redis容量规划
redis集群工作原理
redis集群工作原理Redis集群工作原理概述：Redis是一款高性能的键值存储系统，它的集群模式可以通过分布在不同节点的多个Redis实例来提高系统的性能和容量。
本文将介绍Redis集群的工作原理，包括数据分片、主从复制、故障转移等关键技术。
一、数据分片Redis集群通过数据分片来将数据分布在多个节点上。
具体来说，Redis使用哈希槽（hash slot）将数据划分为16384个槽位，每个键值对根据其键通过哈希算法分配到一个槽位上。
这样，每个Redis节点就负责管理部分槽位上的数据。
二、主从复制为了提供数据的高可用性，Redis集群使用主从复制机制。
每个主节点可以有多个从节点，主节点负责处理读写请求，从节点则负责复制主节点的数据。
主节点将数据通过异步复制的方式发送给从节点，从节点将接收到的数据写入自己的数据库中。
三、故障转移当一个主节点出现故障时，Redis集群需要进行故障转移，确保数据的可用性。
故障转移的过程如下：1. 当主节点失效时，集群中的某个从节点会被选举为新的主节点。
2. 新的主节点会将自己的身份广播给其他节点，并开始接收客户端的读写请求。
3. 其他从节点会将原来的主节点切换为新的主节点，并开始复制新的主节点的数据。
4. 如果原来的主节点恢复，它将成为新的从节点，并开始复制新的主节点的数据。
四、节点间通信Redis集群中的节点之间通过gossip协议进行通信。
每个节点会定期与其他节点交换信息，包括节点的状态、槽位分配情况等。
通过这种方式，集群中的每个节点都能了解整个集群的状态，并根据需要进行数据迁移、故障转移等操作。
五、客户端路由在Redis集群中，客户端需要将请求发送到正确的节点上。
为了实现这一点，客户端会通过集群的握手过程获取到集群的拓扑信息，包括每个节点的地址和槽位分配情况。
然后，客户端根据键的哈希值将请求发送到对应的节点上。
六、集群维护Redis集群提供了一些维护命令，用于管理集群的状态和配置。
Redis在云原生架构中的应用与可扩展性考量
Redis在云原生架构中的应用与可扩展性考量Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于云原生架构中。
在云原生架构中，Redis被用于缓存、消息队列、分布式锁等多个方面，以提高系统的性能和可扩展性。
本文将重点探讨Redis在云原生架构中的应用，并讨论可扩展性的相关考量。
一、Redis在缓存中的应用在云原生架构中，缓存是提高系统性能的关键一环。
Redis作为一个高性能的缓存存储系统，具有以下几个特点：1. 内存存储：Redis将数据存储在内存中，可以快速读取和写入数据，大大提高了系统的响应速度。
2. 数据结构多样性：Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等，可以根据具体需求选择最适合的数据结构。
3. 持久化支持：Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据定期或实时写入磁盘，以防止数据丢失。
在云原生架构中，缓存的数据通常存储在分布式缓存系统中，而Redis正是一种常用的分布式缓存系统。
通过将Redis节点部署在不同的物理或虚拟机上，可以实现缓存的分布式存储，提高了系统的可用性和可扩展性。
二、Redis在消息队列中的应用消息队列是云原生架构中常用的一种异步通信方式，用于实现系统之间的解耦和异步处理。
Redis提供了可靠的消息队列服务，通过将消息写入Redis的列表或发布订阅通道，实现了消息的异步发布和订阅。
在使用Redis作为消息队列时，需要考虑以下几个方面：1. 消息的顺序性：Redis的列表是按照入队顺序存储消息的，可以保证消息的顺序性。
但在跨节点的分布式环境中，需要额外的机制来确保消息的消费顺序。
2. 消息的可靠性：Redis的列表和发布订阅通道都是非持久化的，一旦Redis节点宕机，消息可能会丢失。
因此，在使用Redis作为消息队列时，需要考虑消息的持久化和重试机制，以确保消息的可靠性。
3. 消息的消费者管理：Redis提供了多个消费者订阅同一个通道或者消费同一个列表的功能。
redis监控告警指标
redis监控告警指标Redis监控告警指标主要包括以下几个方面：1. 性能指标：- 内存使用率：监控Redis内存使用情况，当内存使用率接近或超过系统设定的阈值时，触发告警。
- CPU利用率：监控Redis进程的CPU使用情况，当CPU利用率超过设定的阈值时，触发告警。
- 平均负载：监控Redis进程的平均负载，当平均负载超过设定的阈值时，触发告警。
- 内存峰值：监控Redis内存使用的峰值，当内存峰值超过设定的阈值时，触发告警。
2. 流量指标：- 写入流量：监控Redis的写入流量，当写入流量超过设定的阈值时，触发告警。
- 读取流量：监控Redis的读取流量，当读取流量超过设定的阈值时，触发告警。
3. 错误指标：- 错误次数：监控Redis在运行过程 ** 现的错误次数，当错误次数超过设定的阈值时，触发告警。
- 错误率：监控Redis的错误请求占总请求的比例，当错误率超过设定的阈值时，触发告警。
4. 功能指标：- 读写性能：监控Redis的读写性能，如读写延迟、吞吐量等，当读写性能指标超过或低于设定的阈值时，触发告警。
- 容量规划：监控Redis的容量使用情况，如存储空间、键值对数量等，当容量使用接近或超过设定的阈值时，触发告警。
