Redis是一个开源的高性能的缓存数据库，广泛应用于Web应用中以提升性能。随着数据量和并发量的不断增长，单台Redis 服务器 的性能上限逐渐触及。为了突破这个性能瓶颈，Redis在分布式架构中可以通过增加节点数量来提高性能。本文将介绍如何使用Redis集群分布式方案以及具体实现方式。
概述
Redis分布式架构通过在多个机器上部署Redis节点，将请求分发到不同的节点中处理，从而提高系统的吞吐量和可靠性。Redis官方提供了一种名为Redis Cluster的集群方案。Redis Cluster采用分片方式将数据分别存储在不同的节点上，同时具备分布式的节点自动剔除、故障转移、数据重分配等功能。
Redis Cluster集群方案
Redis的集群方案为了确保高可靠性和高扩展性，采用了分片和节点复制两种方式来保证数据的可用性。
分片: 将整个数据集分成小数据集并存储在不同的节点上，每个节点只存储部分数据。当有新的数据增加到集群中时，Redis Cluster会自动将数据按照一定的规则进行分片，以达到负载均衡的目的。
节点复制: 集群中每个节点都有一个或多个备份节点，当某个节点宕机时，会将其它节点的备份节点自动调用以确保数据的可达性。
配置Redis Cluster集群
在配置Redis Cluster之前，需要对Redis节点服务器进行一系列准备工作：
1. 下载Redis Cluster安装包
2. 解压安装包到服务器上，将不同的Redis节点分别部署到不同的机器上
3. Redis Cluster至少需要3个主节点，每个节点最好有一个从节点。
4. 修改节点配置，确保不同节点的端口和密码不同，例如：
redis-0节点：
cluster-enabled yes
# node daemonized, no logging
daemonize yes
# Auth password
requirepass yourpasswordhere
redis-1节点：
cluster-enabled yes
# node daemonized, no logging
daemonize yes
# Auth password
requirepass yourpasswordhere
redis-2节点：
cluster-enabled yes
# node daemonized, no logging
daemonize yes
# Auth password
requirepass yourpasswordhere
5. 启动每个节点
./redis-server ./redis.conf
6. 在其中一个节点上执行集群初始化脚本
./redis-cli –cluster create 192.168.1.11:7000 192.168.1.12:7001 192.168.1.13:7002
Redis Cluster集群方案的性能瓶颈
一台Redis节点的性能上限大约在每秒10万左右的请求。当并发量达到百万级别时，就需要增加节点数量来承载更多的请求。但是增加节点数量也会带来一些问题和挑战：
1. 数据分配：Redis Cluster通过Hash slot来将数据分配到不同的节点上进行存储和处理，数据分布并不完全均衡，某些节点上可能会承载更多的请求，导致性能分布不均。
2. 整体延迟：每个Redis节点都有自己的Latency，如果节点数量过多，那么整个Redis Cluster的Latency也会受到影响，整体延迟可能反而更高。
3. 网络拓扑结构：Redis Cluster建议采用三分布式数据中心架构，以确保在主数据中心发生故障时，可以从另外两个数据中心取回备份数据，但是这也会额外增加网络链路的负载。
增加节点数量的方式来提高Redis Cluster的性能，通过以下优化可以降低以上挑战所导致的问题：
1. 数据分配优化：在数据量较大的情况下，可以将Cluster的Slot数量调大，使得数据更加均衡地分布到不同的节点中，从而避免某些节点承载过多请求的情况。
2. Latency优化：将各个节点尽量部署在相同机房或机柜内，避免跨目录访问和网络拓扑带来的延迟问题。
3. 网络拓扑结构：尽量减少跨数据中心访问，借助云服务的云联网功能或者使用专线连接。
结论
Redis Cluster能够在高并发的情况下提供高性能的解决方案，通过增加节点数量可以提高其整体的性能和可靠性。但是在实际应用中需要根据具体情况进行调优。在性能瓶颈和性能分布不均的情况下，需要根据不同情况进行相应的优化，从而使Redis Cluster在高并发场景下保持高性能。
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为啥redis 使用跳表而不是使用 red-black
redis使用跳表(ziplist)? 首先，跳表是skiplist？不是ziplist。ziplist在redis中是一个非常省内存的链表（代价是性能略低），所以在hash元素的个数很少（比如只有几十个），那么用这个结构来存储则可以在性能损失很小的情况下节约很多内存
如何通过java对redis进行性能测速
redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。 它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。 [1] Redis支持主从同步。 数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。 这使得Redis可执行单层树复制。 存盘可以有意无意的对数据进行写操作。 由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。 同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。 redis的官网地址，非常好记，是。 （特意查了一下，域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护。
nginx奇怪的超时110: Connection timed out
很明显是架构问题，nginx本身可能也存在原因，而不是后端，不然另一台nginx就也会爆超时，那么你的2个nginx是做反向代理到后方对吧，你的业务会话超时时间是多少，这个可能要问研发，当nginxA收到数据向后发送代理时，开始进行会话传输，假如说会话超时是10S，断开后，经过5S，数据又到nginxB了，那么先前的会话并没有断开，你再去连肯定会超时，所以解决方案就是看下会话时间还有nginx的会话保持时间是多少，建议改成0或者自己调节，默认记得keepalive_timeout是60，如果架构是一台nginx做反向代理，基本没有这个问题。可能我理解也有不对
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