yes，Slave标志位设置为No。

以下是一段代码用于将指定节点设置为主库：

# 设置特定节点为主节点redis-cli -h-pcluster set-node-config-epoch# 例如：将host：port为ip:port的节点设置为主节点redis-cli -h-pcluster set-node-config-epoch0 myslave

设置了主库之后，接下来要实现主节点可以读写，从节点只能读取数据的需求，一般我们会设置主节点的python标志位为master，从节点的python标志位为slave，在主节点上实现读写，在从节点上实现只读查询。这也是Redis集群实现指定主库功能的基本原理。

有了以上基本原理，就可以通过Redis客户端程序来指定节点并实现读写分离的功能，以下为一段示例代码：

redis-cli --cluster --readonly yes --master redis://:

以上就是Redis集群功能如何实现指定主库功能的主要过程，包括定义特定的标志位和使用客户端程序指定主从节点等步骤，可以让Redis集群更加高效，从而提高应用的吞吐量，并使用户体验更加流畅。

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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。

redis添加数据set好还是add

set常见操作：（1）sadd向一个集合中添加一个元素。例如：sadd set1 Hello（2）smembers查看集合中的所有元素。例如：smembers set1（3）srem删除集合中一个指定的元素。例如：srem set1 Hello（4）spop随机弹出set集合中德一个元素。例如：spop set1（5）sdiff求两个集合的差集，比如sdiff set1 set2，表示保留set1中与set2不同的所有元素。（6）sdiffstore将返回的差集存进一个集合。例如：sdiffstore set3 set1 set2，表示把set1与set2的差集存进集合set3。（7）sinter返回给定两个集合的交集。例如：sinter set1 set2，表示返回set1和set2的交集。（8）sinterstore将两个集合的交集存进一个集合。例如：sinterstore set3 set1 set2，表示把set1和set2的交集存进集合set3。（9）sunion返回给定两个集合的并集。例如：sunion set1 set2，表示返回set1和set2的并集。（10）sunionstore将两个集合的并集存进一个集合。例如：sunionstore set3 set1 set2，表示把set1和set2的并集存进集合set3（11）smove从第一个key对应的set中移除member并添加到第二个对应的集合中。例如：smove set1 set2 Hello，表示把set1中的Hello元素移动到set2中。（12）scard返回key对应集合的元素的个数。例如：scard set1。（13）sismember判断某一个元素是否为集合的元素。比如：sismember set1 Hello，表示判断Hello是否为set1的中的元素。（14）srandmember随机返回名称为key的set的一个元素。例如：srandmember set1。