5. 可用性指标：- 服务可用性：监控Redis服务的可用性，如服务宕机、异常退出等，当服务可用性受到影响时，触发告警。
- 节点可用性：监控Redis集群中的节点可用性，当某个节点出现故障或下线时，触发告警。
6. 其他指标：- 硬件资源利用率：监控Redis运行所需的硬件资源（如CPU、内存、磁盘等）的使用情况，当硬件资源利用率超过或低于设定的阈值时，触发告警。
- 系统日志：监控Redis系统的日志，如异常日志、错误日志等，当出现异常情况时，触发告警。
通过以上告警指标，可以实时监控Redis的运行状况，发现并解决问题，确保Redis服务的稳定性和可靠性。
在实际运维过程中，可以根据实际情况和需求，选择合适的告警指标并进行阈值设置，以实现对Redis的实时监控和告警通知。
Redis集群使用指南
Redis集群使用指南一、Redis集群简介Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的基于内存的键值对存储系统，经常用来作为缓存、消息队列和数据库。
在实际使用过程中，Redis可能会出现性能瓶颈和单点故障。
为了解决这些问题，Redis提供了集群模式。
Redis集群是对多个Redis节点进行逻辑分区和复制，从而实现高可用、高性能和可伸缩性。
Redis集群能够自动进行故障转移和重新分配，可以提供更好的可靠性和吞吐量。
二、Redis集群的工作原理Redis集群采用哈希槽（Hash Slot）的方式来实现数据的分片和复制。
一个Redis集群可以包含多个Redis节点，每个节点管理一部分哈希槽。
当客户端需要对某个键进行操作时，Redis首先计算该键对应的哈希值，然后将其分配到某个哈希槽中。
Redis集群根据哈希槽的分配情况，将该键的操作转发给相应的Redis节点进行处理。
如果某个节点出现故障，Redis集群会自动将该节点管理的哈希槽重新分配给其他节点。
Redis集群采用主从复制的方式来实现数据的持久化和高可用。
每个主节点可以有多个从节点，主节点负责处理读写请求，同时将数据复制到从节点。
如果主节点出现故障，其中的一个从节点会被自动选举为新的主节点，继续处理客户端请求。
三、搭建Redis集群的步骤1、安装Redis节点在Linux系统上安装Redis比较简单，可以使用以下命令：sudo apt-get updatesudo apt-get install redis-server安装完毕后，可以通过以下命令启动Redis服务：sudo service redis-server start2、配置Redis节点每个Redis节点都需要进行一些配置，以便加入到Redis集群中。
可以通过以下命令进入Redis配置文件：sudo vim /etc/redis/redis.conf需要修改的配置项有以下几个：cluster-enabled yes：启用Redis集群模式。
redis介绍
启动流程及处理流程：/html/1413.html
Redis介绍
林超旗 2011.10.16
主要内容
简介与配置 特性 数据类型 持久化机制及问题
主从复制及问题
命令总结 思考
Page 2
2
简介与配置
Redis官网是这么描述的：
Redis is an open source, advanced key-value store. It is often referred to as a data structure server since keys can contain strings, hashes, lists, sets and sorted sets.
3.当子进程将快照写入临时文件完毕后，用临时文件替换原来的快照文件，然后子进程 退出。
缺点
• 是定时快照只是代表一段时间内的内存映像，所以系统重启会丢失上次快照与重启 之间所有的数据。
Page 18
18
基于语句追加方式(aof)
aof 比快照方式有更好的持久化性，是由于在使用aof持久化方式时,redis会将 每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中(默认是 appendonly.aof)。 当redis重启时会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库 的内容。当然由于os会在内核中缓存 write做的修改，所以可能不是立即写到 磁盘上。这样aof方式的持久化也还是有可能会丢失部分修改。不过我们可以通 过配置文件告诉redis我们想要 通过fsync函数强制os写入到磁盘的时机。 有三种方式如下（默认是：每秒fsync一次）
redis集群配置参数及优化
Redis集群配置参数及优化Redis的主要参数配置在redis.conf文件中。
1.conf内存值2.bindip默认情况下，如果没有指定“bind”配置指令，Redis将侦听服务器上可用的所有网络接口的连接。
默认情况：bind127.0.0.1实际配置：bind本机ip3.protected-modeyes启用默认保护模式。
只有当您确定您希望其他主机的客户端连接到Redis 时，您才应该禁用它，即使没有配置身份验证，也没有使用“bind”指令显式列出特定的接口集。
4.tcp-keepalive300如果非零，请使用SO_KEEPALIVE向没有通信的客户发送TCP协议。
这很有用，有两个原因:a）检测死同伴b）从中间的网络设备的角度进行连接在Linux上，指定的值（以秒为单位）是用于发送ack的周期。
注意，要关闭连接，需要双倍的时间。
