redis持久化有一定缺陷的，单点是解决不掉的，有的时候需要用多节点，节点之间需要协调，官方提供了多种解决方案：
1.主从复制 replication
2.高可用 sentinel，redis高可用必须用
3.集群 cluster
目前企业用的很多还是2.0，2.8，3.2，3.0最主要的是提供了集群，官方的cluster，3.0的sentinel的高可用集群。必须要用，只要是有多台redis，肯定要用。
高可用就是怎么都能用，单节点是一定会出现故障的，集群一般都建议三台，这时候有些分布式服务要选老大，就要决出胜负，不然脑裂
一般高并发的机器要多台来解决，一个人扛不住多台机器一起扛，顺带就实现了高可用，高并发解决方案，要么水平扩展，要么垂直扩展。一主可以多从，还可以读写分离，master做写操作，slave只做读操作，客户端可以任意链接一个slave执行读操作，降低主服务器的压力
三种实现方式
1,启动的时候就告诉从服务器是谁
链接到一个redis从服务器，告诉它从属哪个redis服务器。salve no one 就是不从属任何一个人，这样就恢复为master。默认都是master
在配置文件也可以做这个事情
一般起redis都会做主从
虽然之前用service redisd start启动了一个，但是redis-server可执行文件还可以再起一个，指定端口6380，作为本机原先启动的6379的从
这样就启动在前排
6380起来了
链接指定端口6380
说明有数据
master是6379
6380这里就有数据了
这样主从同步就实现了
在从这里写一下，提示从服务器根本没有写的资格
现在把配置改改，现在只读状态已经没有了，不属于任何主机，就自己是master了
这边已经告诉你主从部分取消了
6379设定一个master1 =100
slave没了，也就是主从同步，根本不关心原来有什么，从服务器只要跟主服务器一致即可，原来的数据全部清理掉
如果是读写分离，前面可以写一个程序，读操作可以在列表中选择任意一个访问，写操作就指定哪个为主就可以了
主从复制会让从跟主是一样的数据，slaveof no one就可以解放自己现在这样主从复制，单点失败。切来切去太麻烦了，一个挂了，另外就顶上来，这就是高可用
主从复制出现了上述单点问题，切换服务器的问题，官方提供了sentinel哨兵，也就是第二种高可用方案，主从复制是他的基础，后面的集群也是基于这个基础来创建的，哨兵能找到主从复制中主或从的问题，从一般会有多从，比如一主二从，一旦主下线了，就要考虑选谁当新的主，选好了要迁移
sentinel
高可用sentinel，是启动了一个哨兵sentinel这样一个角色，但这个角色也是一个服务，这个哨兵服务就是实际上是redis-server，之前看是软链接，指向了redis-server
哨兵实际上就是redis-server
在哨兵后面指定配置文件即可，如果用server启动就在后面加长选项-sentinel，server读取哨兵配置文件启动就可以作为一个哨兵了
哨兵可以形成一个哨兵网络，是一个特殊的服务，服务之间形成哨兵网络，并且相互通信。
单独的哨兵可以监控主服务器，不需要监控从服务器，因为监控主服务器的时候，就知道从服务器有谁了，就可以了解到，主服务器挂了，就会有动作
哨兵还可以管理多个服务器，实际上可以监管多个服务器哨兵会形成一个哨兵网络，会内部通信，其实就是哨兵的分布式服务，之间相互通信
当master下线的时候（分主观下线，单个sentinel认为下线，客观下线，都说它下线，多个sentinel通信确认服务下线）
主服务器挂了，几个sentinel都说看到了，就达到 一定的数目，从主观下线变成了客观下线，（其实有个投票数）就按照你的配置，客观下线就是拿掉主的能力，投票超过半数，从服务器s2提升为主服务器，之后会让另外的从服务器s3重新指向现在是s2主服务器
现在s3就指向了s2，但是s1回来了，想当老大，但是哨兵不允许，被迫将自己从主状态变成从状态，并且指向s2，所有主从的切换都由哨兵来完成。
有些操作很浪费时间，就可以让从服务器来做操作，比如RDB保存
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
mymaster 就是主节点的标识符是什么
172。。。。。 主节点工作地址
2是投票，至少需要2个sentinel说认为下线了，才达到主观下线的数量，就把现在的主下去，提升一个从作为主
这个解决了我们现在监控谁，而且怎么判断下线的问题，为什么写2票，因为一般认为sentinel有三台，3个里有两个说了才算数，多数压倒少数，大多数分布式集群都需要用过半原则
sentinel down-after-milliseconds
监控到指定的集群的主节点异常状态持续多久方才将标记为“故障”；超过这个时间，就主管认为下线了
