redis可视化工具怎么连接集群

扫码添加渲大师小管家，免费领取渲染插件、素材、模型、教程合集大礼包！

大家好，今天来介绍redis可视化工具怎么连接集群(安装redis集群修改配置文件)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

如何安装Redis集群

首先要有linux环境，罩李然后下载redis3.0以上版本。redis结合使用ruby实现了集群物指迟，所以需要ruby环境，安装ruby环境和redis的gem接口后，就可以使用redis的redis-trib.rb脚本创建集群。
步骤：
1.修改配置文件，启动多逗游个redis实例。

2.安装ruby、rubygems、redis ruby接口。
安装gem 需要ruby的版本在 1.8.7 以上，默认的centos5 上都是1.8.5 版本，所以首先你的升级你的ruby

3.gem 安装redis ruby 接口

4.redis-trib.rb脚本创建集群

http://yuanyuan7891.iteye.com/blog/2267943

Redis集群方案应该怎么做

通常，为了提高网站响应速度，总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿，在这种情况下，如何正确架构Redis呢？
首先，无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机，内存资源往往是有限制的，scale up不是一个好办法，我们需要scale out横向可伸缩扩展，这需要由多台主机协同提供服务，即分布式多个Redis实例协同运行。
其次，目前硬件资源成本降低，多核CPU，几十G内存的主机很普遍，对于主进程是单线程工作的Redis，只运行一个实例就显得有些浪费。同时，管理一个巨大内存不如管理相对较小的内存高效。因此，实际使用中，通常一台机器上同时跑多个Redis实例。
方案
1.Redis官方集群方案 Redis Cluster

Redis Cluster是一种服务器Sharding技术，3.0版本开始正式提供。
Redis
Cluster中，Sharding采用slot(槽)的概念，一共分成16384个槽，这有点儿类似前面讲的pre
sharding思路。对于每个进入Redis的键值对，根据key进行散列，分配到这16384个slot中的某一个中。使用的hash算法也比较简
单，就是CRC16后16384取模。
Redis集群中的每个node(节点)负责分摊这16384个slot中的一部分，也就是说，每个
slot都对应一个node负责处理。当动态添加或减少node节点时，需要将16384个槽做个再分配，槽中的键值也要迁移。当然，这一过程，在目前实
现中，还处于半自动状态，需要人工介入。
Redis集群，要保证16384个槽对应的node都正常工作，如果某个node发生故障，那它负责的slots也就失效，整个集群码圆将不能工作。
为
了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。这蔽模握时，如果主节点失
效，Redis Cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为主节点，整个集群继续对外提供服务。这非常类似前篇文章提到的Redis
Sharding场景下服务器节点通过Sentinel监控架构成主从结构，只是Redis Cluster本身提供了故障转移容错的能力。
Redis
Cluster的新节点识别能力、故障判断及故障转移能力是通过集群中的每个node都在和其它nodes进行通信，这被称为集群总线(cluster

bus)。它们使用特殊的端口号，即对外服务端口号加10000。例如如果某个node的端口号是6379，那么它与其它nodes通信的端口号是
16379。nodes之间的通信采用特殊的二进制协议。
对客户端来说，整个cluster被看做是一个整体，客户端可以连接任意一个
node进行操作，就像操作单一Redis实例一样，当客户端操作的key没有分配到该node上时，Redis会返回转向指令，指向正确的node，这
有点儿像浏览器页面的302 redirect跳转。
Redis Cluster是Redis 3.0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。

2.Redis Sharding集群

Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。Redis Cluster可以说是服务端Sharding分片技术的体现，即将键值按照一定算法合理分配到各个实例分片上，同时各个实例节点协调沟通，共同对外承宏庆担一致服务。
多Redis实例服务，比单Redis实例要复杂的多，这涉及到定位、协同、容错、扩容等技术难题。这里，我们介绍一种轻量级的客户端Redis Sharding技术。
Redis
Sharding可以说是Redis
Cluster出来之前，业界普遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列，通过hash函数，特定
的key会映射到特定的Redis节点上。这样，客户端就知道该向哪个Redis节点操作数据。Sharding架构如图：
庆幸的是，java redis客户端驱动jedis，已支持Redis Sharding功能，即ShardedJedis以及结合缓存池的ShardedJedisPool。
Jedis的Redis Sharding实现具有如下特点：
采
用一致性哈希算法(consistent
hashing)，将key和节点name同时hashing，然后进行映射匹配，采用的算法是MURMUR_HASH。采用一致性哈希而不是采用简单类
似哈希求模映射的主要原因是当增加或减少节点时，不会产生由于重新匹配造成的rehashing。一致性哈希只影响相邻节点key分配，影响量小。
2.
为了避免一致性哈希只影响相邻节点造成节点分配压力，ShardedJedis会对每个Redis节点根据名字(没有，Jedis会赋予缺省名字)会虚拟
化出160个虚拟节点进行散列。根据权重weight，也可虚拟化出160倍数的虚拟节点。用虚拟节点做映射匹配，可以在增加或减少Redis节点
时，key在各Redis节点移动再分配更均匀，而不是只有相邻节点受影响。
3.ShardedJedis支持keyTagPattern模式，即抽取key的一部分keyTag做sharding，这样通过合理命名key，可以将一组相关联的key放入同一个Redis节点，这在避免跨节点访问相关数据时很重要。