这个选项的合理值是300秒，这是新的Redis默认值，从Redis3.2.1开始。
5.timeout0在客户机空闲N秒后关闭连接（0到禁用）6.port6379在指定端口上接受连接，默认值是63797.daemonizeyesredis后台运行8.pidfile/var/run/redis_6379.pid如果指定了一个pid文件，Redis会在启动时指定，并在退出时删除它。
当服务器运行非守护进程时，如果配置中没有指定pid文件，则不会创建pid文件。
当服务器被守护时，即使没有指定，也会使用pid文件，默认为“/var/run/redis.pid”。
创建一个pid文件是最好的工作:如果Redis不能创建它，那么服务器就会正常启动和运行。
9.loglevelnotice指定服务器冗余级别包括：a)debug:大量信息，用于开发/测试b)verbose:许多很少有用的信息，但不像debug级别那样混乱c)notice:适度详细，可能在生产中需要d)warning:只有非常重要/关键的消息被记录10.logfile""指定日志文件名。
系统缓存架构设计
系统缓存架构设计全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：系统缓存在软件开发中起着至关重要的作用，它能够大大提高系统的性能和响应速度。
设计一个高效的系统缓存架构是至关重要的。
在本文中，将探讨系统缓存架构的设计原则、常见的缓存类型、缓存技术选型以及系统缓存的性能优化等方面。
一、系统缓存架构的设计原则1. 数据一致性：系统缓存中的数据必须保持与数据库中的数据一致。
在进行数据更新操作时，必须及时同步更新缓存中的数据。
2. 高性能：系统缓存应该具有高性能的特点，即能够快速响应请求，提高系统的处理速度。
3. 可扩展性：系统缓存应该具有良好的扩展性，能够随着系统规模的增加而灵活扩展。
4. 高可用性：系统缓存应该能够保证高可用性，即在系统故障或网络异常的情况下能够正常运行。
5. 容错性：系统缓存应该具有容错能力，能够处理各种异常情况下的数据同步和恢复操作。
二、常见的缓存类型1. 本地缓存：本地缓存是指将数据缓存在本地服务器内存中，以减少数据库访问，提高系统的性能。
3. 内存数据库：内存数据库是指将数据存储在内存中的数据库系统，能够提供高速的数据读写操作，适合于对实时数据进行处理。
4. 网络缓存：网络缓存是指将数据缓存在网络节点上，以提高数据的访问速度和响应时间。
三、缓存技术选型1. Redis：Redis是一款开源的内存数据库系统，具有高性能、高可用和可扩展性等特点，适合于构建高效的系统缓存架构。
2. Memcached：Memcached是一款开源的分布式内存缓存系统，能够实现数据的分布式存储和访问，提高系统的性能和可扩展性。
3. Ehcache：Ehcache是一款Java开源的本地缓存系统，能够提供高速的缓存操作，适合于在本地服务器上缓存数据。
四、系统缓存的性能优化1. 缓存命中率优化：通过优化缓存的命中率，能够减少数据库访问次数，提高系统的性能和响应速度。
2. 缓存同步策略优化：通过优化缓存的同步策略，能够及时更新缓存中的数据，保证数据的一致性。
redis 连接池的设置标准
在使用Redis时，连接池是一种管理和复用与Redis 服务器之间的连接的重要机制，能够显著提高性能和减少资源消耗。
以下是设置Redis 连接池时的一些建议和标准：1. 连接池的大小：设置连接池的大小时，需要权衡可用内存和并发连接数。
连接池的大小不宜设置得太大，以免消耗过多内存，但也不能设置得太小，以免无法满足并发请求。
maxclients = 10000 # 设置最大客户端连接数2. 最大空闲连接数：可以设置连接池中的最大空闲连接数，以确保在连接池空闲时仍能保持一定数量的连接，减少连接的建立和释放开销。
maxidle = 100 # 设置最大空闲连接数3. 最小空闲连接数：为了避免连接池中的连接不足，可以设置连接池的最小空闲连接数，确保始终有一定数量的连接可用。
minidle = 10 # 设置最小空闲连接数4. 连接超时和阻塞：可以设置连接超时时间，确保在获取连接时不会一直等待。
对于高并发场景，还可以设置阻塞等待连接的超时时间。
timeout = 3000 # 设置连接超时时间（毫秒）5. 连接复用：启用连接复用功能，以便在连接使用完毕后能够被复用，减少连接的建立和释放开销。
reuse_address = yes # 启用连接复用6. 连接的存活检测：启用连接的存活检测，确保连接池中的连接都是可用的。
tcp-keepalive = 60 # 设置TCP 连接的存活检测时间（秒）7. 连接池的故障重试：配置连接池的故障重试机制，以便在连接失败时进行重试，提高连接的稳定性。
reconnect = yes # 启用故障重试以上是一些连接池设置的一般性建议，具体的设置取决于你的应用场景和对性能的要求。
在调整这些参数时，建议监控Redis 服务器和应用程序的性能，以确保设置的连接池参数能够满足应用的需求。
Redis缓存的内存管理与容量规划
Redis缓存的内存管理与容量规划Redis是一种高性能的键值对存储数据库，它广泛应用于各个领域，特别是在大型互联网应用中的缓存系统中。
对于使用Redis作为缓存的系统来说，合理的内存管理和容量规划至关重要。
本文将重点探讨Redis缓存的内存管理与容量规划的相关内容。
一、Redis内存管理的重要性Redis将所有的数据都存储在内存中，因此内存管理对于系统的性能和稳定性具有重要影响。
合理的内存管理可以提高系统的读写性能，并且避免出现内存不足的情况。
