一、集群概述
Redis的数据是存放在内存中的，这就意味着redis不适合存储大数据，大数据存储一般公司常用hadoop中的Hbase或者MogoDB。因此redis主要用来处理高并发的，用电商项目来说，电商项目如果并发大的话，一台单独的redis是不能足够支持我们的并发，这就需要我们扩展多台设备协同合作，即用到集群。
Redis搭建集群的方式有多种，例如：客户端分片、Twemproxy、Codis等，但是redis3.0之后就支持redis-cluster集群，这种方式采用的是无中心结构，每个节点保存数据和整个集群的状态，每个节点都和其他所有节点连接。节点之间会定时的互相发送ping命令，测试节点的健康状态，当节点接受到ping命令后，会返回一个pong字符串。
二、Redis的容错机制
投票机制：
如果一个节点A给节点B发送ping没有得到pong返回，会通知其他节点再次给B发送ping，如果集群中有超过一半的节点收不B节点的pong。那么就认为B节点挂了。一般会为每个节点提供一个备份节点，如果挂掉会切换到备份节点。
1、所有的节点都通过PING-PONG机制彼此互相连接；
2、每个节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效；
3、客户端与redis集群连接，只需要连接集群中的任何一个节点即可；
4、Redis-cluster把所有的物理节点映射到【0-16383】slot上，负责维护
三、 Redis的持久化
Redis是内存型数据库，同时它也可以持久化到硬盘中，redis的持久化方式有两种：
1、RDB（半持久化方式）：
按照配置不定期的通过异步的方式、快照的形式直接把内存中的数据持久化到磁盘的一个dump.rdb文件（二进制文件）中；
这种方式是redis默认的持久化方式，它在配置文件（redis.conf）中的格式是：save N M，表示的是在N秒之内发生M次修改，则redis抓快照到磁盘中；
**原理：**当redis需要持久化的时候，redis会fork一个子进程，这个子进程会将数据写到一个临时文件中；当子进程完成写临时文件后，会将原来的.rdb文件替换掉，这样的好处是写时拷贝技术（copy-on-write），可以参考下面的流程图；
**优点：**只包含一个文件，对于文件备份、灾难恢复而言，比较实用。因为我们可以轻松的将一个单独的文件转移到其他存储媒介上；性能最大化，因为对于这种半持久化方式，使用的是写时拷贝技术，可以极大的避免服务进程执行IO操作；想对于AOF来说，如果数据集很大，RDB的启动效率就会很高
缺点：如果想保证数据的高可用（最大限度的包装数据丢失），那么RDB这种半持久化方式不是一个很好的选择，因为系统一旦在持久化策略之前出现宕机现象，此前没有来得及持久化的数据将会产生丢失；rdb是通过fork进程来协助完成持久化的，因此当数据集较大的时候，我们就需要等待服务器停止几百毫秒甚至一秒；
2、AOF（全持久化的方式）：
把每一次数据变化都通过write()函数将你所执行的命令追加到一个appendonly.aof文件里面；事实上，不会立即将命令写入硬盘文件中，而是写入硬盘缓存，可以配置策略，配置多久从硬盘缓存写入到硬盘文件中。
Appendfsync always
Appendfsync everysec 默认的
Appendfsync no 不主动，默认30秒一次
Redis默认是不支持这种全持久化方式的，需要将no改成yes
实现文件刷新的三种方式：
no:不会自动同步到磁盘上，需要依靠OS（操作系统）进行刷新，效率快，但是安全性就比较差；
always:每提交一个命令都调用fsync刷新到aof文件，非常慢，但是安全；
everysec:每秒钟都调用fsync刷新到aof文件中，很快，但是可能丢失一秒内的数据，推荐使用，兼顾了速度和安全；
**原理：**redis需要持久化的时候，fork出一个子进程，子进程根据内存中的数据库快照，往临时文件中写入重建数据库状态的命令；父进程会继续处理客户端的请求，除了把写命令写到原来的aof中，同时把收到的写命令缓存起来，这样包装如果子进程重写失败的话不会出问题；当子进程把快照内容以命令方式写入临时文件中后，子进程会发送信号给父进程，父进程会把缓存的写命令写入到临时文件中；接下来父进程可以使用临时的aof文件替换原来的aof文件，并重命名，后面收到的写命令也开始往新的aof文件中追加。下面的图为最简单的方式，其实也是利用写时复制原则。
优点：
数据安全性高
该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机问题，也不会破坏日志文件中已经存在的内容；
如果日志文件过大，可以采用rewriter机制
Rewriter机制：
aof文件中存放了所有的redis操作指令，当aof文件达到一定条件或者手动bgrewriteaof命令都可以触发rewriter，Rewriter函数执行完成之后，aof文件中会保存keys的最后状态，清楚之前冗余的状态，从而达到缩小这个文件的作用可以在配置文件中设置Auto-aof-rewrite-percentage 100：当前写入日志文件的大小超过上一次rewriter之后的文件大小的百分之100时（也就是2倍的时候）触发rewriter这个函数。
缺点：
对于数量相同的数据集来说，aof文件通常要比rdb文件大，因此rdb在恢复大数据集时的速度大于AOF；根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往慢于RDB，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和RDB一样高效；
针对以上两种不同的持久化方式，如果缓存数据安全性要求比较高的话，用aof这种持久化方式（比如项目二中的购物车）；如果对于大数据集要求效率高的话，就可以使用默认的。而且这两种持久化方式可以同时使用。