Redis是当前热门的高性能NoSQL缓存数据库，它有着很强的可用性，但缺乏扩展性，随着业务量的不断增加，就需要研究Redis集群扩展的原理和实现方式，以解决Redis单台 服务器 的性能和可用性问题。
Redis集群的原理，是基于hash算法的分片技术，可将Redis的Key空间进行分片，将数据自动分布到各个节点上，实现负载均衡，提升Redis的读写性能或者可用性。
Redis集群的实现有很多种，但是常见的实现方式主要有stream网络实现、哨兵实现以及redis-cluster实现。
1、stream网络实现：基于stream网络技术，可以非常容易地扩展Redis集群，首先用一台服务器作为负载均衡，其次用多台服务器作为Redis节点，负载均衡根据Key的hash算法将数据分到不同的Redis节点上，然后在程序上控制数据的读取和写入，通过stream网络协议通信，实现Redis集群的扩展。
例如，我们可以采用下面的代码构建stream网络实现的Redis集群：
// 建立连接
$servers = [
[‘127.0.0.1’, 6379],
[‘127.0.0.1’, 6380],
[‘127.0.0.1’, 6381]
$cluster = new RedisCluster(null, $servers, 300, $timeout);
// 设置和获取值
$value = $cluster->set($key, $value);
$value = $cluster->get($key);
2、哨兵实现：哨兵是一个额外的Redis节点，它监控Redis节点的可用性，当发现Redis节点宕机时，及时作出自动的故障转移。实现此模式，首先要在Redis节点上启用哨兵模式，然后配置一些哨兵进行监控，当发生故障转移过程时，哨兵会自动触发宕机Redis节点上的数据迁移到一个正常节点上，完成故障转移过程。
例如，我们可以采用下面的代码来启用哨兵模式：
# 启动一台哨兵
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
# 启动另一台哨兵
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6380 2
3、Redis-cluster实现：和哨兵模式一样，redis-cluster也是一个基于hash的分片技术，它可以将数据自动分布到多台节点上，实现负载均衡，它和哨兵模式不同的是，它可以在不同Redis节点之间进行数据迁移，以实现节点调整，从而增强Redis集群的可用性和性能。
例如，我们可以采用下面的代码来构建Redis-cluster：
$nodes = array(
array(‘127.0.0.1’, 6379),
array(‘127.0.0.1’, 6380),
array(‘127.0.0.1’, 6381)
$cluster = new RedisCluster($nodes);
// 设置和获取值
$value = $cluster->set($key, $value);
$value = $cluster->get($key);
以上就是Redis集群扩展的原理及实现方式，它可以用来增强Redis的可用性和性能，而且接入也比较方便。
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java中，什么是云计算？
广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。 这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。 解释： 这种资源池称为“云”。 “云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。 云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。 这使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。 有人打了个比方：这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。 它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。 最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。 云计算是虚拟化(virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。 总的来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。 早在2002年，我国刘鹏就针对传统网格计算思路存在不实用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速网络连接起来，用专门设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到合适的结点上运行。 计算池能大大提高资源的服务质量和利用率，同时避免跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，能够在目前条件下达到实用化要求。 ”如果将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与当前的云计算非常接近了。 云计算具有以下特点： (1) 超大规模。 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。 企业私有云一般拥有数百上千台服务器。 “云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (2) 虚拟化。 云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。 所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。 应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。 只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (3) 高可靠性。 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 (4) 通用性。 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (5) 高可扩展性。 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。 (6) 按需服务。 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价。 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也用重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。
如何用elasticsearch分析data
为了支持高可用性与高伸缩性，Elasticsearch本身就是分布式设计的。 从顶层的角度来说，Elasticsearch在索引（或者集合）中保存文档（或者数据记录），每个集合又分解为多个小块，称为分片。 索引越大，所需要分配的分片越多（不必担心会创建过多的分片，它的开销很小）。 取决于Elasticsearch的设置和规模，分片会在集群中均匀地平均分布，有两个原因：出于冗余方面的原因：默认情况下，Elasticsearch为每个分片都准备了一份拷贝，一旦某个节点停机了，备份的分片就能接替它的位置。 出于性能方面的原因：每个查询都发生在某个索引上，并且会在多个分片中并行运行，这种工作流方式是改善性能的关系所在。 如果感觉运行速度缓慢，只需简单地在集群中加入新的机器，Elasticsearch就会自动地将分片与查询进行分布到新添加的机器上。 这种方式让使用Elasticsearch的组织可以自由选择进行纵向扩展（如果节点运行缓慢就升级硬件）或者横向扩展（如果集群整体速度慢就加入更多的节点）。
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