1.1 内存优化为了提高内存利用率，Redis采用了多种内存优化策略。
首先，Redis使用了一种称为压缩列表（ziplist）的数据结构来存储小型数据，节省内存空间。
其次，Redis还使用了对象共享技术，将多个键值对共享使用同一份内存，减少内存占用。
此外，Redis还采用了虚拟内存技术，将冷数据存储在磁盘上，减少内存占用。
1.2 内存淘汰策略当Redis内存超出限制时，需要根据一定的策略来淘汰部分数据，以保证内存的稳定。
Redis提供了多种内存淘汰策略，如LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等。
可以根据实际需求选择适合的淘汰策略，并设置合理的内存阈值，以避免出现内存溢出的情况。
二、Redis容量规划的考虑因素在进行Redis容量规划时，需要考虑以下几个因素：2.1 数据量估计首先需要对Redis的数据量进行估计，包括键的数量和大小。
可以根据实际业务情况预估数据的增长速度，从而合理规划Redis的内存容量。
2.2 内存剩余空间除了存储数据本身外，Redis还需要一定的内存空间用于存储数据结构和其他元数据。
因此，在进行容量规划时，需要预留一定的内存空间，以防止内存溢出。
2.3 持久化策略Redis支持将数据持久化到磁盘上，以保证数据的可靠性。
在选择持久化策略时，需要考虑磁盘空间的大小，并根据实际情况选择合适的持久化方式，如RDB（快照）或AOF（追加日志）。
redis database参数
redis database参数Redis数据库参数Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。
它被广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等场景。
在使用Redis时，我们需要了解一些重要的数据库参数，以便更好地优化和管理我们的Redis实例。
1. 数据库大小限制在Redis中，默认情况下会创建16个数据库（编号从0到15），每个数据库可以存储多达2^32-1个键值对。
但是，在实际使用中，我们可能需要限制每个数据库的大小以避免内存溢出。
这可以通过设置maxmemory参数来实现。
2. 最大连接数Redis默认情况下支持最大连接数为10000，但是你可以通过修改maxclients参数来增加或减少最大连接数。
请注意，如果你将最大连接数设置得太高，可能会导致系统资源耗尽。
3. 内存优化由于Redis是一个基于内存的数据库系统，所以内存优化非常重要。
以下是一些常见的内存优化参数：- maxmemory：已经提到过，在这里再次强调一下，这个参数用于限制每个数据库的大小。
- maxmemory-policy：当达到maxmemory限制时，该参数指定了Redis应该采取什么策略来回收空间。
常见的策略包括noeviction （不回收空间）、allkeys-lru（使用最近最少使用算法回收空间）和volatile-lru（仅回收过期键的空间）。
- maxmemory-samples：用于指定LRU算法中采样的键数目。
默认值为5。
- lazyfree-lazy-eviction：这个参数控制是否启用惰性释放机制。
当启用时，Redis会将键标记为“待删除”，但实际上并不会立即删除。
只有在需要释放内存时，Redis才会真正地删除这些键。
4. 持久化持久化是指将Redis的数据写入磁盘以防止数据丢失。
Redis支持两种持久化方式：- RDB：将数据库状态保存到磁盘上的一个二进制文件中。
redis八种淘汰策略
redis八种淘汰策略Redis是一个非常受欢迎的内存数据结构存储系统，它有很多独特的特点，包括高性能，伸缩性等。
但是，由于Redis将所有数据保留在内存中，会面临内存限制带来的问题。
因此Redis实现了八种不同的淘汰策略，以便在内存满时删除数据。
1. 清除模式清除模式是Redis的默认淘汰策略,当内存到达一定限制时，Redis会从内存中删除尽可能多的数据。
清除模式非常简单，它实际上就是充分利用系统Linux普通的（下面会详细解释）。
通过这种策略，可以释放所需的内存，但是在下一次访问时，Redis必须重新读取和解析数据，这可能会导致性能下降，还有可能占用大量的CPU计算资源。
2. LRU算法LRU是“最近最少使用”的缩写。
LRU算法中，最不经常使用的数据将首先从内存中删除，以空出越来越多的空间。
此策略旨在删除最近最少使用的数据，以使Redis保持内存中存储最有用的数据。
4. FIFO算法FIFO满足“先进先出”的基本规则，即最早放入缓存的数据最先被删除。
此策略是最简单的淘汰策略之一，因为它仅利用了数据存储的最基本规则。
5. Random算法Random算法是被随机移除的数据的相对频率是相同的，这意味着所有的缓存对象都是平等的，并且有同样的机会被删除。
这种策略称为随机删除。
6. maxmemory-policy allkeys-lru该淘汰策略仅从数据集中删除LRU时（最近最少使用的键）是单个键还是所有键。
当达到最大内存限制时，Redis将删除缓存中的最近最少使用的键。
这种策略适用于需要保存一定数量的键的数据库。
与allkeys-lru相同，allkeys-random将使用随机选择的键删除缓存，而不是使用LRU算法。
这种策略可以避免使用单个键，但具有随机选择键的好处。
8. noevictionnoeviction并不是一种淘汰策略，它实际上是禁止Redis驱逐淘汰任何缓存对象，这可能导致Redis在内存超额时崩溃。
