1.JedisCluster 原理学习
2.再谈Redis三种集群模式：主从模式、哨兵模式和Cluster模式
3.redis的高可用（cluster集群）
4.SpringBoot下集成Redis Cluster集群实践
5.k8s实战案例之部署redis单机和redis cluster
6.Spring Boot Redis Cluster 实战干货

JedisCluster 原理学习

       在Jedis 3.3.0版本中，JedisCluster作为RedisCluster的Java客户端，负责封装对Redis集群的复杂操作，包括连接池管理、请求重试和重定向等。框架源码课程其核心是JedisCluster类，它利用JedisClusterInfoCache来存储节点信息、对象池配置和Jedis配置。这个类结构包含两个核心map：nodes用于记录所有节点及其对应的JedisPool，slots则记录每个槽及其对应的master节点JedisPool，用于处理读写请求。

       JedisCluster的初始化过程涉及以下几个步骤：首先，构造器接收配置信息（如集群信息、连接配置和连接池配置），然后实例化JedisClusterInfoCache，并通过initializeSlotsCache方法初始化连接池。在这个过程中，只要配置中的一个节点能正常工作，JedisCluster就能完成初始化，其他可能出现问题的节点只会导致JedisConnectionException。

       执行业务命令时，如get命令，会根据预先获取的集群slots信息找到对应key的节点，通常情况下这个过程是可靠的。如果遇到JedisConnectionException，会根据现有连接信息刷新slots，或者处理MovedDataException，表明槽位与节点关联错误，这时会重新获取槽位。ASK异常则表示数据迁移，客户端会等待数据迁移完成并重新发送命令。整个过程中，JedisCluster通过异常处理机制自动保持客户端与服务端的集群信息同步。

       具体的代码实现和时序图可以在JedisCluster类、JedisClusterConnectionHandler和JedisClusterCommand中找到，说明则参考文档中的淘宝商城源码 php"docs/pictures/starUML/JedisCluster"。

再谈Redis三种集群模式：主从模式、哨兵模式和Cluster模式

       在Redis的世界里，有三种集群模式供开发者选择：主从模式、哨兵模式和Cluster模式。每种模式都有其适用场景和特性。

       初始的主从模式通过主节点写入和从节点读取来构建，虽然基础，但在故障恢复上效率较低。一旦主节点宕机，需人工干预切换。哨兵模式则在此基础上提升，通过哨兵集群监控主从节点，实现故障自动恢复，提高系统的稳定性和可用性。然而，哨兵模式受限于单节点性能，不适合大规模处理。

       Redis Cluster在3.x版本后引入，通过数据分片和多节点扩展，显著提高内存利用率和写入性能，特别适用于高负载和大规模数据处理。它采用去中心化的多主多从架构，确保了数据的高可用性和扩展性。

       部署Redis时，需注意配置和节点设置，如主从节点配置、哨兵配置和Cluster模式的节点分配。在测试阶段，通过客户端和Springboot工程操作，验证数据的正确同步和读写分离。

       哨兵模式和Cluster模式都提供了高可用性和自动故障转移，但各有局限，如哨兵的在线扩容复杂，而Cluster模式对节点配置要求较高。选择哪种模式，需根据具体业务需求和性能指标来决定。倚天2外挂源码

       总的来说，理解并熟练运用这三种模式，能更好地优化Redis集群的性能和稳定性，适应不同规模和复杂度的应用场景。

redis的高可用（cluster集群）

       Redis的高可用性，特别是通过cluster集群，旨在确保在主节点故障时系统的不间断运行。高可用的核心是数据同步和主从切换，当主节点宕机，备用节点需快速接手，通过异步或同步复制保持数据一致性。主从复制是基础，通常采用一主两从模式，通过RUNID、环形缓冲区和复制偏移量实现数据复制。

       哨兵模式作为解决方案，通过监控和选主功能，自动切换主库，客户端无需感知节点故障，提升了系统的可用性。不过，异步复制可能导致数据丢失，哨兵模式也无法完全避免。Redis cluster集群采用去中心化设计，通过槽位分配实现数据分布和快速定位，尽管提供了数据迁移工具，但主从异步复制仍是其缺点，无法完全解决数据丢失问题。

       总结来说，Redis的高可用机制包括主从复制、哨兵模式以及cluster集群，它们共同确保数据的可用性和系统的快速响应。然而，异步复制带来的数据丢失风险始终存在，哨兵模式虽能减轻这一问题，但集群的php源码 记账软件扩展性和数据一致性仍有待优化。在实际操作中，需要合理配置和管理，以最大限度地提高系统的稳定性和可用性。

