在默认情况下， Redis 将内存数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。 你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次 数据集。比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时， 自动保存一次数据集：

# save 60 1000 //关闭RDB只需要将所有的save保存策略注释掉即可

还可以手动执行命令生成RDB快照，进入redis客户端执行命令save或bgsave可以生成dump.rdb文件，每次命令执行都会将所有redis内存快照到一个新的rdb文件里，并覆盖原有rdb快照文件。

Redis 借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在生成快照的同时，依然可以正常处理写命令。简单来说，bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。此时，如果主线程对这些数据也都是读操作，那么，主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是，如果主线程要修改一块数据，那么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件，而在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。

save与bgsave对比：

配置自动生成rdb文件后台使用的是bgsave方式。

快照功能并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化，将修改的每一条指令记录进文件appendonly.aof中(先写入os cache，每隔一段时间fsync到磁盘)

比如执行命令“set gusheng 666”，aof文件里会记录如下数据

这是一种resp协议格式数据，星号后面的数字代表命令有多少个参数，$号后面的数字代表这个参数有几个字符，你可以通过修改配置文件来打开 AOF 功能：

1 # appendonly yes

从现在开始， 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET）， 这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。这样的话，当Redis 重新启动时，程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。

有三个选项：

1 appendfsync always：每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ，非常慢，也非常安全。

2 appendfsync everysec：每秒 fsync 一次，足够快，并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。

3 appendfsync no：从不 fsync ，将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。

AOF文件里可能有太多没用指令，所以AOF会定期根据内存的最新数据生成aof文件

例如，执行了如下几条命令：

127.0.0.1:6379> incr readcount

(integer) 1

127.0.0.1:6379> incr readcount

(integer) 2

127.0.0.1:6379> incr readcount

(integer) 3

127.0.0.1:6379> incr readcount

(integer) 4

127.0.0.1:6379> incr readcount

(integer) 5

重写后AOF文件里变成

1 *3

2 $3

3 SET

4 $2

5 readcount

6 $1

7 5

如下两个配置可以控制AOF自动重写频率

当然AOF还可以手动重写，进入redis客户端执行命令bgrewriteaof重写AOF

注意，AOF重写redis会fork出一个子进程去做(与bgsave命令类似)，不会对redis正常命令处理有太多影响

重启 Redis 时，我们很少使用 RDB来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相对 RDB来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很长的时间。 Redis 4.0 为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项——混合持久化。

通过如下配置可以开启混合持久化(必须先开启aof)：

如果开启了混合持久化，AOF在重写时，不再是单纯将内存数据转换为RESP命令写入AOF文件，而是将重写这一刻之前的内存做RDB快照处理，并且将RDB快照内容和增量的AOF修改内存数据的命令存在一起，都写入新的AOF文件，新的文件一开始不叫appendonly.aof，等到重写完新的AOF文件才会进行改名，覆盖原有的AOF文件，完成新旧两个AOF文件的替换。于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 RDB 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的AOF全量文件重放，因此重启效率大幅得到提升。

混合持久化AOF文件结构如下

1. 写crontab定时调度脚本，每小时都copy一份rdb或aof的备份到一个目录中去，仅仅保留最近48

小时的备份

2. 每天都保留一份当日的数据备份到一个目录中去，可以保留最近1个月的备份

3. 每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了

4. 每天晚上将当前机器上的备份复制一份到其他机器上，以防机器损坏

如果你为master配置了一个slave,不管这个slave是否是第一次连接上Master,它都会发送一个PSYNC命令给master请求复制数据。master收到PSYNC命令后，会在后台进行数据持久化通过bgsave生成最新的rdb快照文件，持久化期间，master会继续接收客户端的请求，它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中。当持久化进行完毕以后，master会把这份rdb文件数据集发送给slave，slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb，然后再加载到内存中。然后,master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。当master与slave之间的连接由于某些原因而断开时，slave能够自动重连Master，如果master收到了多个slave并发连接请求，它只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，然后再把这一份持久化的数据发送给多个并发连接的slave。

主从复制(全量复制)流程图：

数据部分复制

当master和slave断开重连后，一般都会对整份数据进行复制。但从redis2.8版本开始，redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据，slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制(断点续传)。

master会在其内存中创建一个复制数据用的缓存队列，缓存最近一段时间的数据，master和它所有的slave都维护了复制的数据下标offset和master的进程id，因此，当网络连接断开后，slave会请求master继续进行未完成的复制，从所记录的数据下标开始。如果master进程id变化了，或者从节点数据下offset太旧，已经不在master的缓存队列里了，那么将会进行一次全量数据的复制。

主从复制(部分复制，断点续传)流程图：

如果有很多从节点，为了缓解主从复制风暴(多个从节点同时复制主节点导致主节点压力过大)，可以做如下架构，让部分从节点与从节点(与主节点同步)同步数据

sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点。哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点,当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新的redis主节点通知给client端(这里面redis的client端一般都实现了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息)

sentinel集群都启动完毕后，会将哨兵集群的元数据信息写入所有sentinel的配置文件里去(追加在文件的最下面)，我们查看下如下配置文件sentinel-26379.conf，如下所示：

1 sentinel known‐replica mymaster 192.168.0.60 6380 #代表redis主节点的从节点信息

2 sentinel known‐replica mymaster 192.168.0.60 6381 #代表redis主节点的从节点信息

3 sentinel known‐sentinel mymaster 192.168.0.60 26380 52d0a5d70c1f90475b4fc03b6ce7c3c569

