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数据分片：实现了数据的主动分片，便于管理大规模数据。
高可用性：集群中的节点能够互相备份，即便局部节点失败，也不会影响整个集群的可用性。
配置示例：配置 Redis 集群波及到启动多个 Redis 实例，可应用 redis-cli 工具创立集群：
启动 Redis 实例（假如启动 6 个实例作为示例）
redis-server –port 7000 –cluster-enabled yes –cluster-config-file nodes-7000.conf –cluster-node-timeout 5000 –appendonly yes –appendfilename appendonly-7000.aof –dbfilename dump-7000.rdb –logfile 7000.log
反复上述命令，批改端口为 7001-7005
应用 redis-cli 创立集群
redis-cli –cluster create <ip1>:7000 <ip2>:7001 <ip3>:7002 <ip4>:7003 <ip5>:7004 <ip6>:7005 –cluster-replicas 1
–cluster-enabled yes：启用 Redis 集群模式。
–cluster-config-file nodes-7000.conf：指定集群的配置文件。这个文件由 Redis 主动保护，记录了集群中所有节点的信息。
–cluster-node-timeout 5000：设置节点超时工夫，单位是毫秒。如果一个节点在这段时间内没有响应，集群会认为该节点曾经下线。
–appendonly yes：启用 AOF 长久化模式。在集群模式下，举荐应用 AOF 长久化来保障数据安全。
–appendfilename appendonly-7000.aof：指定 AOF 文件的名字。这里依据不同的端口号，为每个实例指定了不同的 AOF 文件名，以防止抵触。
–dbfilename dump-7000.rdb：指定 RDB 文件的名字。同样地，依据不同的端口号为每个实例指定了不同的 RDB 文件名。
–logfile 7000.log：指定日志文件的名字。这有助于在呈现问题时进行故障排查。
通过主从架构、哨兵零碎和集群架构，能够无效地实现数据的多正本保留、故障转移和数据冗余，进步零碎的可靠性和可用性，基本上能够防止单机零碎的数据失落问题。
跨机房部署
服务器所在的机房也可能呈现问题，比方光缆被挖断了、空调零碎坏了、机房着火了等理论呈现过的情况，为了解决这些问题，咱们还能够通过跨机房的办法来晋升 Redis 的数据可靠性和可用性。
在不同机房间部署主从复制架构。在一个数据中心内设置主节点，在另一个或多个数据中心设置从节点。
Sentinel（哨兵）集群也应跨机房部署，以防止单点故障。
应用 Redis Cluster 进行跨机房部署，每个机房都能够有多个分片（shard），并且每个分片的主节点和从节点别离位于不同的地理位置，这样即便一个机房齐全不可用，其余机房的正本依然可能提供服务。
跨机房部署时须要自行解决网络的通信问题，让各个节点之间能够无障碍的互相拜访，机房间最好应用低提早、高带宽的专线连贯，以减速数据同步过程并升高网络问题导致的数据不统一危险。
还有面试中常常提及的两地三核心的多活架构，也能够安顿上。每个机房都部署一套残缺的、独立解决读写申请的 Redis 集群，并通过分布式锁或者数据同步中间件等技术保障各个集群间数据的一致性。
分布式锁能够采纳 ZooKeeper、etcd、redis 等，确保在多个数据中心进行同步更新时，只有一个数据中心的 Redis 集群在给定工夫内对某个资源领有写权限。
数据同步中间件次要用于实时或近实时地将一个数据中心的写入操作同步到另一个数据中心。能够应用音讯队列、业余的数据同步工具（比方阿里巴巴开源的 Canal）等。
多活架构还要设计数据分片策略、数据路由机制以及事务处理形式，比方依据地区或者一致性 Hash 分片来辨别用户，而后应用客户端驱动路由或者网关路由来把用户导向不同的机房，最初应用分布式事务提交数据。
多活架构比较复杂，我也没有理论搞过，这里就不多说了。
其余运维措施
日常运维中的定期检查和文件备份，尽管平时看起来不起眼，但在关键时刻却能施展巨大作用。
运维工具检测
就像咱们用手表监测心率一样，应用业余的运维工具能够帮忙咱们实时监控 Redis 服务器的状态，包含性能指标、资源应用状况、可能的瓶颈等。
具体做法：
抉择适合的工具：市面上有许多优良的运维监控工具，如 Prometheus 联合 Grafana、Zabbix 等，能够依据本人的需要和环境抉择。
定制监控项：依据你的具体需要，定制监控项。比方，内存使用率、磁盘使用率、命令执行提早、连接数等，这些都是常见的监控指标。
设置告警：设置阈值，一旦监控到的数据超过这个阈值，就会触发告警。这就像是你的手表在你心率异样时揭示你，帮忙你及时发现并解决问题。
定期备份数据
备份就是咱们给文件买了一份保险，无论是误操作还是系统故障，都可能确保数据不会失落，能够疾速复原到备份时的状态。
具体做法：
定期执行：设定一个正当的备份频率，比方每天凌晨进行一次。频率的抉择取决于你的业务需要和数据变动的频繁水平。
自动化：利用 crontab 等工具自动化备份流程，让备份工作自动化进行，缩小人为忘记的危险。
近程存储：将备份文件存储在近程服务器或云存储服务上。这样做的益处是，即便本地产生灾难性事件，数据依然是平安的。
通过施行这些惯例措施，咱们能够大大提高数据的安全性和零碎的稳定性。
总结
说了这么多，让咱们做一个总结。
如果你的业务对数据的完整性要求十分高，倡议开启 AOF 长久化，并设置正当的 fsync 策略（如每秒同步一次）。同时，配合应用主从复制和哨兵零碎，以确保数据的高可用性和安全性。
对于读写性能有极高要求的场景，能够思考只应用 RDB 长久化或者 RDB 与 AOF 联合的形式（数据完整性要求高，AOF 用于故障复原，RDB 用于重启减速）。同时，通过减少从节点和正当调配读写负载，能够进一步晋升性能、进步数据安全性。
如果业务数据量微小，单个 Redis 实例难以满足存储需要，那么 Redis 集群是一个不错的抉择。它通过分片来实现数据的分布式存储，同时放弃高可用性。
日常的监控和备份也要搞起来，如果服务和数据及其重要，跨机房部署能够提供极大的数据安全性和零碎稳定性。至于传说中的多活架构，不到万不得已不要轻易尝试，极为简单，老本很高。