SpringBoot下集成Redis Cluster集群实践

       SpringBoot集成Redis Cluster集群实践

       本文将指导你如何在SpringBoot环境中实现对Redis Cluster的连接和操作，特别是针对3主3从架构，Redis版本为7.0的集群环境。

       从Spring Boot 2.X版本开始，官方转向使用Lettuce作为Redis客户端，它具备对MOVED和ASK重定向的处理能力，这对于集群环境尤为重要。

       在SpringBoot的配置中，需要在application.properties文件中对Redis进行设置。Lettuce默认不启用集群拓扑刷新，因此你需要手动开启，以便及时感知主从节点的切换。Lettuce提供了三种刷新方式：自适应刷新（spring.redis.lettuce.cluster.refresh.adaptive）和定时刷新（spring.redis.lettuce.cluster.refresh.period）。

       在SpringBoot配置类中，你会找到相关的配置代码，以便与Redis Cluster进行连接。

       接下来，我们将通过Controller进行实际操作来验证连接和功能的正确性。测试结果符合预期，展示了SpringBoot与Redis Cluster集成的正常运作。

k8s实战案例之部署redis单机和redis cluster

       在 Kubernetes (k8s) 上进行实战部署，首先我们从单机 Redis 开始。Redis 是一款基于内存存储的键值数据库，适用于多种场景，如会话共享、消息队列、计数器和缓存等。在k8s中，通过 PersistentVolume (PV) 和 PersistentVolumeClaim (PVC) 确保数据持久性，即使 Redis Pod 挂掉，数据也不会丢失，因为会自动重建 Pod 并挂载数据。

       为了部署 Redis，ureport2源码首先需要构建 Redis 镜像，并验证其运行正常。接着，创建 PV 和 PVC，将数据存储在 NFS 服务器上。在部署 Redis 服务时，可能会遇到端口范围限制，需要修改kube-apiserver服务的配置。验证数据读写和Pod重建后的数据一致性，确保数据不丢失。

       接下来转向 Redis 集群部署，Redis Cluster 使用 StatefulSet 和 PV/PVC 管理数据。通过 CRC 计算和模运算，保证数据分布在多个节点上，实现高可用。在集群初始化时，通过创建临时容器安装工具，并将master节点指定给slave节点。验证集群状态，确认数据读写和高可用性。

       为了测试高可用性，可以将 Redis 镜像更改为本地存储，并模拟 master 节点故障。当 master 被删除时，对应的 slave 自动提升为 master，显示集群的健壮性。最后，恢复服务后，确认新的 master 节点加入并恢复原有的从属关系。

Spring Boot Redis Cluster 实战干货

       只需添加3个master节点，3个slave节点无需添加。

       配置完成这些即可，Spring Boot 会自动完成其他配置。

       现在可以像使用单机一样使用集群，Redis 会自动按key分片到不同的集群实例。

       遇到的问题：尝试向Redis写入数据时，出现无法获取连接异常，经过长时间代码追踪，发现连接的是.0.0.1，而非配置的..1.8，这令人困惑。继续追踪代码发现是向Redis服务器获取的集群实例列表，真是坑！

       源码：redis.clients.jedis.Jedis#clusterSlots

       就是这里获取返回的集群列表，返回的就是.0.0.1，而非配置的..1.8。

       最后修改各个集群节点的配置文件redis.conf，添加：

       重启集群节点后，读写恢复正常。

       更多 Spring Boot 干货：

       Spring Boot 宣布移除 run 命令，真让我猝不及防！

       Spring Boot 定时任务开启后，如何自动停止符合条件？

       Spring Boot 保护敏感配置的 4 种方法，让你的系统不再裸奔！！

       Spring Boot 集成 Flyway，数据库也能做版本控制，太牛逼了！

        个官方 Spring Boot Starters 出炉！别再重复造轮子了……

       Spring Boot Redis 实现分布式锁，真香！！

       Spring Boot 之配置导入，强大到不行！

       年轻人的第一个自定义 Spring Boot Starter！

       Spring Boot 面试，一个问题就干趴下了！（下）

       Spring Boot 最核心的 个注解，都是干货！

       好了，最后栈长再送你一份Spring Boot 学习笔记，包括底层实现原理及代码实战，非常齐全，助你快速打通 Spring Boot 的各个环节。

       链接: pan.baidu.com/s/wLzA6...

