深入浅出分布式Redis的原理与实现（分布式redis原理）

大数据时代涌现的一个关键词就是“分布式”；为了满足企业大量的用户、海量数据的存储，使用传统的技术就无法满足扩展性和高效率，分布式技术应运而生。目前虽然有大量分布式技术可选，但其中最常用的就是分布式Redis，它可以实现对大数据操作的要求，比如读取、添加、删除以及更新数据，高效的支撑着各大企业的用户服务。

Redis 主要考虑的是性能，因而它拥有远超其他数据库的查询性能，关键是它的分布式解决方案：Redis Cluster。使用Redis Cluster的核心思想是，将你的不同的数据切分到不同的节点上进行缓存，而不是将所有的数据从不同的节点同步，这样能够使得数据在不同的节点上更容易访问，从而提高查询性能和可靠性。

Redis Cluster一共有两个工作机制来维持集群的一致性：一是Master-Slave分布式算法，主机都会轮流定期接收一份全部数据拷贝，从而实现数据迁移；二是哈希槽分布式算法，根据Redis存储的key-value，进行节点分配，若有新的哈希槽则可以重新分配节点，按照哈希槽的思想来实现缓存分发。

此外，Redis Cluster可以通过autoflover机制实现从节点故障恢复；其中最能确保节点实时性的就是Sentinel，它对主节点的健康状态实时监控，若节点挂掉或者有节点发生变化，则Sentinel可以基于之前的状态重新部署节点。

Redis Cluster是一种高可用、高性能的分布式系统，通过它可以用更高的并发量处理大数据，此外Redis还支持sentinel服务，帮助在集群节点发生故障的时候自动实现故障转移，提升集群的稳定性。

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