Redis集群方案应该怎么做
1、以下是一个简单的步骤： 创建一个 ConfigMap，其中包含 Redis 配置文件。 创建一个 StatefulSet，其中包含 3 个副本的 Redis Pod。 创建一个 PersistentVolumeClaim，用于存储 Redis 数据。
2、改用 C语言编写的 redis-cli的方式，是集群的构建方式复杂度大大降低。Redis-Cluster集群采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。
3、提高读写性能 Redis主从复制可以将写入操作集中在主节点，提高写入性能。同时从节点负责读取数据，可以分担主节点的读取负担，提高读取性能。
4、进入redis目录，用如下命令创建集群。安装ruby即可 缺少rubygems组件，使用yum安装 提示不能加载redis，是因为缺少redis和ruby的接口，使用gem 安装 在执行集群命令 至此集群模式搭建完成。
5、基于以上， Redis 集群方案显得尤为重要。通常有 3 个途径：官方 Redis Cluster ；通过 Proxy 分片；客户端分片 (Smart Client) 。以上三种方案各有利弊。
6、可以看到，命令的组成形式和旧方式是一致的。可以看到执行命令后，redis 客户端做了以下工作：输入 yes 后，redis 客户端做了以下工作：集群搭建完毕。
五分钟系列之Redis大规模数据存储简述
1、Redis是由意大利人SalvatoreSanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。
2、首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片。
3、String字符串是最常用的数据类型，他能够存储任何类型的字符串，当然也包括二进制、JSON化的对象、甚至是base64编码之后的图片。在Redis中一个字符串最大的容量为512MB，可以说是无所不能了。
4、Redis就是基于内存可持久化的key-value数据库。性能问题，Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容，Redis支持2的32次方个key，每个key或者value大小最大512M。
5、实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
6、)、存储方式 Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。2)、数据支持类型 Memcache对数据类型支持相对简单。Redis有复杂的数据类型。
redis产生雪崩怎么解决
解决方法（1）设置redis集群和DB集群的高可用，如果redis出现宕机情况，可以立即由别的机器顶替上来。这样可以防止一部分的风险。（2）使用互斥锁在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读和写数据库的线程数量。
在实际项目开发中，我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来( 内存昂贵且有限 )，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除。
解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据 。- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据，由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询，导致数据库压力增大。
高并发架构技术解决方案?
高性能 性能是大型网站架构设计的一个重要方面，任何软件架构设计方案都必须考虑可能带来的性能问题，也正因为性能问题几乎无处不在，在请求链路的任何一个环节，都是我们去做极致性能优化方案中的切入点。
在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。
前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。
计算：多组服务器，负载均衡等技术控制流量。存储：存储这里就比较麻烦，按照KV存储简单的资源，然后在计算部分进行整合。真的没办法做KV的，采用跨库索引来做。单机存储数量要合理，不能太多。
Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。
高并发的时候就是有很多用户在访问，导致系统数据不正确、糗事数据的现象。
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《Netty、Redis、Zookeeper高并发实战》为了让大家扎稳高性能基础，浅显易懂地剖析高并发IO的底层原理，细致细腻地解析Reactor高性能模式，图文并茂地介绍Java异步回调模式。
黄日华 温兆伦 早期的《义不容情》郑少秋 刘青云 周慧敏 郭蔼明的《大时代》陶大宇 谭耀文 刘松仁的《纵横四海》系列 这部可以说是很厉害的。
redis处理数据问题
redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（Session Cache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。
数据到达过期时间，并不做处理，而是等下次访问该数据时，先判断该数据是否过期，未过期，返回数据 ；发现已过期，删除该数据，返回不存在。 这种方式虽然节约 CPU 性能，发现必须删除的时候才删除。
大致为两种措施：脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。
redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。为了解决这个问题Redis0引入了unlink指令，将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除，将删除操作封装成一个任务丢到一个异步队列里。
解决以上两种情况redis数据丢失的问题 都是靠 以下两个参数配置将数据损失降到最低。
缓存穿透： 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，这样的数据肯定不在缓存中，这会导致请求全部落到数据库上，有可能出现数据库宕机的情况。
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