#码上掘金#
在构建Redis容器化时，技术团队应当采取一系列策略来解决面临的挑战，并确保服务的可靠性。以下是一些建议和解决方案：

1. **设计高可用性架构**：
- 利用Redis Sentinel或Redis Cluster来实现高可用性。Sentinel可以监控Redis主从节点的健康状态，并在主节点故障时自动进行故障转移。Redis Cluster则提供了数据分片和自动故障转移的功能。
- 部署多个Redis副本到不同的宿主机上，确保在单个宿主机故障时，服务仍然可用。

2. **确保数据持久性和备份**：
- 配置持久化卷，确保Redis数据可以持久化到存储中，即使容器重新启动或宿主机宕机，数据也不会丢失。
- 定期备份Redis数据，以便在灾难恢复时能够快速恢复服务。

3. **优化网络配置**：
- 使用固定的IP地址或DNS名称服务，避免因容器IP变化导致的连接问题。
- 考虑使用云厂商提供的负载均衡器或网络解决方案，如云负载均衡（CLB）或虚拟私有云（VPC），以提供稳定的网络连接。

4. **资源管理和调度策略**：
- 合理分配和限制Redis容器的资源，如内存和CPU，避免资源争抢影响性能。
- 在Kubernetes中使用资源配额和限制范围，确保Redis容器在资源充足的环境中运行。

5. **自动化扩缩容机制**：
- 利用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）或Cluster Autoscaler自动调整Redis副本数量，以应对不同的负载需求。
- 对于垂直扩容，可以开发自定义的控制器或使用第三方工具来动态调整Redis容器的配置和资源。

6. **选择和使用Redis Operator**：
- 根据团队的技术栈和需求，选择合适的Redis Operator，如Redis Enterprise Operator或KubeDB，来简化Redis的管理。
- 利用Operator提供的高级特性，如自动备份、升级和监控，来提高运维效率。

你的团队在构建集群时，会选择把有状态的redis、MySQL进行容器化部署吗？

今天看到Python datetime中的年份区间为1到9999，然后calendar中将不在该区间的年份做了改变：

year = 2000 + year % 400 （我简单算了两个数字，公园前一年会被当成2399年）


于是有了一个疑问：为什么Python中年份最小值为1呢？

其它语言中的设计也是？

#码上掘金#

有研究过这个问题的大佬不？（简单搜了下Stack Overflow，没找到答案。）