redis集群模式整体缓存的数据量应控制在多少
1、redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下。根据查询相关信息显示，服务端有1000多个Redis实例，100加个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。
2、redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务。安装python的redis模块。pip install redis。第一种直接连接redis。打开redis客户端，查看redis数据库。
3、String是redis中最基础的数据结构，你可以把它用作缓存最基础的kv（key-value）类型的缓存(value最大为512MB)，只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可。
redis集群模式整体缓存的数据量应控制在
控制在20G以下。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。
可以控制主节点数据量在 2~4GB（仅供参考），这样可以让全量同步执行得更快些，避免复制缓冲区累积过多命令 也可以调整缓冲区大小，还是之前的 client-output-buffer-limit 参数。
(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个。
关于API网关(四)——限流
1、但是集群限流也不是完美的，因为引入了redis，那么，当网关和redis之间的网络抖动、redis本身故障时，集群限流就失效了，这时候，还是得依靠单机限流进行兜底。
2、即API网关，所有的客户端请求都必须经过API网关代理到真实的服务地址，这也可以有效的避免真实地址的暴露，同时API网关也可以集成鉴权、流量控制、日志、API聚合、黑白名单等。
3、Ocelot是一个用.NET Core实现并且开源的API网关，它功能强大，包括了：路由、请求聚合、服务发现、认证、鉴权、限流熔断、并内置了负载均衡器与Service Fabric、Butterfly Tracing集成。
为什么用redis集群
1、Redis 集群还在分区期间提供一定程度的可用性，即在实际情况下能够在某些节点发生故障或无法通信时继续运行。但是，如果发生较大故障（例如，大多数主站不可用时），集群会停止运行。
2、因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中，这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化。
3、为什么集群？通常，为了提高网站响应速度，总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis是一个很好的Cache工具。
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