探究Redis集群的不足：揭开其缺点与弊端

redis是目前非常热门的一款内存数据存储解决方案，以其高性能、可靠性与灵活性深得大众爱好。但是，作为一个散布式系统，Redis在集群部署中也存在一些不足，今天我们就一起探究一下Redis集群的缺点与弊端。

1. 单点故障

Redis集群中的每一个节点都是相互独立的，在正常情况下可以对外提供服务。但是一旦某个节点由于网络问题或其他缘由不可用，那末该节点所负责的部份数据就不能被访问，乃至会致使全部集群没法正常工作。这类情况下就需要手动干预，将数据从故障节点迁移到其他可以正常工作的节点。

针对这个问题，Redis提供了哨兵模式和Cluster模式来增强系统的稳定性。在哨兵模式下，监控节点会检测全部集群的运行状态，和监控Redis实例的状态，如果某个实例出现异常，会进行自动的重新选举和主从切换。在Cluster模式下，每一个Redis节点都会存储部份数据，可以做到每一个节点都是相互同等的，没有单点故障的问题。

2. 扩容问题

扩容是散布式系统中必经的一道坎，也是Redis集群中存在的一个问题。在使用一段时间后，随着业务量的增大，Redis存储的数据量也会逐步增加，如果出现了性能瓶颈，就需要对系统进行扩容。但是，在Redis的集群部署中，数据的迁移非常吃紧，需要耗费大量的时间和资源，而且在全部扩容进程中，依然存在数据丢失的可能性。

为了解决这个问题，Redis 3.0版本新增了CLUSTER ADDSLOTS、CLUSTER REBALANCE等命令，可以方便地进行数据迁移和自动的负载均衡。当新增一个节点时，可使用增量迁移的方式，将部份数据自动分配到新节点上，实现无缝扩容。

3. 可扩大性问题

Redis集群中，每一个节点仅仅负责一部份数据的存储和访问，因此当数据量增加时，可使用集群来提高并发读写的性能。但是，由于集群中所有节点都独立工作，没有同享状态，这会致使一些操作难以实现，例如全局排序，全局计数器等。

对这个问题，Redis 4.0版本新增了模块化插件的功能，可以通过编写自定义的模块来满足区别的业务需求。例如，可以编写一个模块实现全局计数器，或全局排序，并将自定义的模块集成到Redis中。

4. 存储容量受限

Redis集群中的每一个节点都是内存存储，因此存储容量存在一定的受限性。在实际利用中，如果需要存储海量数据，Redis可能会不太适用，需要斟酌使用其他的解决方案，例如Hadoop、Cassandra等。

总结一下，Redis集群作为一款优秀的内存数据存储解决方案，具有高性能、可靠性和灵活性等优点，但是也存在单点故障、扩容问题、可扩大性问题和存储容量受限等缺点和弊端。对这些问题，Redis官方也在不断升级和完善，相信未来的Redis会更加完善而且更加强大。

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