Docker安装Redis
以 Redis 6.0.8 为例：
docker pull redis:6.0.8
单机版安装
简单版 Redis
简单的启动Redis容器：
docker run -p 6379:6379 -d redis:6.0.8
简单版没有配置容器卷映射，当容器被删除时数据无法恢复。
实际应用版Redis
配置文件、数据文件都和容器卷进行映射。
步骤：
- 宿主机创建目录/app/redis
- 在/app/redis下创建文件redis.conf，主要修改以下几项配置
开启密码验证（可选）
requirepass 123
允许redis外地连接，需要注释掉绑定的IP
bind 127.0.0.1
关闭保护模式（可选）
protected-mode no
注释掉daemonize yes，或者配置成 daemonize no。因为该配置和 docker run中的 -d 参数冲突，会导致容器一直启动失败
daemonize no
开启redis数据持久化， （可选）
appendonly yes
即最后的配置文件为：
- 启动docker容器：（因为要使用自定义的配置文件，所以需要指定容器运行的命令为redis-server 容器内配置文件路径）
docker run -d -p 6379:6379 --name redis --privileged=true \-v /app/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -v /app/redis/data:/data \ redis:6.0.8 \ redis-server /etc/redis/redis.conf
集群存储算法
分布式存储算法
分布式存储的常见算法：
● 哈希取余算法分区
● 一致性哈希算法分区
● 哈希槽算法分区
哈希取余算法
算法描述：hash(key) % N（其中，key是要存入Redis的键名，N是Redis集群的机器台数）。用户每次读写操作，都是根据传入的键名经过哈希运算，对机器台数取余决定该键存储在哪台服务器上。
优点：简单直接有效，只需要预估好数据规划好节点，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。
缺点：原来规划好的节点，如果进行了扩容或者缩容，导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算。在服务器个数固定不变时没问题，如果需要弹性扩容或者故障停机的情况下，原来取模公式中的 N就会发生变化，此时经过取模运算的结果就会发生很大变化，导致根据公式获取的服务器变得不可控。
一致性哈希算法
算法背景：一致性哈希算法是为了解决哈希取余算法中的分布式缓存数据变动和映射问题。当服务器个数发生变化时，尽量减少影响到客户端与服务器的映射关系。
算法描述：
一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生Hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个Hash区间[0, 2^32 - 1]，这是一个线性空间。但是在这个算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连（0 = 2^32），这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
它也是按照使用取模的方式。前面的哈希取余算法是对节点个数进行取模，而一致性哈希算法是对 2^32取模。
简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组成一个虚拟的圆环。如假设某个哈希函数H的值空间为 0到2^32 - 1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4.......直到2^32 - 1，也就是说0点左侧的第一个点代表 2^32 - 1。0 和 2^32 - 1在零点钟方向重合，我们把这个由 2^32个点组成的圆环称为Hash环。
