集群
简介
解决业务发展过程中遇到的峰值瓶颈，扩展业务需求内存容量，集群就是使用网络将若干台计算机联通起来，是一组机器的统称，他们作为一个整体向用户提供一组网络资源，单个的计算机是集群中的节点。
作用，特点
分担单台服务器的访问压力，实现负载均衡，缓解储存压力，实现可扩展性，降低单台服务器宕机带来的业务灾难，实现高可用性。
可扩展性 新的服务实体可以动态地加入到集群中，从而增强集群的性能
高可用性 同样的服务可以由多个服务实体提供，如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。
集群结构设计
数据存储设计
通过算法设计，计算出key应该保存的位置 ； 将所有的存储空间计划切割成16384份，每台主机保存一部分 每份代表的是一个存储空间，不是一个key的保存空间 ；将key按照计算出的结果放到对应的存储空间，这样设计的目的是增强可扩展性。
集群内部通讯设计
各个数据库相互通信，保存各个库中槽的编号数据 ， 一次命中，直接返回 ，一次未命中，发送具体位置。
集群结构搭建
搭建方式：手动安装（单条命令） 1 配置服务器（3主3从） 2 建立通信（Meet） 3 分槽（Slot） 4 搭建主从（master-slave）
工具安装（批处理）
基本命令
集群配置
添加节点 cluster-enabled yes|no cluster配置文件名，该文件属于自动生成，仅用于快速查找文件并查询文件内容 cluster-config-file
节点服务响应超时时间，用于判定该节点是否下线或切换为从节点 cluster-node-timeout cluster-migration-barrier
集群节点操作命令
查看集群节点信息 cluster nodes
进入一个从节点 redis，切换其主节点 cluster replicate
发现一个新节点，新增主节点 cluster meet ip:port
忽略一个没有solt的节点 cluster forget
手动故障转移 cluster failover
redis-trib命令
添加节点 redis-trib.rb add-node 删除节点 redis-trib.rb del-node
重新分片 redis-trib.rb reshard
实操
先创建3个master，3个slave，一个主命令操作客服端，一个master1客服端，一个slave1客服端，一个机动客户端。
在conf里配置集群
再把已配置好的conf复制到其他5个端口的conf，例如：sed "s/6379/6380/g" redis-6379.conf >redis-6380.conf
启动3主3从服务端。在主命令操作客服端查看是否启动，查看Redis命令。
使用 ./redis-tribe.rb create --replicas 1 127.0.0.1:6379 一直到6384
遇到了bug，使用时报上面的警告，原因是因为redis5.0使用redis-cli作为创建集群的命令，使用c语言实现，不再使用ruby语言。
创建成功
在master1客户端添加数据
在slave读数据
先切断slave1连接，发现除了master1，其他主从服务端接受的信息是一样的，master1会标记一下slave1端口，并不影响使用，之后再连上slave，继续测试断开master1，在6380端口用cluster nodes查看集群节点信息可以看出master1 端口号6379 fail disconnected信息，再次开启6379 服务端，继续查询结点信息发现正常。
面试问题
缓存预热
问题：1. 请求数量较高 2. 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高
解决：第一步：1. 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据 2. 利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列
第二步：1. 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据 2. 利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程 3. 热点数据主从同时预热
第三步：1. 使用脚本程序固定触发数据预热过程 2. 如果不考虑经济，可以使用CDN（内容分发网络）
缓存雪崩
问题：数据库服务器崩溃可能出现的情况： 系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增 ， 应用服务器无法及时处理请求 ， 大量408，500错误页面出现 ， 客户反复刷新页面获取数据 ， 数据库崩溃， 应用服务器崩溃， 重启应用服务器无效，Redis服务器崩溃 ， Redis集群崩溃 ， 重启数据库后再次被瞬间流量放倒。
主要原因是：短时间范围内大量key集中过期
解决方案：1. 更多的页面静态化处理 2. 构建多级缓存架构 Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存 3. 检测Mysql严重耗时业务进行优化,对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等 4. 灾难预警机制监控redis服务器性能指标 ( CPU占用、CPU使用率 , 内存容量、 查询平均响应时间 ,线程数 )5. 限流、降级 ,短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问.
