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 。
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 。
Redis缓存雪崩就这么简单在实际项目开发中，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 。
缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛，指的是缓存层当掉之后，并发流量会像奔腾的野牛一样 ， 大量访问后端存储 。
Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁 ， 单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制 。
缓存雪崩是指缓存中大多数的数据在同一时间到达过期时间，而查询数据量巨大 ， 这时候，又是缓存中没有，数据库中有的情况了 。防止雪崩的方案简单来说就是错峰过期 。
缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题 ， 大量无效的空值将占用空间，非常浪费 。
高性能高并发网站架构,教你搭建Redis5缓存集群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集群把所有的数据映射到16384个槽中 。每个key会映射为一个固定的槽，只有当节点分配了槽，才能响应和这些槽关联的键命令 。通过cluster addslots命令为节点分配槽 。
多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性 。Redis集群不需要sentinel哨兵也能完成节点移除和故障转移的功能 。
高性能计算机集群系统是一个是基于网络、面向科研的小型高性能并行计算系统 ， 该系统通过一组松散集成的计算机软件和硬件高度紧密地协作完成计算工作 。
redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现 ， 任何一个实例宕机，自动会进行主备切换 。
【redis如何保证缓存和数据库一致性 整表缓存redis】redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster 。
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