redis集群部署(redis集群一定要6个节点吗)

大家好，redis集群部署相信很多的网友都不是很明白，包括redis集群一定要6个节点吗也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于redis集群部署和redis集群一定要6个节点吗的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

阿里官方redis开发规范

阿里官方Redis开发规范主要包括以下几个方面：

1.Redis数据结构的选择和使用；

2.Redis命令的使用和规范；

3.Redis键（Key）的设计和命名规范；

4.Redis事务处理和错误处理规范；

5.Redis集群架构和部署规范；

6.Redis安全和权限管理规范。

阿里官方Redis开发规范的目的是为了规范Redis的使用，提高开发效率和代码质量，同时也是为了保证Redis的安全和稳定运行。

redis集群如何解决key不均匀

对分布式存储系统的架构和运维管理，如何保证每个Node的数据存储容量和请求量尽量均衡，是非常重要的。本文介绍Redis大集群运维过程中，常见导致数据和请求量“倾斜”的场景，及规避措施。Redis数据容量或请求量严重”倾斜”的影响

以下从运维的角度解释，Redis数十节点的集群，出现数据容量和请求量倾斜情况下，存在的一些痛点：

少数或单个节点请求量”过热”，导致Redis分布式系统失去可扩展性能力和集群的意义，类似MongoDB_id字段作为片键；导致运维容量规划，扩容处理难度大；增大自动化配置管理难度；单集群节点尽量统一参数配置；监控告警复杂（容量，QPS，连接数的阈值等）。

那我们再看生产环境中，常见导致Redis集群严重“倾斜”的场景

Redis集群常见“倾斜”的场景

这类问题一般DBA规划不当，业务键空间（keyspace）设计不合理等问题导致

DBA在规划集群时或扩容后，导致数据槽（哈希桶）位分配不均匀，引起内存容量、键个数和请求QPS倾斜；业务的键空间设计不合理，所谓“热点key”，导致某少量KEY的QPS操作很大；这类节点QPS过载；程序大量使用Keyshashtags,可能导致某些数据槽位的键个数较多；程序存在大的集群key（hash，set，list等），导致大key所在节点的容量和QPS过高；工和师执行Monitor这类命令，导致当前节点client输出缓冲区增大，used_memory_rss被撑大，导致节点内存容量增大。

接下来，当集群出现内存容量、键数量或QPS请求量严重倾斜时，我们应该排查定位问题。

Redis集群“倾斜”问题排查

检查集群每个分片的数据槽分配是否均匀

下面以RedisCluster集群为例确认集群中，每个节点负责的数据槽位（slots）和key个数。下面demo的部分实例存在不轻度“倾斜”，但不严重，可考虑进行reblance。

排查节点热点Key，确定topcommands

使用redis-faina，当然有实时分析平台就更好。从以下示例中，可见两个前缀key的QPS占比基本各为50%,明显热点key；也能看到auth命令的异常（topcommands）。

程序是否大量使用Keyshashtags

可能导致数据存储内存量，QPS都不均匀的问题，可使用scan扫描keyspace是否有使用hashtags的，或使用monitor，vc-redis-sniffer。

程序是否使用较大的集合键

比如1kw个字段的hashkey，内存占用在几个GB，这类集合key每次操作几个字段，很难从proxy或sdk发现key的大小。可通过redis-cli–bigkeys

确认是否因monitor命令引起的输出缓冲区占用内存过大的问题

这类情况基本Redis实例内存会快速增长，很快会出现回落。通过监测client输出缓冲区使用情况：

查看输出缓冲区列表长度不为0的client。可见monitor占用输出缓冲区370MB如何有效避免Redis集群“倾斜”问题集群部署和扩容处理，保证数据槽位分配平均；keyspace设计时，如何避免热点key,打散热key；业务在键空间设计时，中尽量避免使用大的集合类型的Key，把key设计拆分；程序角度尽量避免使用keyshashtag；避免工程师直接使用keys,monitor等命令，导致输出缓冲区堆积；合量配置normal的clientoutputbuffer，建议设置10MB（警示:和业务确认调整再修改，避免业务出错）

在实际生产业务场景中，大规模集群很难做到集群的完全均衡，只是尽量保证不出现严重倾斜问题。

以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流~我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！

服务器集群和分布式怎么做用什么软件

你说的这个概念范围比较大，所有集群，可以是服务器集群，比如：底层服务器虚拟化，各个节点组成的集群。也可以是应用程序，比如一个web网站，部署多个节点，通过nginx去配置反向代理，这也是一个集群。又或者是redis、zookeeper、kafka等都可以部署集群模式。

redis集群加载顺序

1.1C运行环境redis由C语言编写，所以需要C运行环境，所以首先需要查看是否配置了环境

1.2Redis安装

1.3集群配置redis5.0版本集群搭建不需要我们安装ruby就可以搭建成功，并且redis给我们提供了快速搭建脚本，执行utils/create-cluster/目录下的create-cluster脚本就可以快速搭建，该脚本提供多个命令供我们使用

Redis集群方案应该怎么做

公司redis集群有了蛮大的规模，权且来分享下redis集群！

首先，不可否认的是，redis的单机性能相当高，但是就算把内存大量扩大(垂直扩展)，也不可能满足大业务需要的性能和可维护性！所以，集群是很好的一个选择，通过集群可以实现水平扩展，提升整体的性能！

集群方案1:使用客户端分片的方式，增加多台redis服务器之后，在业务端使用某种路由规则(hash算法等)，将不同key对应的数据放在不同的redis服务器中，实现内容分发！

但是这样的方式有很多缺点，比如业务代码和redis数据路由代码严重耦合，可扩展性也十分底下，需要增加redis实例的同时，修改原先的分发规则，而一旦出现问题，排查难度大(因为运维和代码端都要查)！

集群方案2:使用开源产品twemproxy作为redis代理！中间件twemcache负责接收业务端的请求，然后从不同的redis实例中收集数据传送给业务方，起到一个中间代理的作用！业务端像连接一个redis实例一样连接twemproxy，实现了业务代码和redis之间的解耦合！同时，对于失效的redis会被自动踢出，防止数据的丢失，不过twemproxy作为一个中间件，肯定会对需要实时性强的系统造成性能损失，动态无痕迹的增加redis实例也是很困难的！！

集群方案3:使用codis集群，类似于twemproxy，客户端也不需要去连接redis实例，而使用codis作为中间件，让codis底层自己去获取数据，增加的codisdashboard可以对codisproxy和codisserver进行统一管理，对实例节点的改变可以有效应对！

集群方案4:redis自主集群，使用纯redis实现集群，完全的去中心化！redis集群把所有的key放在16384个slot中，各个redis可以通过重定向引导客户端访问数据所在的集群点，比如client访问redis2，redis2发现数据的key在redis1中，就引导客户端重定向去redis1中取数据，这样不需要别的中间件就能很好的实现数据获取，而且这样的纯redis方式，部署起来也是十分方便的！

集群方案5:直接买阿里，腾讯的集群吧，想要啥样的给你啥样的。。

我们公司现在使用的是基于codis的redis集群，管理相对来说比较简单，算是比较不错的集监控，代理于一身的组件！

redis集群具体的使用过程中，如果有问题，可以私信我进行交流！更多的技术分享，敬请关注。。。

关于本次redis集群部署和redis集群一定要6个节点吗的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。