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搭建分片集群

散列插槽

集群伸缩

故障转移

数据迁移

RedisTemplate访问分片集群

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搭建分片集群

主从（一个主节点、多个子节点，读写分离）和哨兵（解决主节点宕机问题）可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：

海量数据存储问题

高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征：

        集群中有多个master，每个master保存不同数据

        每个master都可以有多个slave节点

        master之间通过ping监测彼此健康状态

        客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

散列插槽

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到。

数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：

        key中包含"{}"，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分

        key中不包含“{}”，整个key都是有效部分

例如：key是num，那么就根据num计算，如果是{itcast}num，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？

这一类数据使用相同的有效部分，例如key都以{typeId}为前缀

集群伸缩

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：

 

故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？

        首先是该实例与其它实例失去连接

        然后是疑似宕机

        最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master

数据迁移

利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机，切换到执行cluster failover命令的这个slave节点，实现无感知的数据迁移。其流程如下：

 手动的Failover支持三种不同模式：

        缺省：默认的流程，如图1~6歩

        force：省略了对offset的一致性校验

        takeover：直接执行第5歩，忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见

RedisTemplate访问分片集群

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持，而使用的步骤与哨兵模式基本一致：

1、引入redis的starter依赖（你一定引入过了，但是我还是要说一下）

2、配置分片集群地址

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes: # 指定分片集群的每一个节点信息
        - 192.168.150.101:7001
        - 192.168.150.101:7002
        - 192.168.150.101:7003 
        - 192.168.150.101:8001
        - 192.168.150.101:8002
        - 192.168.150.101:8003

ip+端口号记得改成你自己的

3、配置读写分离 和哨兵设置一样

话说回来，这个redis的分片集群和elasticsearch的分片集群好像吖