我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据 ， 每次尽量操作少量的数据 ， 让Redis可以及时处理返回 。
Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出 ， 时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验 。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术 ， 解决了多Redis实例协同服务问题 。
所以要维护好这个集群的每个节点信息，不然会导致整个集群不可用，其内部采用特殊的二进制协议优化传输速度和带宽 。redis-cluster把所有的物理节点映射到[0，16383]slot（槽）上，cluster负责维护node--slot--value 。
以Java语言为例，简单说一下，除了一些公司自主开发的集群外 。
将需要操作的key计算出对应的solt，得到hostAndPort ， 分组存放在一个map中 。
redis获取获取key等待redis的命令keys（*） 可以获取所有的key 。但是此种方式当数据量大的时候，会产生阻塞的情况 。redis的key还可以通过scan命令获取key 。
redis 有一个keys命令 。\x0d\x0a语法：KEYS pattern\x0d\x0a说明：返回与指定模式相匹配的所用的keys 。\x0d\x0a该命令所支持的匹配模式如下：\x0d\x0a（1）？：用于匹配单个字符 。
执行TIME命令 ， 记录当前时间戳timestamp1 。执行GETkeyname等相关命令，获取对应的值 。再次执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp2 。计算timestamp2-timestamp1，得到查询该key所花费的时间 。
有没有好的方法遍历redis里面的所有key可以使用 keys * 命令，keys支持模糊匹配 ， 但是cpu使用率有点高 。
redis-cli --scan ， 0.6版本 ， 不知道低版本的有没有这个参数 。
官网对于KEYS命令有一个提示： KEYS 的速度非常快，例如，Redis在一个有1百万个key的数据库里面执行一次查询需要的时间是40毫秒。
zrange key start stop 命令可以获取指定有序集合的一部分成员 。例如，执行 zrange myzset 0 -1 可以获取有序集合 myzset 的所有成员 。
表示从 Redis 数据库中第一个 key 开始扫描 。如果您需要查找所有的 key，可以将 COUNT 设置为一个很大的值，比如 1000000 。
Redis的key的获取 redis的命令keys（*） 可以获取所有的key 。但是此种方式当数据量大的时候，会产生阻塞的情况 。redis的key还可以通过scan命令获取key 。
redis集群如何选取主节点当节点收到超过n/2+1个master的response后即升级为主 。
如果需要从redis集群选举一个节点为主节点，首先需要从Sentinel集群中选举一个Sentinel节点作为Leader 。
如果所示，之前的集群是三主三从的Redis集群，现在要加入一主一从 ， 主从复制 。主节点端口是7004，从节点端口是8004 。
步骤一：使用redis-trib命令 ， 找到集群中的任意一个主节点（红色位置表现集群中的任意一个主节点），对其进行重新分片工作 。输出如下：1提示一：是希望你需要多少个槽移动到新的节点上 ， 可以自己设置，比如200个槽 。
演示集群采用1主2从 ， 采用伪集群，在一台虚拟机中启动，端口暂定6386386383 ， 集群结构可以选择下面2种 ， 因为数量较少，此次采用普通样式 。
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 。
Redis集群是什么Redis集群介绍Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集 。
Redis 集群是指将多个 Redis 节点组合在一起，以形成一个统一的、可扩展的数据存储系统 。这种方法可以确保数据在整个集群中的一致性和可用性 。
redis-cluster投票：容错 ， 投票过程是集群中所有master参与，如果半数以上master节点与master节点通信超过（cluster-node-timeout），认为当前master节点挂掉 。
Redis集群则是一种分布式的Redis解决方案，可以将数据分散到多个节点上，提高数据存储和读取的性能 。Redis集群适用于大规模的数据存储和高并发读写的场景，可以通过数据分片和节点复制来实现数据的高可用和负载均衡 。
【redis获取集合数据 redis集群获取key所在节点】Redis集群中的每个node（节点）负责分摊这16384个slot中的一部分，也就是说，每个slot都对应一个node负责处理 。当动态添加或减少node节点时 ， 需要将16384个槽做个再分配，槽中的键值也要迁移 。
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