redis的master，redis的mastername

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连接redis时是连接的哨兵还是master

1、至此，配置完毕了，我们有三个 redis，和三个哨兵，看下截图。模拟 master 宕机按 ctrl+c 停止 master ，其位于 6379 。

2、Sentinel(哨兵)进程是用于监控redis集群中Master主服务器工作的状态，在Master主服务器发生故障的时候，可以实现Master和Slave服务器的切换，保证系统的高可用。

3、哨兵选举如果发生了客观下线，那哨兵节点会选举出一个leader来进行实际的故障转移工作。

4、实际生产中，我们优先考虑哨兵模式。这种模式下，master 宕机，哨兵会自动选举 master 并将其他的 slave 指向新的 master。在主从模式下，redis 同时提供了哨兵命令 redis-sentinel ，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。

Q1: 三分钟读懂redis数据库

1、什么是Redisredis是一个nosql(not only sql不仅仅只有sql)数据库，翻译成中文叫做非关系型型数据库。什么是nosql？NoSQL，泛指非关系型的数据库，NoSQL即Not-Only SQL，它可以作为关系型数据库的良好补充。

2、redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。

3、数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失。

Q2: Redis常见的性能问题都有哪些?

内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

缓存击穿缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。

那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。

详细原因1）不需要各种锁的性能消耗Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象。

Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。

Q3: 如何在redis配置masterName

1、在redis.conf配置文件中，上面的参数代表至少需要3个slaves节点与master节点进行连接，并且master和每个slave的数据同步延迟不能超过10秒。一旦上面的设定没有匹配上，则master不在提供相应的服务。

2、CONFIG GET CONFIG_SETTING_NAME CONFIG SET CONFIG_SETTING_NAME NEW_CONFIG_VALUE 不是所有的参数都支持 CONFIG SET 动态修改。

3、) 从Redis官网下载对应版本的redis安装包，在本文档中我使用的是3版本。

Q4: redis有哪些集群模式

1、/www/server/redis/src/redis-server /www/server/redis/redis.conf 查看redis是否在运行 ps aux|grep redis 现在是单机redis模式完成。

2、传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。

3、哨兵模式就是在主从模式的基础上再加一个哨兵集群。每个哨兵都会监控主节点和从节点的状态。如果主节点挂了，就会从从节点中选出一个来作为主节点，以达到高可用的目的。

4、redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。

5、在redis-cluster集群中，每一个主节点可以添加多个从节点，主节点和从节点遵循主从模式的特性。当用户需要处理更多的读请求时，添加从节点可以扩展系统的读性能。

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