Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案，通过哈希槽（slot）实现数据分片，支持水平扩展，具备高可用性和负载均衡能力，适用于大规模数据场景。

通过以上步骤一般可以解决由于配置不匹配造成的连接错误。在调试问题时，一定要确保服务端和客户端的Redis配置保持同步一致。这能够确保SpringBoot应用顺利连接到正确配置的Redis服务，无论是单机模式还是集群模式。

Union文件系统（UnionFS）是一种**分层、轻量级并且高性能的文件系统**，它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加，同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem) Union 文件系统是 Docker 镜像的基础。 镜像可以通过分层来进行继承，基于基础镜像（没有父镜像），可以制作各种具体的应用镜像。

Redis高可用确保服务持续稳定，避免单点故障导致数据丢失或业务中断。通过主从复制实现数据冗余，哨兵模式支持自动故障转移，Cluster集群则提供分布式数据分片与水平扩展，三者层层递进，保障读写分离、容灾切换与大规模数据存储，构建高性能、高可靠的Redis架构体系。

Redis集群是一种分布式存储方案，旨在解决数据存储容量不足的问题。它通过将数据分片存储在多个节点上，实现数据的横向扩展。常见的分片算法包括哈希求余、一致性哈希和哈希槽分区。其中，Redis采用哈希槽分区算法，将数据均匀分配到16384个槽位中，每个分片负责一部分槽位。当节点故障时，集群通过故障检测和主从切换机制，确保服务的高可用性。集群还支持自动的数据迁移和负载均衡，保障系统稳定运行。

本文介绍了Redis的集群架构与使用经验，包括主从复制、哨兵集群及Cluster分片集群的应用场景与实现原理。内容涵盖Redis主从同步机制、数据分片存储方式、事务支持及与Memcached的区别，并讨论了Redis内存用尽时的处理策略。适用于了解Redis高可用与性能优化方案。

美团面试：MySQL有1000w数据，redis只存20w的数据，如何做 缓存 设计？

在现代大型语言模型（LLM）部署架构中，缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长，如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库，因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项，已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。

本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式，涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用，并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。

🌟蒋星熠Jaxonic，技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构，探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统，用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。