Redis高可用方案比较优势与劣势分析（redis高可用方案对比）

Redis属于内存数据库，是当前最流行的高性能key-value(K/V)内存数据存储系统，它容易让企业们在短期间获取很多优势。想要使用Redis这个数据库，需要想办法让它具有可靠的高可用性，在此之前，就需要分析Redis的高可用方案的优势与劣势。

首先来看常见的三种Redis高可用方案：1、基于Redis Sentinel组件；2、基于Redis Cluster组件；3、使用类似于RAFT算法的复制：

1、使用Redis Sentinel的高可用方案，优势是：易于新增或删除节点，具有可伸缩性；Redis Sentinel可以监控多个redis实例，可以很好的实现高可用镜像；另外，使用Redis Sentinel可以支持故障转移及API切换；

优势：Redis Sentinel异常功能丰富，可以实现高可用；

劣势：Redis Sentinel运行复杂，需要配置很多，需要有更深入的Redis知识。

2、使用Redis Cluster的高可用方案，优点在于：无需配置，就可实现自动多机备份，具有自带负载均衡功能；同时，Redis Cluster的数据模型允许数据在多个node之间分布；

优势：Redis Cluster容易让企业们在短期内获取高可用，无需配置即可实现自动多机备份及负载均衡；

劣势：Redis Cluster不支持热插拔，对主从的节点位置有限制，失败率会高于Sentinel；

3、使用类似于RAFT算法的复制的高可用方案，优点在于：自身功能强大，支持基于leader选举的动态节点扩容及缩容，具有容错性强，Raft算法支持多副本复制，在leader宕机的情况下节点之间可以相互进行状态同步；

优势：类似RAF算法的复制方案可以实现节点动态扩容及缩容，容错率较高；

劣势：Raft算法需要计算和存储更多状态信息，要求硬件和网络都要求很高。

因此，对比以上三种方案，可以发现Redis Sentinel方案最容易实现，但缺乏动态扩缩容功能，如果网络性能可靠且延迟比较低，或者要求的高可用性较低的情况下，选择Redis Sentinel是一个不错的选择；Redis Cluster支持负载均衡，但不支持动态扩容和缩容，因此多用于小规模的可用性要求；而Raft算法的复制则能满足动态扩容缩容和负载均衡，更适用于中大型的可用性要求，但配置复杂，需要仔细验证，并且对网络环境要求相对较高。

以上就是Redis高可用方案的优势与劣势分析，企业可以根据实际情况来选择合适的方案。