可用Redis稳定高可用架构实现（redis高）

可用 Redis 稳定高可用架构实现

Redis 是一个开放源码的内存数据库，它在 NoSQL 领域有着广泛的应用，被广泛用于 Web 应用，用于缓存系统以及消息队列处理等业务，助力了程序的快速发展。另一方面，Redis拥有着高速、高可用性的特点，可以很好的支持高并发系统所需要的大量数据运算。因此，开发者和架构师都在设计架构的时候，都会考虑将Redis作为数据存储的一个选项。

现在一般的架构中，最常用的就是将Redis应用在分布式架构中，用于削峰和扩展应用。在一次性处理数据时，如果后端计算量变得很大，就可以考虑将数据进行分拆以及分片处理，然后采用Redis来实现负载均衡，这样就可以将大量的计算任务分配给多台服务器处理，大大提升了分拆计算和负载均衡的效率。

此外，Redis还可以帮助提升的高可用性架构。由于Redis的内存存储，数据的操作速度极快，而且在内存数据库操作时，数据的准确率也非常高，不会出现数据丢失的情况。此外，Redis还支持数据持久化，所以在大容量数据处理时，可以将内存数据定期持久化到硬件存储设备，从而保证数据有回复及备份的机制，也就是所谓的高可用性架构。

为了更好的实现弹性架构及高可用性，我们可以使用Redis搭建集群，同时采用分片技术，将数据进行拆分存储到多台不同的Redis服务器中，这样即可以提高Redis的查找效率，也可以灵活应对上下游数据的变化情况。

以上，我们就将Redis 用在高可用架构中，实现分布式处理及数据备份模式，保证应用服务的高效运行。代码参考：

// 创建Redis 集群

protected static void createRedisCluster (){

for (int i = 0; i

RedisServer server = serverList.get(i);

for (int j = 0; j

int slot = j;

RedisCluster cluster = new RedisCluster();

cluster.setClusterName(server.getName());

cluster.setSlot(slot);

cluster.setLocalhost(server.getLocalhost());

cluster.setPort(server.getPort());

redisClusterList.add(cluster);

}

}

}

// 扩展削峰

protected static void stretchValleyFill() {

RedisCluster currentCluster = getCurrentAvlableCluster();

List newClusterLists = new ArrayList();

while (currentCluster.getSlot() >= redisClusterList.get(0).getSlot()){

redisClusterList.remove(currentCluster);

// 克隆当前节点

RedisCluster newCluster = cloning(currentCluster);

// 这里计算要增加和拆分多少个slot

int resizeSlotCount = getResizeSlotCount(currentCluster,newCluster);

// 从当前cluster中移除对应slot数

currentCluster.removeSlot(resizeSlotCount);

// 赋值给新cluster

newCluster.addSlot(resizeSlotCount);

redisClusterList.add(newCluster);

newClusterLists.add(newCluster);

currentCluster = getCurrentAvlableCluster();

}

//将新扩展的节点加入数据库

for(RedisCluster cluster: newClusterLists){

saveClusterInfoToDB(cluster);

}

}