redis最大连接数计算公式_概述及解释说明
redis最大连接数计算公式概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今信息爆炸的时代，数据处理和存储变得越来越重要。
Redis作为一种高性能、内存型的数据结构存储数据库，被广泛应用于各类系统中。
而Redis最大连接数计算公式是评估一个系统能够承受的最大连接数量的关键指标之一。
本文将介绍Redis最大连接数计算公式，深入解释其背后的原理、相关因素和限制条件，并探讨连接数与性能之间的关系。
此外，还将针对高并发场景下的连接数优化策略进行详细阐述，并通过实例分析和案例分享加深读者对该主题的理解。
1.2 文章结构本文共分为五个部分，每个部分涵盖了不同内容：- 引言：介绍本文研究主题和结构。
- Redis最大连接数计算公式：定义了Redis连接数概念，并详细讲解如何计算出Redis的最大连接数，同时说明了相关因素和限制条件。
- 解释说明：探讨连接数与性能关系，提供高并发场景下连接数优化策略，并通过实例分析和案例分享进一步加深理解。
- 应用与实践：介绍Redis连接数配置调优方法，展示连接数控制与监控策略示例，并讨论性能瓶颈及解决方案。
- 结论与展望：总结归纳研究结果，并提出对未来Redis连接数问题的展望和建议。
通过以上科学、合理的结构安排，读者可以逐步深入了解、理解和应用Redis 最大连接数计算公式。
1.3 目的本文的目的是让读者全面了解Redis最大连接数计算公式，在实践中能够准确评估系统所需的最大连接数量，并掌握优化策略和调优方法。
同时，本文也希望鼓励读者在日常工作中更加注重Redis连接数配置和监控，从而提高系统性能、稳定性和可靠性。
通过阅读本文，读者将获得对于Redis最大连接数计算公式的深入理解，并在实际项目中能够灵活运用相关知识。
2. Redis最大连接数计算公式：2.1 Redis连接数的定义Redis连接数指的是同时与Redis服务器建立的客户端连接数量。
每个连接可以用于执行命令、发送和接收数据等操作。
Redis集群新增、删除节点以及动态增加内存的方法
Redis集群新增、删除节点以及动态增加内存的⽅法⽬录⼀、新增服务节点到集群中1、创建配置⽂件2、启动新的端⼝3、将新增的两个端⼝增加到现有集群中4、设置从节点5、设置主节点master⼆、删除节点1、删除从节点2、删除主节点三、动态扩容内存1、动态将7002端⼝内存从5G提升⾄10G⼀、新增服务节点到集群中1、创建配置⽂件在主机127.0.0.5上创建新端⼝的配置⽂件，如之前有端⼝直接复制之前的配置⽂件即可。
复制完然后修改下配置⽂件⾥的端⼝、内存⼤⼩、pid的路径等。
cp redis7001.conf redis7002.conf2、启动新的端⼝cd ../bin/./redis-server ../etc/redis7002.conf该操作在127.0.0.6上同样再操作⼀次。
3、将新增的两个端⼝增加到现有集群中./redis-cli --cluster add-node 127.0.0.3:7002 127.0.0.1:7002./redis-cli --cluster add-node 127.0.0.4:7002 127.0.0.1:70021430f4be50444f20854193613fe1f4346fae577 127.0.0.3:7002@17002 slave 2ef3474dcb875522cd1b03465506065de2ada8e7 0 1630463304000 18 connectedb7e55a3d3eda2777c077c606c090bcfaf6b674fd 127.0.0.1:7002@17002 master - 0 1630463306333 17 connected 0-99 200-399 600-699 800-899 5461-109222ef3474dcb875522cd1b03465506065de2ada8e7 127.0.0.2:7002@17002 master - 0 1630463305000 18 connected 100-199 400-599 700-799 900-999 10923-16383 4d0c6a957452191e755c1bb0856307c9da838f79 127.0.0.1:7002@17002 slave b7e55a3d3eda2777c077c606c090bcfaf6b674fd 0 1630463307336 10 connected1f42f45cd136239d95fc15bda9938821c33138cc 127.0.0.5:7002@17002 master connected 03bc21c09f3318342600205b1b5e6ea129e3608f3 127.0.0.6:6002@17002 myself,master - connected 0使⽤命令 cluster nodes 查看集群状态，发现两个节点默认均为master。
Redis内存占用量估算
野草香香您都能改了应该看懂了吧我这个当时没怎么考虑性能看来用您这种方法确实会快一点
Redis内ห้องสมุดไป่ตู้存 占 用 量 估 算
