仿百度⽂库⽹站源码（织梦内核5.7）
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前⾯提到的Redis学习笔记七：主从复制和哨兵只能解决Redis的单点压⼒⼤和单点故障问题，接下来要讲的Redis Cluster模式，主要是⽤来解决Redis的单点容量问题。
如何来解决Redis单点容量问题呢？
如果数据可以拆分，我们可以让不同业务的客户端打到不同的Redis实例中。
如果数据不能拆分，我们有如下⽅式：
⽅案2-1 modula⽅式
可以通过Hash加上取模的⽅式来定位打到哪个Redis实例中。
这种⽅式的弊端在于：模数值固定，会影响分布式下的扩展性。
⽅案2-2 random⽅式
即每次请求redis的实例是随机的，⼀部分客户端负责push数据，⼀部分客户端负责消费数据，这样的场景可以适⽤于消息队列。
⽅案2-3 ketama⽅式
这种⽅式是通过⼀致性Hash算法（没有取模），规划成⼀个环形，环形上有很多虚拟节点，每次选择的实例通过hash算法对应到具体的⼀个节点。模型如下：
Client1～Client4通过Hash分别到了环上A～B四个点
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这种⽅式的优点在于：增加节点的时候可以分担其他节点的压⼒，不会造成全局洗牌。
缺点在于：新增节点造成⼀⼩部分数据不能命中，会使得缓存击穿，压到mysql
解决⽅案：取离我最近的2个物理节点
modula，random和ketama⽅式都是从客户端⼊⼿，因为每个客户端都需要与redis实例建⽴连接，所以，这种情况会导致连接的成本很⾼。如何解决这个问题呢？
我们可以在客户端和Redis之间增加⼀个代理层，通过代理层去实现原先在客户端要实现的三个⽅案。
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此时，代理层就容易成为⼀个单点故障。所以代理可以做集，然后最前端通过LVS来做负载均衡，防⽌LVS挂掉，可以通过KeepAlived 来调配LVS，同时，KeepAlived也可以作为代理层健康检查的⼯具。整个架构图如下：
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这三种模式的弊端都在于：只能让Redis做缓存，⽆法做数据库。（因为数据会丢失）
可以通过redis-cluster 模式（⽆主模型）来解决。
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客户端随机地请求任意⼀个redis实例，然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了⼀种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从⼀个redis节点转发到另⼀个redis节点，⽽是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。
但是数据分治的时候，会带来⼀个问题，⽆法做聚合操作，怎么解决呢？
我们可以使⽤hash tag，让同⼀组key打到同⼀个redis实例上⾯，并且对同⼀hash tag下的key可以进⾏聚合操作。
Twemproxy实战
Twemproxy 也叫 nutcraker。是 Twitter 开源的⼀个 Redis 和 Memcache 代理服务器，主要⽤于管理 Redis 和 Memcached 集，减少与Cache 服务器直接连接的数量。
启动3个redis服务实例：假设为：
6379
6381
6380
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在/usr/local/src⽬录下，下载最新的twemproxy的源码包
cd /usr/local/src
下载源码
解压
tar xf v0.4.
重命名
mv twemproxy-0.4.1/ twemproxy/
接下来按照官⽅步骤编译安装
最新论坛网站源码yum install automake libtool -y
cd /usr/local/src/twemproxy/
autoreconf -fvi
./configure --enable-debug=full
make
src/nutcracker -h
安装成服务
cp nutcracker.init /etc/init.d/nutcracker
chmod +x /etc/init.d/nutcracker
mkdir /etc/nutcracker
cp /usr/local/src/twemproxy/conf/* /etc/nutcracker/
cp /usr/local/src/twemproxy/src/nutcracker /usr/bin
接下来修改twemproxy的配置⽂件
vi /etc/l
修改为：
alpha:
listen: 127.0.0.1:22121 hash: fnv1a_64 distribution: ketama
auto_eject_hosts: true redis: true
server_retry_timeout: 2000 server_failure_limit: 1 servers:
127.0.0.1:6379:1
127.0.0.1:6380:1
127.0.0.1:6381:1

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