Redis集群搭建及JWT在其中的应用
Redis是一个开源的内存数据存储系统，具有高可靠性，高可扩展性和高性能的特点。随着业务的发展，Redis单机的性能不能满足需求，因此需要搭建Redis集群。本文将介绍Redis集群的搭建步骤，并介绍JWT在其中的应用。
一、Redis集群的搭建
1.安装Redis
安装Redis的方法与单机版本一样，略。
2.配置Redis集群
2.1 创建并拷贝Redis配置文件
在Redis主目录下创建redis-cluster.conf配置文件，并将该配置文件复制到6个节点的Redis主目录下。
2.2 修改Redis配置文件
打开6个Redis副本（以下用A、B、C、D、E、F表示）的redis-cluster.conf文件，根据各自的IP地址进行如下修改。
A 服务器 的配置：
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-10001.conf
cluster-node-timeout 5000
B服务器的配置：
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-10002.conf
cluster-node-timeout 5000
C服务器的配置：
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-10003.conf
cluster-node-timeout 5000
D服务器的配置：
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-10004.conf
cluster-node-timeout 5000
E服务器的配置：
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-10005.conf
cluster-node-timeout 5000
F服务器的配置：
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-10006.conf
cluster-node-timeout 5000
2.3 启动Redis
分别在6个节点上启动Redis：
redis-server redis-cluster.conf
3.创建Redis集群
3.1 安装Redis集群管理工具
使用命令行工具安装redis-trib：
wget-P /usr/local/bin/
chmod +x /usr/local/bin/redis-trib.rb
3.2 创建Redis集群
创建Redis集群的命令为：
redis-trib.rb create –replicas 1 10.0.0.10:10001 10.0.0.11:10002 10.0.0.12:10003 10.0.0.13:10004 10.0.0.14:10005 10.0.0.15:10006
其中，–replicas 1表示每个主节点有一个从节点，IP地址分别为10.0.0.10~10.0.0.15。
4.测试Redis集群
使用命令行工具测试Redis集群是否已经搭建成功：
redis-cli -h 10.0.0.10 -p 10001 cluster nodes
二、JWT在Redis集群中的应用
JSON Web Token（JWT）是一种用于身份验证的开放标准，其使用JSON格式定义了安全传输的信息。JWT可以被用作身份验证和授权，包括单点登录、Web API和分布式系统等方面。
在Redis集群中，可以使用JWT对用户进行身份验证。在用户登录时，后端服务器生成JWT，并在Redis集群中对其进行存储。在后续的请求中，前端将JWT作为请求头的Authorization属性的值发送到后端，后端可以通过该JWT对用户进行身份验证。
下面是使用Node.js的jsonwebtoken库生成JWT的示例代码：
var jwt = require(‘jsonwebtoken’);
var payload = { uid: ‘12345’, role: ‘admin’ };
var token = jwt.sign(payload, ‘secret’, { expiresIn: ‘1h’ });
其中，payload是JWT的负载部分，包含用户的信息，secret是JWT的秘钥，expiresIn表示JWT的有效期。
在将JWT存储到Redis集群中之前，需要进行一定的处理。以下是使用Node.js的ioredis库将JWT存储到Redis集群中的示例代码：
var Redis = require(‘ioredis’);
var redis = new Redis.Cluster([{ port: 10001, host: ‘10.0.0.10’ }]);
redis.set(‘jwt:12345’, token, ‘EX’, 60 * 60);
其中，jwt:12345是将JWT存储到Redis中的键名，token是JWT的值，EX表示过期时间的单位为秒，60 * 60表示JWT的有效期为1小时。
在进行身份验证时，需要从请求头中获取JWT，并从Redis集群中查询该JWT是否存在。以下是使用Node.js的ioredis库进行身份验证的示例代码：
var bearerHeader = req.headers[‘authorization’];
var bearerToken = bearerHeader.split(‘ ‘)[1];
var Redis = require(‘ioredis’);
var redis = new Redis.Cluster([{ port: 10001, host: ‘10.0.0.10’ }]);
redis.get(‘jwt:12345’, function(err, reply) {
if (reply === bearerToken) {
// JWT验证通过
// JWT验证失败
至此，Redis集群的搭建及JWT在其中的应用已经完成。通过以上的步骤，我们可以搭建一个高可靠、高可扩展、高性能的Redis集群，并使用JWT进行用户身份验证。
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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。
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