基于redis的集群扩展策略研究（redis集群规模）

随着互联网的快速发展，网站的访问量也在急剧增加，如何有效和稳定的处理海量的高并发请求，是网站技术架构的重要课题。一般来说，网站在流量大的时候是会遇到性能瓶颈，用服务器集群结构来改善网站负载，以提高用户体验效果是一种比较良好的解决方案。

而在集群架构中，redis是一个使用广泛的、运行稳定的内存数据库，能够以非常快速的速度完成数据存取。因此，基于redis的网站集群扩展策略，成为一种性能优化的利器，能够大大提升网站的容量及负载。

基于redis的网站集群扩展策略主要有两种实现方法：一种是采用分布式redis集群，在一台复杂服务器上部署多个redis实例，当需要扩大负载量或流量时，实现副本机器透明叠加即可，以此来解决缓存实现高可用性。另外一种方案是可以采用远程服务模式，将缓存放在不同的机器集群分布式部署，将缓存实现水平切分，每台服务器缓存一部分数据，而不是将所有数据集中到一台服务器上，从而实现分布式的缓存。

同时，使用基于redis的网站集群扩展策略也可以交叉应用在多个服务层面，比如：基于redis实现请求限流策略，以此来防止惊群效应；可以使用redis来管理定时任务，将把一些固定优先级的耗时任务放置在指定的redis list中，通过redis控制定时任务优先级和排序等；另外，也可以将购物车、秒杀等复杂分布式服务，采用基于redis的分布式可靠队列，改写相关逻辑服务，实现细粒度事务的管控。

综上所述，采用基于redis的集群扩展策略既能有效提升公司的应用能力，又能保证服务可用性，在一定程度上能减少web服务器的压力，为公司的服务能力提供了更优的解决方案。

“`java

public class RedisClusterExtensionStrategy {

private JedisCluster jedisCluster;

public void init() {

String[] servers = new String[]{“66.66.66.66:7000”, “66.66.66.66:7001”};

Set nodes = new HashSet(servers.length);

for (String item : servers) {

String[] ipPortPr = item.split(“:”);

nodes.add(new HostAndPort(ipPortPr[0].trim(), Integer.valueOf(ipPortPr[1].trim())));

}

jedisCluster = new JedisCluster(nodes);

}

public void thresholdFlowControl() {

// 限流策略实现

}

public void timeTaskControl() {

// 定时任务实现

}

public void complexDistributeService() {

// 复杂分布式服务实现

}

public void shutdown() {

jedisCluster.close();

}

}