我的生活随笔主从模式是三种模式中最简单的，在主从复制中，数据库分为两类：主数据库(master)和从数据库(slave)。
* 主数据库可以进行读写操作，当读写操作导致数据变化时会自动将数据同步给从数据库* 从数据库一般都是只读的，并且接收主数据库同步过来的数据* 一个master可以拥有多个slave，但是一个slave只能对应一个master* slave挂了不影响其他slave的读和master的读和写，重新启动后会将数据从master同步过来* master挂了以后，不影响slave的读，但redis不再提供写服务，master重启后redis将重新对外提供写服务* master挂了以后，不会在slave节点中重新选一个master工作机制：
当slave启动后，主动向master发送SYNC命令。master接收到SYNC命令后在后台保存快照（RDB持久化）和缓存保存快照这段时间的命令，然后将保存的快照文件和缓存的命令发送给slave。slave接收到快照文件和命令后加载快照文件和缓存的执行命令。
客户端访问master需要密码启动slave需要密码，在配置文件中配置即可客户端访问slave不需要密码缺点：
从上面可以看出，master节点在主从模式中唯一，若master挂掉，则redis无法对外提供写服务。
主从模式的弊端就是不具备高可用性，当master挂掉以后，Redis将不能再对外提供写入操作，因此sentinel应运而自贡市15天天气预报生。
sentinel中文含义为哨兵，顾名思义，它的作用就是监控redis集群的运行状况，特点如下：
* sentinel模式是建立在主从模式的基础上，如果只有一个Redis节点，sentinel就没有任何意义* 当master挂了以后，sentinel会在slave中选择一个做为master，并修改它们的配置文件，其他slave的配置文件也会被修改，比如slaveof属性会指向新的master* 当master重新启动后，它将不再是master而是做为slave接收新的master的同步数据* sentinel因为也是一个进程有挂掉的可能，所以sentinel也会启动多个形成一个sentinel集群* 多sentinel配置的时候，sentinel之间也会自动监控* 当主从模式配置密码时，sentinel也会同步将配置信息修改到配置文件中，不需要担心* 一个sentinel或sentinel集群可以管理多个主从Redis，多个sentinel也可以监控同一个redis* sentinel最好不要和Redis部署在同一台机器，不然Redis的服务器挂了以后，sentinel也挂了工作机制：
* 每个sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的master，slave以及其他sentinel实例发送一个 PING 命令 * 如果一个实例距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值， 则这个实例会被sentinel标记为主观下线。 * 如果一个master被标记为主观下线，则正在监视这个master的所有sentinel要以每秒一次的频率确认master的确进入了主观下线状态* 当有足够数量的sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认master的确进入了主观下线状态， 则master会被标记为客观下线 * 在一小学生天气预报手抄报般情况下， 每个sentinel会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有master，slave发送 INFO 命令 * 当master被sentinel标记为客观下线时，sentinel向下线的master的所有slave发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为 1 秒一次 * 若没有足够数量的sentinel同意master已经下线，master的客观下线状态就会被移除； 若master重新向sentinel的 PING 命令返回有效回复，master的主观下线状态就会被移除当使用sentinel模式的时候，客户端就不要直接连接Redis，而是连接sentinel的ip和port，由sentinel来提供具体的可提供服务的Redis实现，这样当master节点挂掉以后，sentinel就会感知并将新的master节点提供给使用者。
sentinel模式基本可以满足一般生产的需求，具备高可用性。但是当数据量过大到一台服务器存放不下的情况时，主从模式或sentinel模式就不能满足需求了，这个时候需要对存储的数据进行分片，将数据存储到多个Redis实例中。cluster模式的出现就是为了解决单机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。
cluster可以说是sentinel和主从模式的结合体，通过cluster可以实现主从和master重选功能，所以如果配置两个副本三个分片的话，就需要六个Redis实例。因为Redis的数据是根据一定规则分配到cluster的不同机器的，当数据量过大时，可以新增机器进行扩容。
使用集群，只需要将redis配置文件中的cluster-enable配置打开即可。每个集群中至少需要三个主数据库才能正常运行，新增节点非常方便。
* 多个redis节点网络互联，数据共享* 所有的节点都是一主一从（也可以是一主多从），其中从不提供服务，仅作为备用* 不支持同时处理多个key（如MSET/MGET），因为redis需要把key均匀分布在各个节点上， 并发量很高的情况下同时创建key-value会降低性能并导致不可预测的行为 * 支持在线增加、删除节点* 客户端可以连接任何一个主节点进行读写Cluster模式搭建环境准备：三台机器，分别开启两个redis服务（端口）192.168.30.128 端口：7001,7002192.168.30.129 端口：7003,7004192.168.30.130 端口：7005,7006修改配置文件：192.168.30.128
安装ruby并创建集群（低版本）：如果redis版本比较低，则需要安装ruby。任选一台机器安装ruby即可
当然，平等指的是master节点，因为slave节点根本不提供服务，只是作为对应master节点的一个备份。
另外，如果这里是拿7007节点做测试的话，会发现7008节点并不会切换，这是因为7007节点上根本没数据。集群数据被分为三份，采用哈希槽 (hash slot)的方式来分配16384个slot的话，它们三个节点分别承担的slot 区间是：
节点7004覆盖0－5460节点7003覆盖5461－10922节点7005覆盖10923－16383看到这里的朋友点个赞呀，有收获的小伙伴，给个评论呀！！！
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