最佳解决方案:1. LRU与LFU切换 2. 数据有效期策略调整 :根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟 ; 过期时间使用固定时间+随机值的形式，稀释集中到期的key的数量 3. 超热数据使用永久key 4. 定期维护（自动+人工） 对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时 5. 加锁 慎用！
缓存击穿
问题： 系统平稳运行过程中 ,数据库连接量瞬间激增 , Redis服务器无大量key过期 , Redis内存平稳，无波动 , Redis服务器CPU正常 , 数据库崩溃
主要原因: Redis中某个key过期，该key访问量巨大 , 多个数据请求从服务器直接压到Redis后，均未命中 3. Redis在短时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问
解决方案:预先设定对某个热点信息key的过期时长，也可以监控访问量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key，也可采用启动定时任务，高峰期来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失，设置二级缓存，设置不同的失效时间，保障不会被同一时间淘汰 ，不到万不得已，也不是把性能放在第一位，可以加分布式锁，防止缓存被击穿。
缓存穿透
服务器崩溃可能出现的问题： 系统平稳运行过程中 ， 应用服务器流量随时间增量较大 ， Redis服务器命中率随时间逐步降低 ， Redis内存平稳，内存无压力 5. Redis服务器CPU占用激增 ， 数据库服务器压力激增 ， 数据库崩溃
主要原因：Redis中大面积出现未命中 ， 出现非正常URL访问。
解决方案：
对查询结果为null的数据进行缓存进行时限处理，定期清理；
设置数据白名单，提前预热各种分类数据id对应的bitmaps，id作为bitmaps的offset。当加载正常数据时，放行，加载异常数据时直接拦截；也可使用布隆过滤器（可以忽略布隆过滤器的命中问题）
实时监控redis命中率（业务正常范围时，通常会有一个波动值）与null数据的占比 ，使用黑名单进行防控，可以通过业务活动状态来判断； 非活动时段波动：通常检测3-5倍，超过5倍纳入重点排查对象， 活动时段波动：通常检测10-50倍，超过50倍纳入重点排查对象
对key进行业务层传输加密服务，设定校验程序，通过key校验
性能指标监控
简介：性能指标：Performance 内存指标：Memory 基本活动指标：Basic activity 持久性指标：Persistence 错误指标：Error
性能指标
latency redis响应一个请求的时间
instantaneous_ops_per_sec平均每秒处理请求总数
hit rate(calculated) 缓存命中率(计算的)
内存指标
used_memory 已使用内存
mem_fragmentation_ratio 内存使用率
evicted_keys 由于最大内存限制被移除的key的数量
blocked_clients 由于BLPOP，BRPOP，or BRPOPLPUSH而被阻塞的客户端
基本活动指标
connected_clients 客服端连接数 connected_slaves Slave数量
master_last_io_seconds_ago 最近一次主从交互之后的秒数
keyspace 数据库中key的总数
持久性指标
rdb_last_save_time 最后一次持久化保存到磁盘的时间戳
rdb_changes_since_last_save 自最后一次持久化数据库的更改次数
错误指标
rejected_connections 由于达到maxclient限制而被拒绝的连接数
keyspace_misses Key值查找失败次数
master_link_down_since_seconds 主从断开的持续时间(以秒为单位)
基本命令
benchmark redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n
默认配置是50个连接，10000次请求对应的性能。
-c 指定并发连接数 -n 指定请求数
**monitor** 打印服务器调试信息
**showlong** [operator] get：获取慢查询日志 len ：获取慢查询日志条目数 reset ：重置慢查询日志
slowlog-log-slower-than 1000 设置慢查询的时间下线，单位：微秒
slowlog-max-len 100 设置慢查询命令对应的日志显示长度，单位：命令数