深度探索Redis集群的两种实现方案（redis集群两种方案）

Redis集群的实现方案是横向扩展技术，能够支持多节点共享内存数据，使用集群可以提高Redis的读写性能和存储能力。Redis集群目前有两种实现方案：Redis Cluster和Redis Sentinel，两者之间有着本质的区别。

Redis Cluster是基于Redis数据分片的原理来实现集群的一种实现方案，它采用数据分片的技术把一个物理节点上的数据分解到几个物理节点中，各个物理节点是有逻辑关系的，而这一系列的物理节点之间形成一个逻辑上的集群，从而提供大量的缓存服务。

采用Redis Cluster实现集群，代码修改量较少，功能强大，比如，可以分布式提供read，write，pub/sub 等功能。

from rediscluster import RedisCluster 
# 指定6个集群节点 
startup_nodes = [ 
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"}, 
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"}, 
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"}, 
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7003"}, 
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7004"}, 
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7005"} 
] 
# Redis集群实例 
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True, skip_full_coverage_check=True) 
# 设置值 
rc.set("foo", "bar") 
# 获取值 
print(rc.get("foo")) 

另外一种实现方案是Redis Sentinel，是Redis官方支持的一个多节点高可用及故障转移解决方案。它会监控Redis节点所在服务器的状态，并主动识别和处理某台服务器出现故障的情况，从而确保Redis集群的高可用性。

Sentinel借助Redis的pub/sub模型，所有的Sentinel节点之间会保持着子节点的连接，从而实现集群状态的监控，并在发现任何意外情况时进行处理，确保集群内存储数据的一致性。

from redis import Redis
from redis.sentinel import Sentinel

# 指定Sentinel节点，监控Redis集群
sentinel = {
    ('127.0.0.1', 26379): 'mymaster',
    ('127.0.0.2', 26379): 'mymaster'
}
sentinel = Sentinel(sentinel, socket_timeout=0.1)
# 获取master redis
master = sentinel.discover_master('mymaster')
# 获取sentinel下面所有slaves
slaves = sentinel.discover_slaves('mymaster')
# 我们可以使用链接master或者slaves
master_redis = Redis(**master)
slave_redis = Redis(**slaves[0])

master_redis.set('name', 'scott')
print(slave_redis.get('name'))  # 'scott'

从上述代码可以看出，使用Redis Cluster和Redis Sentinel实现Redis集群具有不同的优势，开发者可以根据自身的业务需求选择适合的方案。所以，深度探索Redis集群的两种实现方案将有助于更好地利用Redis技术来提升服务的可用性和性能，让在线应用更加稳定。