故障恢复如果超时了，就认为恢复故障转移也失败了
在故障转移时，最多可以有多少个从服务器对新的主服务器进行同步，1表示只有一台从服务器对新主服务器同步数据，这样就减少新主的压力。
默认内部通信端口26379
开启两台机器做演示
另外也安装下
make一下
缺省应该是放user/local/bin下了
安装服务脚本
但是现在的服务是监听在本地
监听地址加一下
缺省就职10000
这里就直接配置里直接些从属于哪个个
启动服务
现在已经从主那边获取数据了
需要解除 就可以用命令行，slaveof no one
在主服务器这边看一下sentinel文件
这里是留下的，可以删除中间的蓝色说明文字
这里就是现在看到的
监视谁起个名字，至少2个同意才能成为主
sentinel monitor mymaster 182.。。。。。
mymaster就是主节点的标识符是什么
182.。。。。。 主节点工作地址
6379 端口
2 需要多少个sentinel节点投票同意这个集群某一节点，才能通过，有3个至少2，有5个至少3
监控到指定的集群的主节点异常状态持续多久方才将标记为“故障”；
30000=30s 30秒链接不到就认为down
一次最多给几个从节点完成同步
故障转义多长时间完成不了，就认为超时，可能需要重新启动故障转移
拷贝到家目录里
投票数改成1，就满足1票就下线了
把sentinel启动起来
最好把地址改下
再次启动下
现在主从还存在，写个值看看
从服务器就同步到了
26379是哨兵在跑
现在把主服务器下线
主观下线会有个超时时间
投票 ，1/1，自己说了算，投票选出它作为主
现在能写入了
原来的主再次上线，配置文件里没有salveof 所以起来就认为是老大
让原来的主变成从
3.0之前，redis还是有很大问题的，用起来还是很不方便，比如分片的方案，把数据分散到不同的服务上去，codies要用到zookeeper来做数据存储，这些都是非官方集群解决方案。
现在可以用官方3.0真正的集群，还带高可用
redis cluster
提供了一种分布式集群的解决方案，采用了无中心节点的设计，每一个redis节点之间都需要通信，会把数据分散到不同节点存储，合起来是一个大的存储空间，每一个节点上只有一部分数据
可以理解abc内存连成一片，数据有些在A放有些在B放，但是没有副本
这种无中心节点也是有它的问题，谁说了都不算，这种，到达一定规模，通信成本也很高，有master的话，就可以让master来协调
蓝色代表多个的主，三个主之间互相通信，这三个相当于内存连成一片，各自保存一部分数据，7000要是down了，只能它的slave，7003来顶了。
在这种集群服务里去掉了sentinel，sentinel是要经过投票谁来上。但是这里7000下了，由其他的主服务器7001,7002来商量选择7000的从服务器作为新的主服务器，所以原来sentinel功能，选举功能和故障转义功能都是放在主服务上的
把数据库分为16386个槽，这个数字就是0x4000，16进制4000，所有的key都会经过计算放到槽当中，这个槽就被分配到不同的服务器了
16384个槽位slot，一开始三个平均分配，
新来的数据放到那里去，会做crc16进制 运算得到数值给16384取模，余几放到谁那，只不过让你的数据更加规整，做了crc算法（循环校验的算法）得到值和16384取模，总会将一个数据放到某个地方，这个数据放好后，会到某个槽位，这个对应的槽位会在某一台主服务器上，也就是数据被分开放了，每一个服务器上都放了不同的槽位，这就是分片集群。
分别就是sharding
**redis集群是无中心节点的，可以连接任意节点,要请求一个key，连着个key，算一下就不再这个槽位了，如果在这个节点找不到会返回给你一个转向错误并且带上你请求的key应该在哪里，然后就可以通过客户端再次连接服务器，找到数据，因为数据在这个服务器的槽位里 **
它的集群是由多个节点组成分布式集群服务，具有复制，主从，高可用sentinel和分片特性sharding
集群没有带中心节点，并且带有复制和故障转移特性，并可以避免单个节点称为性能瓶颈，或者因为某个节点下线导致整个集群下线。
集群中的主节点负责处理槽，从节点是主节点调度复制品。
redis集群，整个就是16384个槽，每一个键都属于16384的一个槽位，每个主节点都可以管理槽，当16384个槽都有节点负责，集群进入上线状态，也就是但凡有槽位没有分布完成，集群不工作。
主节点只会执行和自己负责的槽相关的命令，不是自己的槽位会告诉你找谁，转向找能够处理这个节点的
2.8redis一般用sentinel，3.0用cluster，一部分不愿意动的就用codis，第三方的豌豆荚做的，用到 zookeeper。redis cluster把codis分布式服务和temproxy做切片的
其实集群就是通过转向可以给你找到想要的数据，既有主从，高可用和分片
