redis集群模式整体缓存的数据量应控制在多少1、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 。
2、redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端，查看redis数据库 。
3、默认为0，没有指定最大缓存 ， 如果有新的数据添加，超过最大内存 ， 则会使redis崩溃，所以一点要设置 。设置maxmemory之后，配合的要设置缓存数据回收策略 。
4、这里可以通过调整/proc/sys/vm/swappiness参数，来设置物理内存使用超过多少就会进行swap 。最大缓存设置示例：maxmemory 100mb 单位：mb，gb 。
redis集群为什么最少需要6个节点1、Redis集群一般由多个节点组成，节点数量至少为6个才能保证组成完整高可用的集群 。每个节点需要开启配置cluster-enabled yes，让Redis运行在集群模式下 。
2、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 。
3、个节点分布在一台机器上，采用三主三从的模式 。实际应用中 ， 最好用多台机器，比如说6个节点分布到3台机器上，redis在建立集群时为自动的将主从节点进行不同机器的分配 。
Redis集群为什么是三个以上因为，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 。以上信息的意思是：Redis集群至少需要3个master节点 ， 所以现在总共有6个节点，就只能是1master对应1slave这种方式 。
(2)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 。
所有的 Master 开始slave选举投票，给要进行选举的slave进行投票，如果大部分master node（N/21）都投票给了某个从节点 ， 那么选举通过，那个从节点可以切换成master 。
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 集群中不存在中心（central）节点或者代理（proxy）节点，集群的其中一个主要设计目标是达到线性可扩展性（linear scalability） 。Redis 集群提供了一种运行 Redis 的方式，其中数据在多个 Redis 节点间自动分区 。
集群搭建完毕 。因为 Redis Cluster 默认要求所有的槽位被覆盖，可以通过修改 cluster-require-full-coverage yes 配置来改变该行为 。
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