Redis延伸架构问题

单机Redis

单机Redis存在的问题

• 单点故障

  • 主从、主备

• 容量有限

• 压力

AKF

分布式拆分原则

• X轴 全量、镜像
• Y轴 业务、功能
• Z轴 优先级、逻辑、可用区

CAP

CAP 原则指的是，一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾

一致性

主从、主备结构数据一致性方案

• 强一致性

  会破坏可用性

• 弱一致性

  会丢失数据

• 最终一致性

可用性

如何保证“主”的高可用

• 监控，如果“主”出现故障要换下来，判断是否故障需要过半的监控确定故障

  • 为什么要过半

    推导，如果不过半可能会出现“脑裂”

分区容忍性

Redis如何解决容量问题

• 解决容量问题的方式
  • 业务拆分（数据可以分类）
  • hash（数据没办法拆分）
    • modula
    • random
    • kemata

• hash的弊端针对Redis而言就是只能做缓存使用，不能做数据库

  如何解决呢？

  预分区

  

  需要数据迁移，迁移完成之后切换

Redis如何解决连接成本高问题