Redis集群是一种多节点的Redis部署技术。它可以支持任意大小的数据集，并具有高可用性和可伸缩性，极大地提升Redis的处理能力。
Redis集群的核心思想是不分片——即不拆分全部数据分多个Redis节点，而是把所有的数据集合到一个节点上，使用集群方式把保存、处理的负载分布到多个节点。这样，就能实现很高的可用性和可扩展性，从而提高Redis应用的整体性能。
不分片部署可以极致优化Redis集群中的读写性能，主要原因是当数据集合到一个节点，减少了数据跳转，极大降低了性能的消耗。而且，这样的部署方案还能有效防止数据的重复分片，从而极大地节约了大量的计算资源和存储空间。因此，如果您想要为Redis集群节约成本，不分片部署机制是非常值得推荐的一种部署方案。
值得一提的是，不分片方案需要专业技术团队去完成，普通用户不容易搞清楚其中的细节。例如在不分片部署时，还要考虑到每个节点的配置，数据格式，等等，这是一种很复杂的专业性的工作，仅仅凭借使用者的一般技术水平是不够的，需要专业的服务配合方可实现。
不分片部署是一个优化Redis集群的非常有效的手段，只要熟悉它的实施细节，就可以有效的降低Redis应用的成本。
// 配置Redis集群不分片部署// 1. 设置所有节点，将所有节点添加到配置// 2. 配置节点间关系，配置主从、从仆关系// 3. 配置监视器，侦测工作节点来保持状态一致// 4. 配置路由，让客户端可以分发把请求分布到各个节点上
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redis可以存储websocket session对象吗
集群web系统的话，可以通过第三方缓存来统一实现session管理。 如果使用spring的话，可以通过session listener来监听session的变化，实现起来比较方便。 不建议把Session存储起来可以考虑用Redis模拟session，特别是分布式环境，比如多台web serve（如tomcat）r的情况下
windows可以部署redis吗
1下载安装文件,选择稳定版本2解压后找到bin目录下的release下的redis-2.8.173点击安装exe文件，进行安装。 选择好路径，一直到安装结束即可。 4点击Service查看Redis服务是否正确的安装。 Windows--》。 默认的端口为6379。 服务已启动。 5使用客户端工具进行连接，出现如下画面即成功。 6使用CMD工具，安装另一个Redis实例服务，端口为6369.需要提前建好6369端口使用的conf文件如：C:\Users\Gray>E:\redis-2.8.17\ --service-installE:\redis-2.8.17\ --service-name RedisServer6369 --port 6369试验了几次都没有提示成功的信息，但是查看服务成功了，而且用客户端连接也成功了。 7查看6369端口的redis服务8使用客户端连接6369 redis服务，出现如下界面表示成功9至此，大功告成。
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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