[python]操作redis sentinel以及cluste

先了解清楚sentinel和cluster的差别，再学习使用python操作redis的API，感觉会更加清晰明白。

1、redis sentinel和cluster的区别

sentinel遵循主从结构。最小的sentinel会有一个master节点和两个slave节点，三个节点上均有sentinel守护进程在运行。当master挂掉时，会由其余节点投票产生新的master；但是当多数节点都不可用时，例如：三个节点中有两个节点不可用，则failover失败。

数据存储时，master节点负责管理数据，因此所有的写操作均要通过master节点。

cluster则是平行结构。可以理解为是全部N个节点都是相同的replicas，其中有1个replica作为master，其余N-1个同样的节点作为slave。当master挂掉时，cluster会自动指定新的master。

数据存储时，cluster使用哈希槽来进行数据的统一管理，写操作无需通过master操作。

二者的区别如下：

1）sentinel的多数节点挂掉时，failover失败；而cluster在这种情况依然能够正常failover。

2）sentinel需要通过master定位数据所在节点，通过master写入；而cluster统一管理和写入数据。

2、python操作sentinel和cluster实例

关键是搞清楚使用的库和sentinel、cluster的操作流程。

操作sentinel，向集合中写入数据：

from redis.sentinel import Sentinel

# 创建sentinel对象

rs = Sentinel([('localhost', 26379)], socket_timeout=0.1)

# 指定redis实例名为ux_exp

# 创建到master的连接，用于写操作

master = rs.master_for('ux_exp', socket_timeout=0.1)

# 写入数据xxx到16001_top集合

master.sadd('16001_top', 'xxxx')

# 随机读取一个16001_top集合的一个元素

master.srandmember('16001_top',2)

操作cluster，向redis中写入键-值对：

from rediscluster import StrictRedisCluster

# 配置信息

startup_nodes = [{"host": "127.0.0.1", "port": "7000"}]

# 创建cluster对象

rc = StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)

# 插入数据

rc.set("foo", "bar")

# 读取数据

print(rc.get("foo"))

总结，先搞清楚sentinel和cluster的基本原理，才能比较容易的使用python进行相应的操作。