一：简介
- redis的高可用
为了达到redis的高可用，有两种部署方式：
主从复制+哨兵机制。
集群模式。
哨兵机制是redis2.8开始支持。集群模式是redis3.0开始支持。 - 主从复制的意义
主从复制可以把主节点的数据复制给从节点。从节点可以备份主节点的数据，起到主节点挂调，
顶上来接替主节点工作的作用。也可以起到分担主节点读压力的作用。 - 哨兵机制存在的意义：
为了实现redis故障转移的自动化。自动发现，自动转移。不需要人工参与 - 什么是哨兵机制?
Redis的哨兵(sentinel) 系统用于管理多个 Redis 服务器,该系统执行以下三个任务：
a：监控(Monitoring): 哨兵(sentinel) 会不断地检查你的Master和Slave是否运作正常
b：提醒(Notification):当被监控的某个 Redis出现问题时, 哨兵(sentinel) 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知
c：自动故障迁移(Automatic failover):
当一个Master不能正常工作时，哨兵(sentinel) 会开始一次自动故障迁移操作,它会将失效Master的其中
一个Slave升级为新的Master, 并让失效Master的其他Slave改为复制新的Master; 当客户端试图连接失效
的Master时,集群也会向客户端返回新Master的地址,使得集群可以使用Master代替失效Master。
哨兵(sentinel) 是一个分布式系统,你可以在一个架构中运行多个哨兵(sentinel) 进程,这些进程使用流言协议(gossipprotocols)
来接收关于Master是否下线的信息,并使用投票协议(agreement protocols)来决定是否执行自动故障迁移,以及选择哪个Slave
作为新的 Master。
每个哨兵(sentinel) 会向其它哨兵(sentinel)、master、slave定时发送消息,以确认对方是否”活”着,如果发现对方在指定时间(可配
置)内未回应,则暂时认为对方已挂(所谓的”主观认为宕机” Subjective Down,简称sdown).
若“哨兵群”中的多数sentinel,都报告某一master没响应,系统才认为该master"彻底死亡"(即:客观上的真正down机,
Objective Down,简称odown),通过一定的vote算法,从剩下的slave节点中,选一台提升为master,然后自动修改相关配置。
虽然哨兵(sentinel) 释出为一个单独的可执行文件 redis-sentinel ,但实际上它只是一个运行在特殊模式下的 Redis 服务器，
你可以在启动一个普通 Redis 服务器时通过给定 --sentinel 选项来启动哨兵(sentinel)。
二：两种数据丢失的情况(主备切换的过程，可能会导致数据丢失)
- 异步复制导致的数据丢失
问题详细描述：
当客户端请求过来写数据的时候，是和Master交互的，请求将数据写入到master内存中，那么这时候master按道理是要将
数据同步到slave节点的，但是因为master -> slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机
了，此时这些部分数据就丢失了。那么这时候新的slave节点成为新的master,但是之前没有来得及同步的数据就丢失了。 - 脑裂导致的数据丢失
问题详细描述：
脑裂，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着， 此时哨兵可能就会认为master宕机了，然后开启选举，将其他slave切换成了master。这个时候，集群里就会有两个master，也就是所谓的脑裂。此时虽然某个slave被切换成了master，但是可能client还没来得及切换到新的master，并且client和旧的master在一个网络，可以连通，还继续写向旧master的数据，因此旧master再次恢复的时候，会被作为一个slave挂到新的master上去，自己的数据会清空，重新从新的master复制数据，那么继续写入的数据也就丢失了。
三：解决异步复制和脑裂导致的数据丢失
- 在6379.conf中配置
min-slaves-to-write 1
min-slaves-max-lag 10 - 说明：
要求至少有1个slave，数据复制和同步的延迟不能超过10秒。
如果说一旦所有的slave，数据复制和同步的延迟都超过了10秒钟，那么这个时候，master就不会再接收任何请求了。
上面两个配置可以减少异步复制和脑裂导致的数据丢失
a：减少异步复制的数据丢失
有了min-slaves-max-lag这个配置，就可以确保说，一旦slave复制数据和ack延时太长，
就认为可能master宕机后损失的数据太多了，那么就拒绝写请求，这样可以把master宕
机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低的可控范围内。
b：减少脑裂的数据丢失
如果一个master出现了脑裂，跟其他slave丢了连接，那么上面两个配置可以确保说
，如果不能继续给指定数量的slave发送数据，而且slave超过10秒没有给自己ack消息，
那么就直接拒绝客户端的写请求，这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据，也就避免了数据丢失
上面的配置就确保了，如果跟任何一个slave丢了连接，在10秒后发现没有slave给自己ack，那么就拒绝新的写请求，
因此在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据。
四：如何才能在保持主从复制+高可用的情况下，还能横向扩容
支撑1T的海量数据？
- 简介
假如现在我们的redis是一个读写分离的集群架构，我们现在有3 台服务器，一个master，2个slave,
那么比如master服务器最多只能容纳32G的数据，因为读写分离的集群架构就只有master服务器可以接受
写请求，并且将数据同步到slave节点上，那么master节点也将会成为一种限制，因为master节点的数据和
slave节点的数据是一模一样的，那么master最大能容纳的数据量也就是slave的数据量，一旦超过这个数据量，
就会使用LRU算法将旧的，很少使用的数据清除，从而去保证内存中只有32G数据。这就是一个master架构的
缺陷，如果我们要容纳更多的数据怎么办？我们想要1T的数据在缓存中去供给系统高性能的查询和运行...比如
在内存中的被清理的旧的数据，现在又新的请求过来去查询，那么这时候redis中有没有，那么就只能去关系型
数据库中查询，那么 关系型数据库的负载就会变大。 - 解决办法（redis cluster（多master + 读写分离 + 高可用））
