第一段：常见使用方式
Redis的几种常见使用方式包括：
Redis单副本；
Redis多副本（主从）；
Redis Sentinel（哨兵）；
Redis Cluster；
Redis自研.
第二段：各种使用方式的优缺点
①.、Redis单副本
Redis单副本,采用单个Redis节点部署架构,没有备用节点实时同步数据,不提供数据持久化和备份策略,适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景.
优点：
架构简单,部署方便；
高性价比：缓存使用时无需备用节点（单实例可用性可以用supervisor或crontab保证）,当然为了满足业务的高可用性,也可以牺牲一个备用节点,但同时刻只有一个实例对外提供服务；
高性能.
缺点：
不保证数据的可靠性；
在缓存使用,进程重启后,数据丢失,即使有备用的节点解决高可用性,但是仍然不能解决缓存预热问题,所以呢不适用于数据可靠性要求高的业务；
高性能受限于单核CPU的处理能力（Redis是单线程机制）,CPU为主要瓶颈,所以适合操作命令简单,排序、计算较少的场景.也可以考虑用Memcached替代.
Redis多副本,采用主从（replication）部署结构,相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步,并且提供数据持久化和备份策略.主从实例部署在不同的物理服务器上,根据公司的基础环境配置,可以实现同时对外提供服务和读写分离策略.
高可靠性：一方面,采用双机主备架构,能够在主库出现故障时自动进行主备切换,从库提升为主库提供服务,保证服务平稳运行；另一方面,开启数据持久化功能和配置合理的备份策略,能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题；
读写分离策略：从节点可以扩展主库节点的读能力,有效应对大并发量的读操作.
故障恢复复杂,如果没有RedisHA系统（需要开发）,当主库节点出现故障时,需要手动将一个从节点晋升为主节点,同时需要通知业务方变更配置,并且需要让其它从库节点去复制新主库节点,整个过程需要人为干预,比较繁琐；
主库的写能力受到单机的限制,可以考虑分片；
主库的存储能力受到单机的限制,可以考虑Pika；
原生复制的弊端在早期的版本中也会比较突出,如：Redis复制中断后,Slave会发起psync,此时如果同步不成功,则会进行全量同步,主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿；又由于COW机制,导致极端情况下的主库内存溢出,程序异常退出或宕机；主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU（压缩）资源消耗；发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增,阻塞请求,建议升级到最新版本.
Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案,其部署架构主要包括两部分：Redis Sentinel集群和Redis数据集群.
Redis Sentinel集群部署简单；
能够解决Redis主从模式下的高可用切换问题；
很方便实现Redis数据节点的线形扩展,轻松突破Redis自身单线程瓶颈,可极大满足Redis大容量或高性能的业务需求；
可以实现一套Sentinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点.
部署相对Redis主从模式要复杂一些,原理理解更繁琐；
资源浪费,Redis数据节点中slave节点作为备份节点不提供服务；
Redis Sentinel主要是针对Redis数据节点中的主节点的高可用切换,对Redis的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种,对于Redis的从节点有对节点做主观下线操作,并不执行故障转移.
不能解决读写分离问题,实现起来相对复杂.
建议：
如果监控同一业务,可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的方案,反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的方案.
sentinel monitor 配置中的建议设置成Sentinel节点的一半加1,当Sentinel部署在多个IDC的时候,单个IDC部署的Sentinel数量不建议超过（Sentinel数量 – quorum）.
合理设置参数,防止误切,控制切换灵敏度控制：
a. quorum
d. maxclient
e. timeout
部署的各个节点服务器时间尽量要同步,否则日志的时序性会混乱.
Redis建议使用pipeline和multi-keys操作,减少RTT次数,提高请求效率.
Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案,主要解决Redis分布式方面的需求,比如,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis Cluster能起到很好的负载均衡的目的.
无中心架构；
数据按照slot存储分布在多个节点,节点间数据共享,可动态调整数据分布；
可扩展性：可线性扩展到1000多个节点,节点可动态添加或删除；
高可用性：部分节点不可用时,集群仍可用.通过增加Slave做standby数据副本,能够实现故障自动failover,节点之间通过gossip协议交换状态信息,用投票机制完成Slave到Master的角色提升；
降低运维成本,提高系统的扩展性和可用性.
节点会因为某些原因发生阻塞（阻塞时间大于clutser-node-timeout）,被判断下线,这种failover是没有必要的.
数据通过异步复制,不保证数据的强一致性.
多个业务使用同一套集群时,无法根据统计区分冷热数据,资源隔离性较差,容易出现相互影响的情况.
Slave在集群中充当"冷备",不能缓解读压力,当然可以通过SDK的合理设计来提高Slave资源的利用率.
Key批量操作限制,如使用mset、mget目前只支持具有相同slot值的Key执行批量操作.对于映射为不同slot值的Key由于Keys不支持跨slot查询,所以执行mset、mget、sunion等操作支持不友好.
Key事务操作支持有限,只支持多key在同一节点上的事务操作,当多个Key分布于不同的节点上时无法使用事务功能.
Key作为数据分区的最小粒度,不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点.
复制结构只支持一层,从节点只能复制主节点,不支持嵌套树状复制结构.
避免产生hot-key,导致主库节点成为系统的短板.
避免产生big-key,导致网卡撑爆、慢查询等.
重试时间应该大于cluster-node-time时间.
Redis Cluster不建议使用pipeline和multi-keys操作,减少max redirect产生的场景.
Redis自研的高可用解决方案,主要体现在配置中心、故障探测和failover的处理机制上,通常需要根据企业业务的实际线上环境来定制化.
高可靠性、高可用性；
自主可控性高；
贴切业务实际需求,可缩性好,兼容性好.
实现复杂,开发成本高；
需要建立配套的周边设施,如监控,域名服务,存储元数据信息的数据库等；
维护成本高.
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