string类型的内存大小 = 键值个数 * (dictEntry大小 + redisObject大小 + 包含key的sds大小 + 包含value的sds大小) + bucket个数 * 4 注意如果key或者value的字符串长度+9字节超过16字节,则实际申请的内存大小32字节. 如果key或者value的字符串长度+9字节超过16字节,则实际申请的内存大小32字节 对于1w个key如果rehash过后就需要16384个bucket. 下面是我们的预估值，100万来算，key的sds大小为32，value的sds大小为32
Redis7-集群数据容量
Redis7-集群数据容量主从复制解决HA问题，未解决容量有限问题容量的问题AKF 的 y轴做纵向业务拆分，这样把存储的数据，在客户端层⾯就决定好每个redis存储⼀部分的数据。
如果数据可以分类，交集不多，可以考虑按业务拆分如果数据量很⼤，光拆分了业务之后，还是每个业务拥有⼤量数据，数据没有办法划分拆解采⽤sharding分⽚1. Hash+取模分布式系统中，假设有 n 个节点，传统⽅案使⽤mod(key, n)映射数据和节点。
当扩容或缩容时(哪怕只是增减1个节点)，映射关系变为mod(key, n+1) / mod(key, n-1)，绝⼤多数数据的映射关系都会失效。
这种哈希取模的⽅式，会影响分布式系统的扩展性。
2. random随机分配节点⼀端随机往 redis 中不断存储数据，另⼀端随机从 redis 中取数据，这样就不⽤太在意数据被存到了哪，只要最终被消费掉即可。
3. ⼀致性哈希算法⼀致性哈希算法中，当节点个数变动时，映射关系失效的对象⾮常少，迁移成本也⾮常⼩。
物理节点：两个redis的物理节点。
虚拟结点：通过多个哈希函数，得到多个结果值，将⼀个节点，分布在环的多个位置上，两个物理节点可以映射环上多个位置，这样解决了数据倾斜的问题。
成本问题redis 结点可能只有那么⼏个，但是连接 redis 的客户端数量⾮常多。
往往客户端会有⼀个连接池，⼀个客户端就建⽴了很多很多连接导致redis连接对server端的成本很⾼。
解决⽅式增加⼀个接⼊层，类似于nginx反向代理，只负责接收来⾃客户端的请求，把它代理到后端的服务器上。
这样，redis 服务端的连接压⼒就减轻了，我们就只需要关注代理层的性能。
代理层的性能可以对代理层再做⼀次集群，其中的每⼀部分客户端都只连接⼀个代理。
代理层适应例如modula，random，kemata算法映射redis物理节点。
代理层 Nginx 都扛不住怎么办可以再统⼀接⼊⼀个负载均衡 LVS。
redis内存占用计算公式
redis内存占用计算公式Redis内存占用计算公式1. 概述Redis是一种开源的内存数据库，用于支持各种不同的数据结构。
在使用Redis时，了解其内存占用计算公式是非常重要的。
本文将列举一些相关的计算公式，并通过具体的示例进行解释说明。
2. 计算公式•字符串（String）的内存占用计算公式：–内存占用 = 所存储的字符串长度× 每个字符的字节数例如，存储一个长度为10的字符串”HelloWorld”，假设每个字符占用一个字节，则它的内存占用为10 × 1 = 10字节。
•哈希表（Hash）的内存占用计算公式：–内存占用 = sum(每个字段的键长 + 每个字段的值长 + 固定部分长)例如，存储一个哈希表，包含3个字段，假设键长为10字节，值长为20字节，固定部分长为10字节，则该哈希表的内存占用为3 × (10 + 20 + 10) = 120 字节。
•列表（List）的内存占用计算公式：–内存占用 = sum(每个元素的长度 + 固定部分长) × 列表的长度例如，存储一个列表，包含5个元素，假设每个元素的长度为10字节，固定部分长为5字节，则该列表的内存占用为 (10 + 5) × 5 = 75 字节。
•集合（Set）的内存占用计算公式：–内存占用 = sum(每个成员的长度 + 固定部分长) × 集合的长度例如，存储一个集合，包含4个成员，假设每个成员的长度为15字节，固定部分长为5字节，则该集合的内存占用为(15 + 5) × 4 = 80 字节。
•有序集合（Sorted Set）的内存占用计算公式：–内存占用 = sum(每个成员的长度 + 每个分值的长度 + 固定部分长) × 有序集合的长度例如，存储一个有序集合，包含3个成员，假设每个成员的长度为10字节，每个分值的长度为8字节，固定部分长为5字节，则该有序集合的内存占用为(10 + 8 + 5) × 3 = 69 字节。
redis 配置回收策略
redis 配置回收策略Redis是一个高性能的键值数据库，它的内存管理策略非常重要。
由于 Redis 将所有的数据都存储在内存中，如果内存不足，就会导致 Redis 服务崩溃。
为了解决这个问题，Redis提供了多种回收内存的策略。
本文将介绍 Redis 的内存回收策略，以及如何配置它们。
1. noevictionnoeviction是Redis默认的内存回收策略。
它表示当内存不足时，Redis 不会进行任何操作，直接返回错误信息。
如果应用程序处理不当，可能导致 Redis 服务崩溃。
2. allkeys-lruallkeys-lru表示当内存不足时，Redis 会尝试从所有的键中挑选最不常用的键进行回收。
这个策略通常适用于大多数场景。
配置方式：将maxmemory-policy设置为allkeys-lru。
3. volatile-lruvolatile-lru表示当内存不足时，Redis 会尝试从所有设置了过期时间的键中挑选最不常用的键进行回收。
这个策略通常适用于一些缓存场景。
配置方式：将maxmemory-policy设置为volatile-lru。
