018.redis 阶段性总结：1T 以上海量数据+10 万以上 QPS 高并发+ 99.99% 高可用
讲解 redis 是为了什么？
本课程主题：高并发、亿级流量、高性能、海量数据的场景，电商网站的商品详情页系统的缓存架构
商品详情页系统，大型电商网站，会有很多部分组成，但是支撑高并发、亿级流量的，主要就是其中的大型的缓存架构，在这个大型的缓存架构中，redis 是最最基础的一层
高并发，缓存架构中除了 redis，还有其他的组成部分，但是 redis 至关重要，因为大量的离散请求，随机请求
- 离散请求：各种你未知的用户过来的请求，上千万用户过来访问，每个用户访问 10 次;
- 集中式请求：1 个用户过来，一天访问 1 亿次
大量的离散请求场景下，支撑商品展示的最重要的，就是 redis cluster，去抗住每天上亿的请求流量，支撑高并发的访问
redis cluster 在整个缓存架构中，如何跟其他几个部分搭配起来组成一个大型的缓存系统，后面再讲
讲解的 redis 可以实现什么效果？
我之前一直在 redis 的各个知识点的讲解之前都强调一下，我们要讲解的每个知识点，要解决的问题是什么？
比如 持久化、复制（主从架构）、哨兵（高可用，主备切换）、redis cluster（海量数据+横向扩容+高可用/主备切换）
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持久化：高可用的一部分
在发生 redis 集群灾难的情况下（比如说部分 master + slave 全部死掉了），如何快速进行数据恢复，快速实现服务可用，才能实现整个系统的高可用
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复制：主从架构
master -> slave 复制，读写分离的架构，写 master，读 slave，横向扩容 slave 支撑更高的读吞吐，
主要解决读高并发，10万，20万，30万，上百万，QPS，横向扩容
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哨兵：高可用
结合主从架构使用，在 master 故障的时候，快速将 slave 切换成 master，实现快速的灾难恢复，实现高可用性
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redis cluster：
多 master 读写、数据分布式的存储、横向扩容、水平扩容、快速支撑高达的数据量 + 更高的读写 QPS、自动进行 master -> slave 的主备切换，高可用
这几块知识讲解完之后，就明白了：是让底层的缓存系统（redis），实现能够任意水平扩容，支撑海量数据（1T+，几十 T，10G * 600 redis = 6T），支撑很高的读写 QPS（redis 单机在几万 QPS，10 台，几十万 QPS），高可用性（给我们每个 redis 实例都做好 AOF+RDB 的备份策略+容灾策略，slave -> master 主备切换）
最终实现：1T+ 海量数据、10 万+ 读写 QPS、99.99% 高可用性
redis 的第一套企业级的架构
如果你的数据量不大，单 master 就可以容纳，一般来说你的缓存的总量在 10G 以内就可以，那么建议按照以下架构去部署 redis
- redis 持久化
- 备份方案
- 容灾方案
- replication（主从 + 读写分离）
- sentinal（哨兵集群，3 个节点，高可用性）
这套方案可以支撑：
- 数据量在 10G 以内
- 写 QPS 在几万左右
- 读 QPS 可以上 10 万以上（随你的需求，水平扩容 slave 节点就可以）
- 可用性在 99.99%
redis 的第二套企业级架构
如果你的数据量很大，比如我们课程的 topic，大型电商网站的商品详情页的架构（对标那些国内排名前三的大电商网站，如 *宝，*东，*宁易购），数据量是很大的，需要支撑海量数据
那么就建议使用 redis cluster，多 master 分布式存储数据，水平扩容，
- 数据量 1T+ 以上没问题，只要扩容 master 即可
- 上 10万 的读写 QPS，99.99% 高可用性
::: tip
redis cluster 读写分离支持不太好，readonly 才能去 slave 上读,
所以只需要横向扩容 master 即可
:::
支撑 99.99% 可用性，也没问题，slave -> master的主备切换，冗余 slave 去进一步提升可用性的方案（每个 master 挂一个 slave，但是整个集群再加个 3 个 slave 冗余一下）
我们课程里，两套架构都讲解了，后续的业务系统的开发，主要是基于 redis cluster 去做
从架构的角度，我们的 redis 是可以做到的，水平扩容，只要机器足够，到 1T 数据量，50 万读写 QPS，99.99%
我们现在课程讲解的项目进展到哪里了？
我们要做后续的业务系统的开发，redis 的架构部署好是第一件事情，也是非常重要的，也是你作为一个架构师而言，在对系统进行设计的时候，你必须要考虑到底层的 redis 的并发、性能、能支撑的数据量、可用性
redis：水平扩容，海量数据，上 10 万的读写 QPS，99.99% 高可用性
从架构的角度，我们的 redis 是可以做到的，水平扩容，只要机器足够，到 1T 数据量，50 万读写 QPS，99.99%
正式开始做大型电商网站的商品详情页系统，大规模的缓存架构设计
参考
-中华石杉:亿级流量电商详情页系统实战（第二版）：缓存架构+高可用服务架构+微服务架构
-Mrcode笔记本
