红色传奇解决高并发的Redis集群配置（redis集群高并发配置）

Redis是一款很受欢迎的内存数据库，最初由巴西软件设计师Salvatore San（简称Salsify）开发。它通过将内存数据库与关系数据库相结合，在性能和可扩展性上取得了优异的表现。随着越来越多业务应用应用Redis，问题也变得日益突出：随着业务规模的增加，性能问题也相应增加。特别是当处理大量并发请求时，单台服务器的吞吐量明显不足以应付业务的高并发处理要求，相关问题就见于前台，导致应用不稳定及性能降低。

因此，架设一套Redis集群就显得尤为重要。在架设Redis集群的过程中，客户端必须配置Cache函数，使请求可以发至合适的Redis实例，以避免请求量不均衡的情况。

常见的Cache函数配置包括以下步骤：

1.确定服务节点：首先根据客户端请求量及业务类型，确定需要提供缓存服务的节点数量，以及每个节点的硬件配置信息；

2.部署服务：根据服务节点确定信息，部署Redis集群服务；

3.设置客户端：在实际应用中，设置客户端的Cache函数，这一集群的Cache函数通常是一些简单的负载均衡算法；

4.监控集群：利用监控工具对Redis集群的工作状态进行监控，及时发现传输问题以及服务状态异常，采取纠错措施。

根据以上步骤，可以将Cache函数具体配置成以下代码，其中算法为最简单的轮询算法，此方法可以避免热点入口的现象：

“`java

// 定义一个Redis实例链表

private static List jedisList = new ArrayList();

// 写一个方法遍历list，实现轮循算法

public static Jedis getJedis(){

// 设置一个默认的节点，如遇全为空闲则返回此节点

Jedis defaultJedis = jedisList.get(0);

// 保存本次请求的节点

Jedis jedis = null;

// 遍历实例节点

for (Jedis jedisItem : jedisList){

// 先将默认节点重新赋值给临时节点

jedis = jedisItem;

// 比较list中对应节点是否有空闲

if(jedis.isConnected()){

// 如有空闲，则此次请求返回此节点

return jedis;

}

}

// 如全部空闲，则返回默认节点；

return defaultJedis;

}

在客户端缓存配置完成后，可以借助Redis Sentinel来检测集群服务节点的可用性，以及监测某个节点出现中断报警，从而实现对Redis集群可用性的绝对保障。

至此，我们就完成了一套完整的Redis集群服务，生成了一个可用性良好、稳定性强的Redis服务，从而解决高并发情况下的性能问题。无论从可扩展性上还是性能上，Redis集群的搭建都形成了一把高效的“红色传奇”。