Redis Sharding采用客户端Sharding方式，服务端Redis还是一个个相对独立的Redis实例节点，没有做任何变动。同时，我们也不需要增加额外的中间处理组件，这是一种非常轻量、灵活的Redis多实例集群方法。
当然，Redis Sharding这种轻量灵活方式必然在集群其它能力方面做出妥协。比如扩容，当想要增加Redis节点时，尽管采用一致性哈希，毕竟还是会有key匹配不到而丢失，这时需要键值迁移。
作为轻量级客户端sharding，处理Redis键值迁移是不现实的，这就要求应用层面允许Redis中数据丢失或从后端数据库重新加载数据。但有些时候，击穿缓存层，直接访问数据库层，会对系统访问造成很大压力。有没有其它手段改善这种情况？
Redis
作者给出了一个比较讨巧的办法--presharding，即预先根据系统规模尽量部署好多个Redis实例，这些实例占用系统资源很小，一台物理机可部
署多个，让他们都参与sharding，当需要扩容时，选中一个实例作为主节点，新加入的Redis节点作为从节点进行数据复制。数据同步后，修改
sharding配置，让指向原实例的Shard指向新机器上扩容后的Redis节点，同时调整新Redis节点为主节点，原实例可不再使用。
presharding
是预先分配好足够的分片，扩容时只是将属于某一分片的原Redis实例替换成新的容量更大的Redis实例。参与sharding的分片没有改变，所以也
就不存在key值从一个区转移到另一个分片区的现象，只是将属于同分片区的键值从原Redis实例同步到新Redis实例。

并不是只有增
删Redis节点引起键值丢失问题，更大的障碍来自Redis节点突然宕机。在《Redis持久化》一文中已提到，为不影响Redis性能，尽量不开启
AOF和RDB文件保存功能，可架构Redis主备模式，主Redis宕机，数据不会丢失，备Redis留有备份。
这样，我们的架构模式变
成一个Redis节点切片包含一个主Redis和一个备Redis。在主Redis宕机时，备Redis接管过来，上升为主Redis，继续提供服务。主
备共同组成一个Redis节点，通过自动故障转移，保证了节点的高可用性。则Sharding架构演变成：

Redis Sentinel提供了主备模式下Redis监控、故障转移功能达到系统的高可用性。

高访问量下，即使采用Sharding分片，一个单独节点还是承担了很大的访问压力，这时我们还需要进一步分解。通常情况下，应用访问Redis读操作量和写操作量差异很大，读常常是写的数倍，这时我们可以将读写分离，而且读提供更多的实例数。
可以利用主从模式实现读写分离，主负责写，从负责只读，同时一主挂多个从。在Sentinel监控下，还可以保障节点故障的自动监测。

3.利用代理中间件实现大规模Redis集群
上面分别介绍了多Redis服务器集群的两种方式，它们是基于客户端sharding的Redis Sharding和基于服务端sharding的Redis Cluster。

客户端sharding技术其优势在于服务端的Redis实例彼此独立，相互无关联，每个Redis实例像单服务器一样运行，非常容易线性扩展，系统的灵活性很强。其不足之处在于：
由于sharding处理放到客户端，规模进步扩大时给运维带来挑战。
服务端Redis实例群拓扑结构有变化时，每个客户端都需要更新调整。
连接不能共享，当应用规模增大时，资源浪费制约优化。
服务端sharding的Redis Cluster其优势在于服务端Redis集群拓扑结构变化时，客户端不需要感知，客户端像使用单Redis服务器一样使用Redis集群，运维管理也比较方便。
不过Redis Cluster正式版推出时间不长，系统稳定性、性能等都需要时间检验，尤其在大规模使用场合。
能不能结合二者优势？即能使服务端各实例彼此独立，支持线性可伸缩，同时sharding又能集中处理，方便统一管理？本篇介绍的Redis代理中间件twemproxy就是这样一种利用中间件做sharding的技术。
twemproxy处于客户端和服务器的中间，将客户端发来的请求，进行一定的处理后(如sharding)，再转发给后端真正的Redis服务器。也就是说，客户端不直接访问Redis服务器，而是通过twemproxy代理中间件间接访问。
参照Redis Sharding架构，增加代理中间件的Redis集群架构如下：

twemproxy中间件的内部处理是无状态的，它本身可以很轻松地集群，这样可避免单点压力或故障。
twemproxy又叫nutcracker，起源于twitter系统中redis/memcached集群开发实践，运行效果良好，后代码奉献给开源社区。其轻量高效，采用C语言开发，工程网址是：GitHub - twitter/twemproxy: A fast, light-weight proxy for memcached and redis
twemproxy后端不仅支持redis，同时也支持memcached，这是twitter系统具体环境造成的。
由于使用了中间件，twemproxy可以通过共享与后端系统的连接，降低客户端直接连接后端服务器的连接数量。同时，它也提供sharding功能，支持后端服务器集群水平扩展。统一运维管理也带来了方便。
当然，也是由于使用了中间件代理，相比客户端直连服务器方式，性能上会有所损耗，实测结果大约降低了20%左右。