35760f #代表感知到的其它哨兵节点

4 sentinel known‐sentinel mymaster 192.168.0.60 26381 e9f530d3882f8043f76ebb8e1686438ba8

bd5ca6 #代表感知到的其它哨兵节点

当redis主节点如果挂了，哨兵集群会重新选举出新的redis主节点，同时会修改所有sentinel节点配置文件的集群元数据信息，比如6379的redis如果挂了，假设选举出的新主节点是6380，则sentinel文件里的集

群元数据信息会变成如下所示：

1 sentinel known‐replica mymaster 192.168.0.60 6379 #代表主节点的从节点信息

2 sentinel known‐replica mymaster 192.168.0.60 6381 #代表主节点的从节点信息

3 sentinel known‐sentinel mymaster 192.168.0.60 26380 52d0a5d70c1f90475b4fc03b6ce7c3c569

35760f #代表感知到的其它哨兵节点

4 sentinel known‐sentinel mymaster 192.168.0.60 26381 e9f530d3882f8043f76ebb8e1686438ba8

bd5ca6 #代表感知到的其它哨兵节点

同时还会修改sentinel文件里之前配置的mymaster对应的6379端口，改为6380

1 sentinel monitor mymaster 192.168.0.60 6380 2

当6379的redis实例再次启动时，哨兵集群根据集群元数据信息就可以将6379端口的redis节点作为从节点加入集群

redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵∙也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常简单

借助redis的java客户端jedis可以操作以上集群，引用jedis版本的maven坐标如下：

Java编写访问redis集群的代码非常简单，如下所示：

运行效果如下：

OK

gusheng

集群的Spring Boot整合Redis连接代码见示例项目：redis-sentinel-cluster

1、引入相关依赖：

springboot项目核心配置：

访问代码：

Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 个 slots(槽位)，每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中。当Redis Cluster 的客户端来连接集群时，它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这样当客户端要查找某个 key 时，可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不一致的情况，还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。

槽位定位算法

Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值，然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体槽位。

HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

跳转重定位

当客户端向一个错误的节点发出了指令，该节点会发现指令的 key 所在的槽位并不归自己管理，这时它会向客户端发送一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址，告诉客户端去连这个节点去获取数据。客户端收到指令后除了跳转到正确的节点上去操作，还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存，后续所有 key 将使用新的槽位映射表。

redis cluster节点间采取gossip协议进行通信维护集群的元数据(集群节点信息，主从角色，节点数量，各节点共享的数据等)有两种方式：集中式和gossip

集中式：

优点在于元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以立即感知到；不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能导致元数据的存储压力。 很多中间件都会借助zookeeper集中式存储元数据。

gossip：gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail等等。

meet：某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信；

ping：每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据(类似自己感知到的集群节点增加和移除，hash slot信息等)；

pong: 对ping和meet消息的返回，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新；

fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了。

gossip协议的优点在于元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力；缺点在于元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。

gossip通信的10000端口

每个节点都有一个专门用于节点间gossip通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口。 每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping消息之后返回pong消息。

真实世界的机房网络往往并不是风平浪静的，它们经常会发生各种各样的小问题。比如网络抖动就是非常常见的一种现象，突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常。为解决这种问题，Redis Cluster 提供了一种选项cluster­node­timeout，表示当某个节点持续 timeout的时间失联时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项，网络抖动会导致主从频繁切换 (数据的重新复制)。

当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover，以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有多个slave，从而存在多个slave竞争成为master节点的过程， 其过程如下：

1.slave发现自己的master变为FAIL

2.将自己记录的集群currentEpoch加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息

3.其他节点收到该信息，只有master响应，判断请求者的合法性，并发送FAILOVER_AUTH_ACK，对每一个epoch只发送一次ack

4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK

5.slave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点，如果只有两个，当其中一个挂了，只剩一个主节点是不能选举成功的)

6.slave广播Pong消息通知其他集群节点。

从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待

FAIL状态在集群中传播，slave如果立即尝试选举，其它masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票

•延迟计算公式：

DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms

•SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（理论上）。

redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失，参考集群leader选举机制)：

1 min‐replicas‐to‐write 1 //写数据成功最少同步的slave数量，这个数量可以模仿大于半数机制配置，比如集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数

注意：这个配置在一定程度上会影响集群的可用性，比如slave要是少于1个，这个集群就算leader正常也不能提供服务了，需要具体场景权衡选择。

Redis集群为什么至少需要三个master节点，并且推荐节点数为奇数？

因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功，如果只有两个master节点，当其中一个挂了，是达不到选举新master的条件的。奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点，比如三个master节点和四个master节点的集群相比，大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点，如果都挂了两个master节点都没法选举新master节点了，所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。

Redis集群对批量操作命令的支持

对于类似mset，mget这样的多个key的原生批量操作命令，redis集群只支持所有key落在同一slot的情况，如果有多个key一定要用mset命令在redis集群上操作，则可以在key的前面加上{XX}，这样参数数据分片hash计算的只会是大括号里的值，这样能确保不同的key能落到同一slot里去，示例如下：

mset {user1}:1:name zhuge {user1}:1:age 18

假设name和age计算的hash slot值不一样，但是这条命令在集群下执行，redis只会用大括号里的 user1 做hash slot计算，所以算出来的slot值肯定相同，最后都能落在同一slot。