4. allkeys-randomallkeys-random表示当内存不足时，Redis 会随机选择一个键进行回收。
这个策略通常适用于一些特殊场景，如测试环境。
配置方式：将maxmemory-policy设置为allkeys-random。
5. volatile-randomvolatile-random表示当内存不足时，Redis 会随机选择一个设置了过期时间的键进行回收。
这个策略通常适用于一些特殊场景，如测试环境。
配置方式：将maxmemory-policy设置为volatile-random。
6. volatile-ttlvolatile-ttl表示当内存不足时，Redis 会选择最快过期的键进行回收。
这个策略通常适用于一些缓存场景。
配置方式：将maxmemory-policy设置为volatile-ttl。
redis持久化方案
Redis持久化方案简介Redis是一个高性能的键值存储数据库，通过将数据保存在内存中来实现数据的快速读写。
然而，作为一个内存数据库，Redis在服务器重启或崩溃时会丢失所有数据。
为了解决这个问题，Redis提供了持久化功能，允许将数据保存到磁盘上，以便在重启后恢复数据。
在本文中，我们将介绍Redis的两种持久化方案：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append-Only File），并探讨它们的优缺点以及如何配置和使用它们。
RDB持久化RDB持久化是Redis的默认持久化方案。
当启用RDB持久化时，Redis会周期性地将内存中的数据快照保存到磁盘上的RDB文件中。
RDB文件是一个二进制文件，包含了Redis在某个时刻的数据快照。
RDB的优点1.性能高: RDB持久化是将内存中的数据写入磁盘，无需进行额外的磁盘I/O操作，因此效率较高。
2.数据文件紧凑: RDB文件是一个紧凑的二进制文件，适合用于备份和传输。
3.容易恢复: RDB文件包含了Redis在某个时刻的数据快照，可以快速恢复到该时刻的状态。
4.可脱机备份: RDB文件可以直接拷贝到其他服务器作为备份，非常方便。
RDB的缺点1.数据丢失: 如果Redis在最近一次RDB持久化之后崩溃，将会丢失最后一次持久化之后的数据。
2.长时间恢复: 如果数据集较大，RDB文件可能很大，导致恢复过程较长。
3.不适用于实时数据: RDB持久化是周期性的，所以在Redis崩溃之前，可能会丢失一些数据。
配置RDB持久化要启用RDB持久化，需要在Redis的配置文件中进行配置。
打开Redis的配置文件，找到以下行：save <seconds> <changes>这一行指定了Redis进行RDB持久化的条件。
<seconds>表示多少秒之后Redis进行持久化，<changes>表示在多少次写操作后Redis进行持久化。
redis集群扩缩容方法
redis集群扩缩容方法Redis是一种开源的内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列和数据存储等场景。
随着业务的发展，单个Redis实例的容量可能无法满足需求，这时候就需要对Redis进行扩容或缩容。
本文将介绍Redis集群的扩容和缩容方法。
一、Redis集群简介Redis集群是由多个Redis实例组成的分布式系统，它将数据分布在多个节点上，提供高可用性和扩展性。
每个节点负责存储部分数据，通过集群管理器进行协调和路由。
二、Redis集群的扩容方法1. 水平扩展：通过增加节点数量来增加集群容量。
具体步骤如下：(1) 安装并配置新的Redis实例。
(2) 将新的Redis实例添加到集群中。
(3) 对已有的Redis实例进行resharding，将部分数据迁移到新的节点上。
(4) 更新客户端配置，使其能够访问到新的节点。
2. 垂直扩展：通过增加单个节点的硬件资源（如内存、CPU等）来增加集群容量。
具体步骤如下：(1) 停止Redis实例。
(2) 根据需求增加硬件资源。
(3) 启动Redis实例。
三、Redis集群的缩容方法1. 水平缩容：通过减少节点数量来减少集群容量。
具体步骤如下：(1) 配置集群管理器，使其不再使用待缩容的节点。
(2) 将待缩容的节点标记为下线状态。
(3) 对其他节点进行resharding，将待缩容节点上的数据迁移到其他节点上。
(4) 更新客户端配置，使其不再访问到待缩容的节点。
(5) 停止并移除待缩容的节点。
2. 垂直缩容：通过减少单个节点的硬件资源来减少集群容量。
具体步骤如下：(1) 停止Redis实例。
(2) 根据需求减少硬件资源。
(3) 启动Redis实例。
四、注意事项1. 在进行扩容或缩容操作前，建议备份数据，以防意外发生。
2. 扩容和缩容过程中可能会对服务产生影响，建议在非高峰期进行操作。
3. 扩容和缩容操作涉及到数据迁移，可能会消耗较长的时间和网络带宽，需要做好相应的计划。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
场景
一开始数据比较少，一台服务器的内存就足够，因此一个Redis 就能满足需求，但是随着业务发展，数据量变大，可能需要在多台服务器上运行多个Redis，所以需要将已有的数据进行分片(避免数据丢失),不同的片交给不同的Redis服务。
如果在一开始就考虑到这个问题，在只有一个Redis时，也将数据存放在Redis的不同db中，当增加Redis时，将dump.rdb中的数据按照db切分为多个文件，每个Redis 使用各自的db，通过这种方式来实现无缝的扩展，因此需要有脚本能够切分dump.rdb。