       提取码: ztsj

       版权申明：本文系 "Java技术栈" 原创，原创实属不易，转载、引用本文内容请注明出处，禁止抄袭、洗稿，请自重，尊重他人劳动成果和知识产权。

Redis集群：Redis Cluster

       Redis Cluster是Redis的分布式模式，主要有三种集群模式：主从、sentinel和Redis Cluster。本文主要讲解Redis Cluster的实现和高可用性保障。

       Redis Cluster实现

       Redis Cluster通过一致性哈希技术，将数据分布在个哈希槽中，每个槽关联一个节点。每个节点负责处理分配给它的槽内的数据。当客户端执行set/get命令时，会计算键的哈希槽，然后发送到对应的节点。若槽未分配给当前节点，会通过MOVED错误提示客户端转向正确节点。

       加入新节点时，如，需通过CLUSTER MEET命令将节点加入集群，并可能触发重新分片。重新分片通常使用redis-trib工具，涉及多个命令来调整槽的分配。

       高可用保障

       Redis Cluster通过故障检测和故障转移保证高可用。节点间定期发送PING消息检查状态，一旦节点长时间未响应，其他节点会标记为下线。当主节点失效，其他节点会选举新的主节点接管槽的处理。例如，当节点宕机，或会成为新的主节点。

       设置从节点通过CLUSTER REPLICATE命令，当主节点下线，从节点会自动接管并复制数据。故障转移过程中，集群会根据Raft算法进行选举，确保服务的连续性。

       总结来说，Redis Cluster通过巧妙的数据分配和故障恢复机制，实现了高可用的集群服务。

       对于更深入的学习和实践，可以参考C++后端开发/架构师的面试题、学习资料和教学视频，学习群提供相关资源。

K8S部署Redis Cluster集群（三主三从模式） - 部署笔记

       部署Kubernetes中的Redis Cluster集群（三主三从模式） - 实践步骤

       Redis是一种高效的数据结构存储系统，因其快速读写和集群能力而被广泛应用。在Kubernetes中部署Redis Cluster集群，我们需要理解集群的工作原理和StatefulSets控制器的顺序性部署策略。

       StatefulSets允许根据实例编号启动节点，每个实例的数据存储在持久化卷（PersistentVolumes，PV）上，确保数据一致性。动态创建NFS作为存储卷，首先要在NFS服务器上创建共享目录，并配置相应的RBAC和StorageClass。

       1. 配置动态持久化存储：在NFS服务器上创建共享目录，并创建NFS-client-provisioner以管理PV和PVC。接着，使用redis-trib.rb工具构建镜像并将配置通过configmap方式挂载到StatefulSet中。

       2. 部署Redis Cluster：创建StatefulSet，定义volumeClaimTemplates，确保每个节点都有对应的存储卷。使用kubectl命令行执行redis-trib.rb工具初始化集群，指定前三个节点为主节点，后三个为从节点。

       3. 初始化集群后，可以通过kubectl查看每个节点的角色，如redis-cluster-0为master，与其从节点redis-cluster-3建立连接。同样，redis-cluster-1和redis-cluster-4，以及redis-cluster-2和redis-cluster-5也是这种关系。

       4. 验证部署：确保集群节点间的通信正常，可以通过命令行工具对集群进行基本操作，如读写数据，以验证集群是否成功建立。

SpringBoot 使用 RedisTemplate Cluster集群

       Redis作为一个高可用分布式单机版，其实并没有高可用和分布式可言，仅适用于初学者学习，不适合生产环境。一旦Redis实例崩溃，轻则缓存失效，重则影响分布式锁等功能，导致业务异常。

       为了实现高可用，可以使用Redis的Sentinel模式，也称为哨兵模式。该模式下，多个节点协同工作，当master节点故障时，其他节点会自动顶替master节点，继续提供服务。每个Sentinel节点会定期向所有Redis节点发送心跳检测，监控节点状态。当发现某个节点异常时，Sentinel会通知其他节点，共同判断节点状态。如果确认节点异常，Sentinel会从slave节点中选取一个作为新的master节点，并通知所有slave节点成为新master的slave节点。

       对于客户端来说，不再直接连接Redis节点，而是连接Sentinel节点，获取真实的Redis节点信息。Jedis或其他客户端会帮助我们完成这些工作。

       Sentinel模式虽然实现了高可用，但实质上仍然只有一个master节点提供服务。当master节点所在的机器内存不足以支撑系统数据时，就需要考虑集群模式。

       Redis Cluster模式有多个Redis节点，每个节点负责一部分槽位。Redis总共拥有个哈希槽，每个节点负责一部分槽位。当存储一个key时，通过一致性哈希算法找到对应的槽位，然后存储到对应的Redis节点上，实现Redis集群。

       为了提高集群稳定性，一般会给每个节点设置slave从节点，确保集群的高可用。Cluster模式常见的三主三从指的是3个master集群，每个集群拥有3个slave从节点。

       Cluster集群与Sentinel对比，Cluster模式并非想象中的那么完美，架构师需要根据系统情况进行分析。当系统缓存数据量小，但频繁需要使用sort、mget等多key指令时，Sentinel模式更合适。

       SpringBoot集成RedisTemplate时，可以遵循SpringBoot的约定，简化Bean配置。引入相关依赖，配置RedisTemplate，并通过Spring Cache注解方便使用Redis作为缓存。