如果我们服务器的内存不够用了，但是现在我们的Redis又需要继续存储内容，那么这个时候就可以利用集群来实现扩容。因为单机的内存容量最大就那么多，已经没办法再继续扩展了，但是现在又需要存储更多的内容，这时我们就可以让N台机器上的Redis来分别存储各个部分的数据（每个Redis可以存储1/N的数据量），这样就实现了容量的横向扩展。同时每台Redis还可以配一个从节点，这样就可以更好地保证数据的安全性
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2024-06-09 07:19:06
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redis集群的搭建1. 集群的介绍2. 集群的搭建2.1 目录的创建2.2 master配置文件三台2.3 slave的配置文件三台2.4 集群的管理脚本2.5 systemctl的启动方式（与上边二选一）2.6 手动发现集群节点2.7 槽位的规划2.8 确定复制关系 参考： https://www.jianshu.com/p/9622d5906bcf 1. 集群的介绍1. redis集群，
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2024-07-09 08:23:57
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一致性Hash算法引入在分布式集群中，对机器的添加删除，或者机器故障后自动脱离集群这些操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用常用的hash(object)%N算法，那么在有机器添加或者删除后，很多原有的数据就无法找到了，这样严重的违反了单调性原则。先让我们看一个例子我们经常会用 Redis 做缓存，把一些数据放在上面，以减少数据的压力。当数据量少，访问压力不大的时候，通常一台Redis就能搞定
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2023-08-20 21:21:17
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# Redis集群：默认槽哈希方式
Redis集群是一种将数据分布到多个节点上的高效方法，它通过分配槽来管理数据，确保系统在负载均衡和高可用性方面表现出色。在Redis集群中，数据的分布方式使用了一种被称为“槽哈希”的机制，以下将对此进行深入探讨。
## 槽的概念
Redis集群将所有的键映射到0到16383的16384个槽（slot）。每个节点负责管理一定范围的槽，所有键都通过哈希算法映射
原创
2024-08-13 03:53:09
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# Redis 集群槽配置指南
Redis 是一个高性能的键值数据库，而 Redis 集群则允许多个 Redis 实例共同工作，提供更高的可用性和可扩展性。在 Redis 集群中，数据是通过 "槽" 来分配的。每个 Redis 集群会将 0 至 16383 的槽均匀分配到不同的节点上。本文将详细介绍如何进行 Redis 集群的槽配置。
## 流程概述
下面是 Redis 集群槽配置的整体流程
原创
2024-08-15 04:37:11
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Redis集群数据分布Redis采用哈希分区规则，常见的哈希分区规则如下： 1）节点取余分区：hash(key)%N = key虽在的节点 2）一致性哈希分区： 为系统的每个节点分配一个token，这些token组成一个hash环。数据读写执行节点查询操作是先 hash(key) 然后顺时针找到第一个大于改哈希值的token节点。 好处：加减节点只影响相邻节点 坏处：加减节点部分无法命中尤其在数据
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2023-10-02 19:39:27
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# Redis Hash 槽
## 介绍
Redis 是一个开源的内存数据库，具有高性能、高可用性和可扩展性。它提供了多种数据结构，包括字符串、列表、集合、有序集合和哈希。
哈希是 Redis 中用来存储和操作字段的数据结构。它类似于其他编程语言中的字典或映射。在 Redis 中，哈希存储在一个名为哈希槽（Hash Slot）的逻辑空间中。
## 哈希槽的工作原理
哈希槽用于将键值对散列
原创
2024-02-01 04:52:04
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针对redis3.0之前的版本。在哨兵集群管理的主从结构的集群，结构如下哨兵主从集群和三个单独redis节点的集群同时存在。迁移数据; hash一致性,扩容时,迁移数据大量减少;但是这种迁移是运维工程师做不了的,需要了解key值计算过程当前结构的redis节点的利用率太低 真正接收数据做数据处理的节点,9个节点中,接收key值存储的只有3个redis3.0版本之后，集群的结构如下：1 所有的red
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2023-08-22 11:41:54
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Redis Cluster：1.集权解决的问题（并发量、数据量）2.HASH数据分布方式2.1、节点取余（客户端分片：哈希-取余；节点伸缩：数据节点关系变化，导致数据迁移；迁移数量和添加的节点数量有关：建议翻倍扩容）2.2、一致性哈希（客户端分片：哈希-顺时针[优化取余]；节点伸缩：只影响临近节点，但是还是有数据迁移；翻倍伸缩：保证最小迁移数据和负载均衡）2.3、虚拟槽分区（预设虚拟槽：每个槽映射
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2024-01-10 19:15:50
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# 指定Redis中的hash槽
在Redis中，数据存储以键值对的形式进行，而hash槽是Redis用来存储hash键值对的一种方式。在默认情况下，Redis会根据键名来计算hash槽的位置，并将数据存储在对应的槽中。但有时候我们可能希望手动指定hash槽的位置，这篇文章将介绍如何在Redis中指定hash槽的方法。
## 什么是hash槽
在Redis中，每个hash键值对都会被存储在一
原创
2024-07-03 03:35:44
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# Redis 数据存储架构及其实现
