Redis 是一款十分流行的高性能的内存NoSQL数据库，考虑到Redis的高并发，可以使用集群来扩容容量，这就是Redis集群。本文将介绍如何在单台 服务器 上部署一个Redis集群，借此来检验Redis集群的功能，以及在集群之间进行数据迁移的过程。
1. 搭建环境
我们需要一台搭建服务器，配置Redis客户端和最新版本的Redis服务端。系统环境：操作系统CentOS6.5，Redis客户端版本3.2，Redis服务端版本3.2.12。接下来，从Redis官网下载 Redis 服务端的源码，编译安装它的即可：
yum -y install gcc curl -O-zxf redis-3.2.12.tar.gzcd redis-3.2.12makesudo make install
PS：如果想要在一台服务器上搭建多个Redis实例，那就需要更改每个Redis实例的端口、pid文件等相关路径配置，并增加对应的启动、关闭脚本。
2. 搭建集群
接下来创建多个Redis节点，以在同一台机器上组建一个集群，以端口8001开始，奇数端口为主机，偶数端口为从机，如下：
# 主机$ redis-server --port 8001 --cluster-enabled yes --cluster-config-file nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes# 从机$ redis-server --port 8002 --cluster-enabled yes --cluster-config-file nodes.conf --cluster-slave-validity-factor 0 --slaveof 127.0.0.1 8001 --appendonly yes
对于每个节点，都要运行Redis服务端，这是必须的，只不过需要根据Redis集群的要求配置不同参数，同时注意，每个Redis实例都要使用不同的端口号。
3. 启动集群
当所有节点都配置完毕，全部实例启动后，需要使用redis-cli命令统一将这些实例组装成一个集群：
$ ./redis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:8001 127.0.0.1:8003 127.0.0.1:8005 127.0.0.1:8007 127.0.0.1:8009
此外，为了更好的保障数据安全，可以通过如下命令创建集群的快照：
$ redis-cli -p 8001 --cluster saveconfig
4. 数据迁移
迁移Redis的数据分为多种情况，根据实际业务情况来决定，这里介绍一种单台服务器迁移Redis集群数据的方法：
– 每个节点（包括主机和从机）分别使用命令 dump 导出db.rdb文件；
– 然后，通过工具redis-migrate-tool将每一份db.rdb文件迁移到Redis集群中；
– 可以`redis-cli –cluster check 127.0.0.1:8001`，查看数据是否迁移正确。
此外，有关Redis集群的高可用部署，推荐使用Redis官方推荐的部署方式，如哨兵模式或者Twemproxy模式，结合流量负载均衡，可以有效保证Redis集群可用性，以便满足不同场景中的系统要求。
综上所述，Redis集群可以有效提升系统的并发能力，但是，也要掌握如何有效部署它，以及在Redis集群环境下如何保障可用性以及如何迁移数据，这样才能够真正的发挥它的作用。
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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
目前spring-data-redis到底支不支持redis集群的
spring-data-redis 中的核心操作类是 RedisTemplate 可以看出 key 和 value 都是泛型的，这就涉及到将类型进行序列化的问题了 所就在 RedisTemplate 中还有几个 RedisSerializer~ 1)redisConnectionFactory()配置了如何连接Redsi服务器
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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