Redis集群检测与恢复1、需要使用trib的fix命令进行修复 。如果修复还是不行的话，可以清除节点数据再重新建集群，前提要备份之后操作 。
2、关机并重启需要关机的服务器 。Copy codesudo systemctl stop 服务器名称 sudo systemctl restart 服务器名称 其中 服务器名称 是需要关机和重启的服务器名称 。检查 Redis 集群是否正常工作 。
3、AOF 方法进行故障恢复的时候，需要逐一把操作日志都执行一遍 。如果操作日志非常多 ， Redis 就会恢复得很缓慢，影响到正常使用 。RDB 既可以保证可靠性，还能在宕机时实现快速恢复 。
4、Redis哨兵适用于单节点或者主从复制的场景 ， 可以通过哨兵节点来实现Redis的自动切换和故障恢复 。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 。
5、这非常类似前篇文章提到的Redis Sharding场景下服务器节点通过Sentinel监控架构成主从结构，只是Redis Cluster本身提供了故障转移容错的能力 。
6、Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信，消息不但可以传播节点槽信息，还可以传播其他状态如：主从状态、节点故障等 。
在redis集群中,如果主节点出现故障,怎么让子节点成为主节点首先，当一个集群中主节点失效或不可用时，集群中的节点会感知到 ， 并开始进行节点选举 。选举过程中，每个节点都会向节点发送自己的选票，选票中包含了该节点的ID、当前的配置纪元和自身的优先级等信息 。
当Redis集群的主节点故障时，Sentinel集群将从剩余的从节点中选举一个新的主节点，有以下步骤：Sentinel集群的每一个Sentinel节点会定时对Redis集群的所有节点发心跳包检测节点是否正常 。
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批量操作最佳实践 redis批量增加新节点】当集群内某个节点出现问题时，需要通过一种健壮的方式保证识别出节点是否发生了故障 。Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信，消息不但可以传播节点槽信息，还可以传播其他状态如：主从状态、节点故障等 。
监视该主节点的所有哨兵都有可能被选为领导者，选举使用的算法是Raft算法；Raft算法的基本思路是先到先得：即在一轮选举中，哨兵A向B发送成为领导者的申请，如果B没有同意过其他哨兵，则会同意A成为领导者 。
关于Redis批量写入的介绍1、简而言之，Redis是一种强大的key-value数据库，之所以强大有两点：响应速度快（所以数据内存存储，只在必要时写入磁盘） ， 特性丰富（支持多种数据类型，以及各类型上的复杂操作） 。
2、使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法 。这种方法可以高效地批量读取Redis数据 ， 并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理 。
3、在此基础上，redis支持各种不同方式的排序 。与memcached一样 ， 为了保证效率，数据都是缓存在内存中 。
4、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 。
5、在SpringBoot项目中，通过RBuckets接口实现批量操作对个Bucket对象，示例如下：方法介绍：多个连续命令可以通过RBatch对象在一次网络会话请求里合并发送 ， 这样省去了产生多个请求消耗的时间和资源 。这在Redis中叫做管道 。
6、RDB持久化机制，对redis中的 数据 执行周期性的持久化 。AOF机制对 每条写入命令 作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件，在redis重启对时候，可以通过回放AOF日志中写入的指令来重新构建整个的数据集 。
Redis-Clusterredis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]个 slot 上，基本上采用平均分配和连续分配的方式 。
CLUSTER REPLICATE node_id 将当前节点设置为 node_id 指定的节点的从节点 。CLUSTER SAVECONFIG 将节点的配置文件保存到硬盘里面 。
在redis-cluster集群中，每一个主节点可以添加多个从节点，主节点和从节点遵循主从模式的特性 。当用户需要处理更多的读请求时 ， 添加从节点可以扩展系统的读性能 。
Redis通过对KEY计算hash，将KEY映射到slot ， 集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据，slot最大个数为16384 。
Redis Cluster为整个集群定义了一共16384个slot，并通过crc16的hash函数来对key进行取模 ， 将结果路由到预先分配过slot的相应节点上 。
redis批量读取数据spark1、spark往redis刷入数据foreachpartitio 。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据 ， 单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用 。解决方法是在foreachPartition 。
2、前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka 。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算 。计算结果保存至redis，供实时推荐使用 。
3、利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率 。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间 。
4、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间 ， 因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
redis哨兵和集群同时使用不1、单个Redis服务如果宕机的话，服务就不可用了，为了解决这种问题，redis也提供有集群服务 。传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从 ， 主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限 。
2、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 。
3、但是主从模式的高可用会有问题 。因为主节点挂了之后是没有自动选主机制的，需要人工干预来指定一个从节点作为主节点 。为了解决主从模式不能高可用的问题 ， 哨兵模式就出现了 。哨兵模式就是在主从模式的基础上再加一个哨兵集群 。
4、我们在使用 Redis 时，一般会采用 主从集群 + 哨兵 的模式部署 ， 这样做的好处在于，当主库异常宕机时，哨兵可以实现「故障自动切换」，把从库提升为主库 ， 继续提供服务，以此保证可用性 。
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