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Redis的AKF架构

今天我们来学习一下Redis中比较常见的AKF架构，话不多说，咱们马上开始！

单点故障：只有一台Redis的话，如果它出现故障了，那么就相当于整个服务都不可用了

缓存容量：单台Redis的缓存容量有限，在多数据的场景下不适合使用

访问压力：单台Redis在高并发的生产环境下是会承受很大压力的，有可能压力过高而崩溃

这个主要是为了解决单点故障的问题！

正如上图所示，将一条Redis的数据复制到多台Redis上，用户可以访问上述任意一台Redis，这样就算其中一台Redis出故障了，也还有其他Redis可以提供服务。

这个维度主要是为了解决Redis缓存容量不够大的问题！

我们可以根据不同的业务场景在y轴的维度上，分成多台Redis，每个Redis分管一种业务。

y轴维度上的Redis，用户都可以访问的。

这时候说不定会有朋友问了：y轴维度上分管不同业务的Redis是单台啊，这也是会有单点故障的，那该如何解决呢？

很简单，在y轴上的每台Redis都开一个x轴：

这样就可以很好地解决了y轴上每台Redis的单点故障问题。

这个维度上的扩展主要是为了减缓Redis的访问压力，或者是解决缓存容量问题！

这个是基于当前业务的前提下，对数据做进一步的拆分，是粒度更小的；这样不仅可以减缓Redis的访问压力，而且还可以在一定程度上解决单台Redis缓存容量有限的问题。

相信各位朋友看到这里已经对Redis中AKF架构有所了解，那么大家可以思考一下以下问题进行相应的巩固：

x轴上Redis与Redis之前的数据复制是如何实现的？

y轴是根据业务场景拆分Redis的，那究竟是如何拆分业务的呢？

z轴上什么时候才需要进行更小粒度的拆分？

【集群】Redis的AKF架构