集群中设置多个master节点，每个master node都可以挂载多个slave node，读写分离的架构，对于每个master来说，写就写到master，然后读就从mater对应的slave去读。高可用，因为每个master都有salve节点，那么如果mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master。 - redis cluster vs. replication + sentinal
我们只要基于redis cluster去搭建redis集群即可，不需要手工去搭建replication复制+主从架构+读写分离+哨兵集群+高可用。
replication + sentinal：
如果你的数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如你的缓存一般就几个G，
那么就使用replication + sentinal，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的
读吞吐量有关系，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了 。
redis cluster ：
redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，
那么建议就用redis cluster 。
五：redis cluster
- 简介
Redis3.0版本之前，可以通过Redis Sentinel（哨兵）来实现高可用 ( HA )，从3.0版本之后，官方推出了Redis Cluster，
它的主要用途是实现数据分片(Data Sharding)，不过同样可以实现HA，是官方当前推荐的方案。 在Redis Sentinel模式中，每个节点需要保存全量数据，冗余比较多，而在Redis Cluster模式中，每个分片只需要保存一部分的数据，对于内存数据库来说，还是要尽量的减少冗余。在数据量太大的情况下，故障恢复需要较长时间，另外，内存实在是太贵了。。。
Redis Cluster的具体实现细节是采用了Hash槽的概念，集群会预先分配16384个槽，并将这些槽分配给具体的服务节点，通过对Key进行CRC16(key)%16384运算得到对应的槽是哪一个，从而将读写操作转发到该槽所对应的服务节点。当有新的节点加入或者移除的时候，再来迁移这些槽以及其对应的数据。在这种设计之下，我们就可以很方便的进行动态扩容或缩容，个人也比较倾向于这种集群模式。
cluster的出现是为了解决单机Redis容量有限的问题，将Redis的数据根据一定的规则分配到多台机器。
注意：redis cluster在实际生产的使用中，我们的读写操作都是在mster节点上进行的，不是做读写分离的。因为redis cluster
master+slave的架构对读写分离的支持不是很好，当然redis cluster也能做到，当然如果要做的比较好的话需要自己对源码进行改造，特别麻烦。
redis cluster: 自动做master+slave复制和读写分离，master+slave高可用和主备切换，支持多个master的hash slot支持数据分布式存储。
六：最经典的缓存+数据库读写的模式，cache aside pattern
- 简介
a：读的时候，先读缓存，缓存没有的话，那么就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应
b：更新的时候，先删除缓存，然后再更新数据库 - 为什么是删除缓存，而不是更新缓存呢？
原因很简单，很多时候，复杂点的缓存的场景，因为缓存有的时候，不简单是数据库中直接取出来的值，
商品详情页的系统，修改库存，只是修改了某个表的某些字段，但是要真正把这个影响的最终的库存计算出来，
可能还需要从其他表查询一些数据，然后进行一些复杂的运算，才能最终计算 。
比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据，并进行运算，
才能计算出缓存最新的值的，更新缓存的代价是很高的。
还有就是这个缓存到底会不会被频繁访问到？
举个例子，一个缓存涉及的表的字段，在1分钟内就修改了20次，或者是100次，那么缓存跟新20次，100次;
但是这个缓存在1分钟内就被读取了1次。实际上，如果你只是删除缓存的话，那么1分钟内，这个缓存不过就重新
计算一次而已，开销大幅度降低。
每次数据过来，就只是删除缓存，然后修改数据库，如果这个缓存，在1分钟内只是被访问了1次，那么只有那1次，缓存是要被重新计算的，用缓存才去算缓存。其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个lazy计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算
七：数据库与缓存双写不一致问题以及其解决方案
- 最初级的缓存不一致问题以及解决方案
问题：
先修改数据库，再删除缓存，如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据出现不一致.
解决思路:
先删除缓存，再修改数据库，如果删除缓存成功了，如果修改数据库失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，
那么数据不会不一致,因为读的时候缓存没有，则读数据库中旧数据，然后更新到缓存中，
- 比较复杂的数据不一致问题分析，读写并发产生的问题
问题：
数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改，一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，
去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中，后面数据变更的程序才完成了数据库的修改，最后完了，数据库
和缓存中的数据不一样了。。
为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个问题？
只有在对一个数据在并发的进行读写的时候，才可能会出现这种问题。其实如果说你的并发量很低的话，
特别是读并发很低，每天访问量就1万次，那么很少的情况下，会出现刚才描述的那种不一致的场景 ，但是问
题是，如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只要有数据更新的请求，就可能会出现上述的数据库+缓存
不一致的情况，高并发了以后，问题是很多的。
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