分片方法
我们单服务器的内存是64G，我们估计64* 16G 在很长一段时间内是满足需求的，但是这个数据积累的过程可能比较缓慢，很长一段时间不会超过64G，因此一台Redis服务器就足够，但是为了考虑到以后的扩展，一开始将数据sharding到16个db中，也就是说在只有一个Redis时，client每次写数据会先计算key的hash,模16，得到dbnum，select db，然后写入，也可以为每个db保持一个client，这样就可以避免每次select db了。
当需要变更为两个Redis时，为了不丢失数据，需要将原来Redis的数据分为2份，一份是db 0-7,第二份是db 8-15, 用这两个数据启动Redis，就可以实现扩容了，因此必须
要要有脚本能够切分Redis dump 出来的dump.rdb，下面介绍我们的切分脚本：
1.dump.rdb 结构：head + db 0 + db 1 + …+ db n + eof
2.修改Redis，在启动过程中打印出每部分的offset
3.提供一个c 程序，可以将一个大文件按照指定的offset 进行切分
4.将切分出的各个部分进行重新组装
例如我们的例子
1.初始时dump.rdb的结构：head + db0 + …+ db15 + eof
2.得到head 以及每个db的offset
3.切分出head，db0 + …+ db7 , db8 + …+ db15 三个部分
4.将head ，db0 + …+ db7 cat 在一个文件中，并在结尾加上eof，同样，将head , db7 + …+ db15 cat在一个文件中，加上eof
5.用上面的两个文件启动Redis，完成数据切分
脚本
切分脚本如下
echo "Usage start-end db"
startdb=$1 #上面的例子start 0
enddb=$2 # end 是7
outdb="$1-$2.rdb" #输出文件的名字
if [[ ! -f "dump.rdb" ]]; then #使用当前目录下dump.rdb 作为源文件
echo "no dump.rdb,must have"
exit -1
fi
#使用修改过的redis，打印offset，然后退出，使用awk得到head 的offset
headstart=`/global/share/bin/chenjp/redis-db-offset >& tmp.log ; cat tmp.log | grep offset | grep -v dbid | awk -F '=' '{print $NF}'`
headfile="split-0-$headstart" #head所在文件
/global/share/bin/chenjp/vsplitdump.rdb 0 $headstart #根据offset 切分文件，0- headoffset为head
dbstartoffset=`cat tmp.log | grep "dbid=$startdb" | awk -F '=|,' '{print $(NF-2)}'` #找到db的offset
dbendoffset=`cat tmp.log | grep "dbid=$enddb" | awk -F '=|,' '{print $(NF-2)}'`
if [[ $dbendoffset -eq "" ]];then
dbendoffset=`ls -l dump.rdb | awk -F ' ' '{print $5}'`
fi
echo "start:"$dbstartoffset":"$dbendoffset
dbfile="split-$dbstartoffset-$dbendoffset"
/global/share/bin/chenjp/vsplitdump.rdb $dbstartoffset $dbendoffset #得到db文件
cat $headfile $dbfile> $outdb #拼接
printf "\xff" >> $outdb #eof
#rm -rf tmp.log
#rm -rf split-*
echo "file $dbfile ok, containtsdb $startdb to $enddb, pls mv to dump.rdb to start redis server"
redis-db-offset原理
而上面的redis-db-offset实现也并不困难，只需要在load的时候将各个db开始的offset值打印也来就行了。
diff如下：
[chenjp@nb290 redis-2.4.10]$ diffsrc/rdb.c ../../redis-2.4.10/src/rdb.c 959c959
<
---
>fprintf(stderr,"redis_db head finished,offset=%lld\n",ftell(fp));
982a983,984
>
>longdb_start = ftell(fp) - 1;
988a991
>fprintf(stderr,"redis_dbselect,offset=%lld,dbid=%d\n",db_start,dbid); [chenjp@nb290
redis-2.4.10]$ diffsrc/redis.c ../../redis-2.4.10/src/redis.c
1790a1791,1792
>
> //exit(1);。