今天装修百科网给各位分享redis硬件怎么设置的知识，其中也会对如何在redis配置masterName(redis.mastername)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！

如何在redis配置masterName

1. Redis默认不是以守护进程的方式运行，可以通过该配置项修改，使用yes启用守护进程
daemonize no
2. 当Redis以守护进程方式运行时，Redis默认会把pid写入/var/run/redis.pid文件，可以通过pidfile指定
pidfile /var/run/redis.pid
3. 指定Redis**端口，默认端口为6379，作者在自己的一篇博文中解释了为什么选用6379作为默认端口，因为6379在手机按键上MERZ对应的号码，而MERZ取自意大利歌女Alessia Merz的名字
port 6379
4. 绑定的主机地址
bind 127.0.0.1
5.当 客户端闲置多长时间后关闭连接，如果指定为0，表示关闭该功能
timeout 300
6. 指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为verbose
loglevel verbose
7. 日志记录方式，默认为标准输出，如果配置Redis为守护进程方式运行，而这里又配置为日志记录方式为标准输出，则日志将会发送给/dev/null
logfile stdout
8. 设置数据库的数量，默认数据库为0，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id
databases 16
9. 指定在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件，可以多个条件配合
save
Redis默认配置文件中提供了三个条件：
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
分别表示900秒（15分钟）内有1个更改，300秒（5分钟）内有10个更改以及60秒内有10000个更改。

10. 指定存储至本地数据库时是否压缩数据，默认为yes，Redis采用LZF压缩，如果为了节省CPU时间，可以关闭该选项，但会导致数据库文件变的巨大
rdbcompression yes
11. 指定本地数据库文件名，默认值为dump.rdb
dbfilename dump.rdb
12. 指定本地数据库存放目录
dir ./
13. 设置当本机为slav服务时，设置master服务的IP地址及端口，在Redis启动时，它会自动从master进行数据同步
slaveof
14. 当master服务设置了密码保护时，slav服务连接master的密码
masterauth
15. 设置Redis连接密码，如果配置了连接密码，客户端在连接Redis时需要通过AUTH 命令提供密码，默认关闭
requirepass foobared
16. 设置同一时间最大客户端连接数，默认无限制，Redis可以同时打开的客户端连接数为Redis进程可以打开的最大文件描述符数，如果设置 maxclients 0，表示不作限制。当客户端连接数到达限制时，Redis会关闭新的连接并向客户端返回max number of clients reached错误信息
maxclients 128
17. 指定Redis最大内存限制，Redis在启动时会把数据加载到内存中，达到最大内存后，Redis会先尝试清除已到期或即将到期的Key，当此方法处理 后，仍然到达最大内存设置，将无法再进行写入操作，但仍然可以进行读取操作。Redis新的vm机制，会把Key存放内存，Value会存放在swap区
maxmemory
18. 指定是否在每次更新操作后进行日志记录，Redis在默认情况下是异步的把数据写入磁盘，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为 redis本身同步数据文件是按上面save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。默认为no
appendonly no
19. 指定更新日志文件名，默认为appendonly.aof
appendfilename appendonly.aof
20. 指定更新日志条件，共有3个可选值：
no：表示等操作系统进行数据缓存同步到磁盘（快）
always：表示每次更新操作后手动调用fsync()将数据写到磁盘（慢，安全）
everysec：表示每秒同步一次（折衷，默认值）
appendfsync everysec

21. 指定是否启用虚拟内存机制，默认值为no，简单的介绍一下，VM机制将数据分页存放，由Redis将访问量较少的页即冷数据swap到磁盘上，访问多的页面由磁盘自动换出到内存中（在后面的文章我会仔细分析Redis的VM机制）
vm-enabled no
22. 虚拟内存文件路径，默认值为/tmp/redis.swap，不可多个Redis实例共享
vm-swap-file /tmp/redis.swap
23. 将所有大于vm-max-memory的数据存入虚拟内存,无论vm-max-memory设置多小,所有索引数据都是内存存储的(Redis的索引数据 就是keys),也就是说,当vm-max-memory设置为0的时候,其实是所有value都存在于磁盘。默认值为0
vm-max-memory 0
24. Redis swap文件分成了很多的page，一个对象可以保存在多个page上面，但一个page上不能被多个对象共享，vm-page-size是要根据存储的 数据大小来设定的，作者建议如果存储很多小对象，page大小最好设置为32或者64bytes；如果存储很大大对象，则可以使用更大的page，如果不 确定，就使用默认值
vm-page-size 32
25. 设置swap文件中的page数量，由于页表（一种表示页面空闲或使用的bitmap）是在放在内存中的，，在磁盘上每8个pages将消耗1byte的内存。
vm-pages 134217728
26. 设置访问swap文件的线程数,最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的，可能会造成比较长时间的延迟。默认值为4
vm-max-threads 4
27. 设置在向客户端应答时，是否把较小的包合并为一个包发送，默认为开启
glueoutputbuf yes
28. 指定在超过一定的数量或者最大的元素超过某一临界值时，采用一种特殊的哈希算法
hash-max-zipmap-entries 64
hash-max-zipmap-value 512
29. 指定是否激活重置哈希，默认为开启（后面在介绍Redis的哈希算法时具体介绍）
activerehashing yes
30. 指定包含其它的配置文件，可以在同一主机上多个Redis实例之间使用同一份配置文件，而同时各个实例又拥有自己的特定配置文件

ubuntu 阿里云服务器安装的redis配置文件在哪

redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。问题是这个项目还很新，可能还不足够稳定，redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。问题是这个项目还很新，可能还不足够稳定，而且没有在实际的一些大型系统应用的实例。此外，缺乏mc中批量get也是比较大的问题，始终批量获取跟多次获取的网络开销是不一样的。

性能测试结果：

SET操作每秒钟 110000 次，GET操作每秒钟 81000 次，服务器配置如下：

Linux 2.6, Xeon X3320 2.5Ghz.

stackoverflow 网站使用 Redis 做为缓存服务器。

安装过程：

Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器。

Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。

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**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**，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**，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。