宝塔搭建redis集群1、以下是一个简单的步骤： 创建一个 ConfigMap，其中包含 Redis 配置文件 。创建一个 StatefulSet，其中包含 3 个副本的 Redis Pod 。创建一个 PersistentVolumeClaim，用于存储 Redis 数据 。
2、启动redis服务的doc窗口，不用关闭 ， 因为服务需要一直执行，关闭服务，直接关闭窗口就行 。新打开一个doc窗口，用自带的客户端工具进行测试 命令【redis-cli.exe】 ， 详细操作如下 。
3、查看redis是否在运行 ps aux|grep redis 现在是单机redis模式完成 。
4、Redis官方集群方案 Redis Cluster Redis Cluster是一种服务器Sharding技术，0版本开始正式提供 。Redis Cluster中，Sharding采用slot（槽）的概念 ， 一共分成16384个槽，这有点儿类pre sharding思路 。
5、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 。
6、可以看到执行命令后，redis 客户端做了以下工作：输入 yes 后，redis 客户端做了以下工作：集群搭建完毕 。
什么是redis集群1、Redis 集群是一个分布式（distributed）、容错（fault-tolerant）的 Redis 实现， 集群可以使用的功能是普通单机 Redis 所能使用的功能的一个子集（subset） 。
2、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 。
3、改用 C语言编写的 redis-cli的方式，是集群的构建方式复杂度大大降低 。Redis-Cluster集群采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态 ， 每个节点都和其他所有节点连接 。
4、Redis Cluster 由多个Redis节点组构成，是一个P2P（point to point）无中心节点的集群架构，依靠Gossip协议传播集群 Gossip协议是一个通信协议，一种传播消息的方式 。
5、redis集群：数据存放在节点内的一组或多组槽（slot）中，节点本身分为主节点和备用节点，当某个主节点挂掉时，其备用节点可被提升为主节点 。
6、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 。
Redis集群方案应该怎么做为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点 。如果主节点失效，redis cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为master节点 ， 整个集群继续对外提供服务 。
Redis集群，要保证16384个槽对应的node都正常工作，如果某个node发生故障，那它负责的slots也就失效，整个集群将不能工作 。为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构 ， 即一个master主节点，挂n个slave从节点 。
使用Jedis带的客户端分片ShardedJedisPool类 。使用代理进行分片twemproxy，连接代理可以使用Jedis类（单链接）和JedisPool类（多链接） 。
您可以使用 Kubernetes StatefulSets 和 PersistentVolumes 在 Kubernetes 中部署 Redis 集群 。以下是一个简单的步骤： 创建一个 ConfigMap，其中包含 Redis 配置文件 。
【redis集群几台机器合适 六台服务器部署redis集群】查看redis是否在运行 ps aux|grep redis 现在是单机redis模式完成 。
Proxy：现在很多主流的Redis集群都会使用Proxy方式，例如早已开源的Codis 。这种方案有很多优点，因为支持原声redis协议 ， 所以客户端不需要升级，对业务比较友好 。并且升级相对平滑，可以起多个Proxy后，逐个进行升级 。
redis集群为什么最少需要6个节点对于6个节点，不可能是3个master ， 每个有2个副本节点 。因为，那样的结构需要9个节点 。*** At least 9 nodes are required. #至少需要9个节点 。
节点配置文件无须人为修改， 它由 Redis 集群在启动时创建，并在有需要时自动进行更新 。
其次，多个节点可以分担数据访问请求的压力，提高了系统的性能 。此外 ， 多个节点的部署还可以方便地进行系统的扩展，适应数据量的增长 。实际的节点数量会根据具体需求和条件来决定 。
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