redis和memcached的区别1、Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别 。Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list ， set，hash等数据结构的存储 。
2、在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的 。这是和Memcached相比一个最大的区别（我个人是这么认为的） 。
【redis集群 node is not empty redis集群无中心怎么理解】3、数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多 。使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求 。
玩转Redis的高可用(主从、哨兵、集群)1、Redis主从复制是指在一个Redis集群中，将一个Redis节点作为主节点 ， 其余的Redis节点作为从节点 。主节点负责写入数据，从节点负责读取数据 。
2、Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移 。要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外，还要启动哨兵服务来进行监控，会介绍详细步骤 。
3、哨兵模式就是在主从模式的基础上再加一个哨兵集群 。每个哨兵都会监控主节点和从节点的状态 。如果主节点挂了，就会从从节点中选出一个来作为主节点，以达到高可用的目的 。
4、原理：当主节点出现故障时，由Redis Sentinel自动完成故障发现和转移 ， 并通知应用方，实现高可用性 。
5、redis哨兵和集群不能同时使用，Redis哨兵和集群是两种不同的Redis高可用方案 。
Redis-Cluster集群1、Copy coderedis-cluster remove-node 服务器 IP：端口 其中 服务器 IP 是需要移除集群的服务器 IP 地址，端口 是该服务器的 Redis 端口号 。关机并重启需要关机的服务器 。
2、MIGRATE： MIGRATE 命令是用于将数据从一个 Redis 实例迁移到另一个 Redis 实例的命令 ， 但是在 Redis 集群模式下不支持此命令 。可以使用 --cluster 选项来进行集群迁移 。
3、搭建Redis集群的过程中，执行到cluster create ip：port ... 的时候 ， 发现程序在阻塞，显示：Waiting for the cluster to join 的字样，然后就无休无尽的等待...根据字样的提示，在等待集群的创建 。
4、这个范围一般远远大于节点数，这是为了消除哈希的倾斜性，便于数据拆分和扩展 。例如Redis Cluster槽的范围是0~16383 。槽是集群内数据管理和迁移的基本单位，每个节点都会负责一定数量的槽 。
5、redis TTL实现原理 redis cluster集群建立 redis cluster集群选主 当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover ， 以期成为新的master 。由于挂掉的master可能会有多个slave 。
6、集群至少需要3主3从，且每个实例使用不同的配置文件，主从不用配置 ， 集群会自己选 。cluster是为了解决单机Redis容量有限的问题，将数据按一定的规则分配到多台机器 。集群模式提高并发量 。
高性能高并发网站架构,教你搭建Redis5缓存集群1、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 。
2、看到这里的时候，我大概明白了，有 App 层、Domain 层、 Infrastructure 层 ， 这个架构其实就是 DDD 思想的一种落地吧 。经过这两天短暂的了解，我发现如果想要理解一下抽象的 DDD 思想，那么 COLA 架构，我感觉是一个不错的切入点 。
3、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 。
4、redis.conf 配置文件里 bind 0.0.0.0 设置外部访问，requirepass xxxx 设置密码 。redis高可用方案有两种： 常用搭建方案为1主1从或1主2从+3哨兵监控主节点，以及3主3从6节点集群 。
5、Sentinel ： redis 自带的主从切换工具 ， 我们通过 sentinel 实现集群高可用 。客户端（ Smart Client ）：客户端通过约定查找 redis 实例在 ZooKeeper 中写入的地址 。
6、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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