使用 rediscli 搭建 Redis 集群

参考： Redis 集群教程

redis.conf 文件中包含很多信息，如：端口号、持久化方式、持久化的文件等等。

使用写入了不同端口号的配置文件就可以启动多个 Redis 实例。
下面是一个最少选项的集群的配置文件:

文件中的 cluster-enabled 选项用于开实例的集群模式， 而 cluster-conf-file 选项则设定了保存节点配置文件的路径， 默认值为 nodes.conf 。节点配置文件无须人为修改， 它由 Redis 集群在启动时创建， 并在有需要时自动进行更新。

要让集群正常运作至少需要三个主节点，不过在刚开始试用集群功能时， 强烈建议使用六个节点： 其中三个为主节点， 而其余三个则是各个主节点的从节点。

首先， 让我们进入一个新目录， 并创建六个以端口号为名字的子目录， 稍后我们在将每个目录中运行一个 Redis 实例： 命令如下:

在文件夹 7000 至 7005 中， 各创建一个 redis.conf 文件， 文件的内容可以使乎态用上面的示例配置文件， 但记得将配置中的 port 和 cluster-conf-file 中的端口号数字 从 7000 改为与文件夹名字相同的号码。不同的集群节点要使用不同的 cluster-conf-file 。
配置文件的路径是可以自定义的。创建完毕后分别启动一个实例。

网上看到的教程，包括参考的官方文档里的文章，大多是使用以下方式创建集群。

这个命令在这里用于创建一个新的集群, 选项–replicas 1 表示我们希望为集群中的每个主节点创建一个从节点。
之后跟着的其他参数则是这个集群实例的地址列表，3 个 master 3 个 slave redis-trib 会打印出一份预想中的配置给你看，如果你觉得没问题的话，就可以输入 yes，redis-trib 就会将这份配置应用到集群当中，让各个节点开始互相通讯，最后可以得到如下信息：

这表示集群中的 16384 个槽都有至少一个主节点在处理，集群运作正常。

但是在 Redis 的 github 仓库 中看到，该文件已经不建议使用。

我在 手把手教你实现 Docker 部署 Redis 集群 的评论中看到， 现在 redis-cli --cluster 命令已经可以创建集群，分配槽，分配主从服务器了 ，于是使用以下命令了解到相关的命令。

可以看到，命令的组成形式和旧方式是一致的。

可以看到执行命令后，redis 客户端做了以下工作：

输入手仔 yes 后，redis 客户端做了以下工作：

集群搭建完毕。

因岁薯源为 Redis Cluster 默认要求所有的槽位被覆盖，可以通过修改 cluster-require-full-coverage yes 配置来改变该行为。
CLUSTERDOWN The cluster is down in redis 这里的回答中提到：我们可以使用 N 个Master 和 N+1 个 Slave，正常情况下多余的一个实例作为随机一个 Master 的 Slave，一旦有实例宕机，可以迅速顶替，以保证每个主节点总是有至少一个从节点保持数据同步。

ps：搜索命令行的输出时，才看到 深入理解Redis系列之集群环境搭建 这篇文章，有时候搜索的关键词不合适容易走弯路啊……

宝塔搭建redis集群

单台服务器创建集群，多台也是一样操作，使用集群端口6380,6381,6382,6383,6384,6385

1、宝塔安装redis，路径一般是 /www/server/redis ，使用命令 ln -s /www/server/redis/src/redis-server /usr/bin/redis-server 将redis-server加入环境变渣历物量;

2、创建集群文件目录，如 /home/redis/cluster，从redis安装路径复制redis.conf到/home/redis/cluster下，并修改名称为redis_6380.conf,重复操作添加redis_6381.conf，redis_6382.conf，redis_6383.conf，redis_6384.conf，redis_6385.conf

3、修改配置文件，打开redis_6380.conf文件并编辑一下内容，另外几个文件的端口分别改成和文件端口的一致
port 6380
pidfile /www/server/redis/redis_6380.pid
logfile "/home/redis/log/redis_6380.log"
dbfilename dump_6380.rdb
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6380.conf
cluster-node-timeout 15000

4、开启端口，将上面的6个端口分别开启，包括宝塔的和服务器的端口

5、分别启动redis redis-server cluster/redis_6380.conf

6、创建集群
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 127.0.0.1:6382 127.0.0.1:6383 127.0.0.1:6384 127.0.0.1:6385 --cluster-replicas 1 如果不加–cluster-replicas 1则会创建6个主节点烂迹

7、通过端口连接redis
redis-cli -p 6384
使用命令 cluster info 查看集群信如液息

8、设置测试

连接6382端口redis获取test

获取成功