在现代云计算环境中，Redis 是一个广泛使用的内存数据库，通常用于缓存和高性能键值存储。在本篇文章中，我们将探讨Redis中的几个重要概念：hash槽、hash环、Redis主备和集群的区别。我们将通过一个简单的示例来说明每一步的操作。
## 目录
1. 基础概念
2. 处理流程
3. 实现代码
4. 总结与展望
## 一、基础概念
**Hash
原创
2024-10-13 06:09:52
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1 哈希槽是什么1.1 为什么出现？ 由于一致性哈希算法的数据倾斜问题，Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。 哈希槽实质就是一个数组空间，数组[0, 2^14 - 1]形成hash so
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2023-07-13 16:08:57
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redis Cluster介绍(1) Redis-Cluster是一种服务器Sharding技术，Redis3.0以后版本正式提供支持(2) 特点:① Redis_cluster没有使用一致性hash,而是引入了hash槽的概念。Redis_Cluster中有16384(即2的14次方)个hash槽，每个key通过CRC16校验后对16383取模来决定放置
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2023-07-09 18:26:27
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什么是集群（Cluster）Redis 集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务集群，数据分布在这些节点中，进行统一管理，对外呈现单机的服务效果数据存储设计Redis Cluster 采用虚拟槽分区，所有的 key 根据哈希函数映射到 0 ~ 16383个整数槽内计算公式：slot = CRC16(key) & 16384由于采用高质量的哈希算法，每个槽所映射的数据通常比较均匀Redis
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2024-01-27 20:58:56
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## 实现Redis集群的Hash槽手动分配教程
### 整体流程
下面是实现Redis集群手动分配Hash槽的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Redis集群 |
| 2 | 为每个节点手动分配Hash槽 |
| 3 | 检查Hash槽分配情况 |
### 操作步骤及代码示例
#### 步骤1：创建Redis集群
首先，你需要创建一个Redi
原创
2024-02-24 05:44:23
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分布式数据库是把整个数据集按照分区规则映射到多个节点，每个节点负责一部分数据。Redis Cluster采用虚拟槽分区（引入虚拟槽改进的一致性哈希算法），所有的键根据哈希函数映射到0~16383整数槽内，计算公式：slot=CRC16(key)&16383，找到槽，再找到槽所在的节点。槽是集群内数据管理和迁移的基本单位。Redis Cluster搭建需要3个步骤1. 准备节点Redis C
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2024-02-17 21:34:43
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Redis Cluster集群1.传统Redis集群存在那些问题2.传统Redis Cluster集群的原理3.Redis Cluster集群模式环境搭建3.1搭建集群环境3.2 启动集群3.3连接并分配卡槽4.Redis Cluster集群模式动态扩容节点4.1新增节点主-7006，从-70074.2对新增节点分配卡槽4.3Redis卡槽缩容 1.传统Redis集群存在那些问题Redis哨兵集
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2023-10-09 09:26:41
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字典又称符号表，关联数组或者映射，是一种用于保存键值对的抽象数据结构。一、Redis的字典底层结构Redis 的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表里面有多个哈希节点，而每个哈希表节点就保存了字典中的一个键值对，Redis的字典可以参照Java中的HashMap。哈希表代码typedef struct dictht{
//哈希表数组
dictEntry **table;
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2024-05-15 10:52:54
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一、Redis集群分为3种 redis的主从和哨兵两种集群方案，redis从3.0版本开始引入了redis-cluster(集群)。从主从-哨兵-集群可以看到redis的不断完善；主从复制是最简单的节点同步方案无法主从自动故障转移。哨兵可以同时管理多个主从同步方案同时也可以处理主从自动故障转移，通过配置多个哨兵节点可以解决单点网络故障问题，但是单个节点的性能压力问题无法解决。
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2023-08-18 21:02:37
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在说redis中的哈希（准确来说是一致性哈希）问题之前，先来看一个问题：为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用？在一个分布式系统中，要将数据存储到具体某个节点，或者将来自客户端的请求分配到某个服务器节点做负载均衡，如果采用普通的hash取模算法进行映射，即如key.hashCode()%N，key代表数据的key，N是服务器节点数，使用上能达到预期效果。但是如果此时要下线一个服务器
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2024-06-06 14:45:37
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