一 主动触发主从切换
redis-cli --cluster failover 命令时，通常需要指定一些参数来控制故障转移的行为，例如：
--cluster-slave <node-id>：指定要执行故障转移的从节点ID。如果不指定，命令会在当前连接的从节点上执行故障转移。
--force 或 -f：强制执行故障转移，即使当前主节点看起来是正常的。这通常用于一些特殊的故障恢复场景。
--master-id <master-node-id>：指定要故障转移的主节点的ID。这通常与 --cluster-slave 一起使用，以明确指定哪个从节点应该接管哪个主节点。
二 集群成员
redis-cli -c cluster nodes
三 常见问题
集群完整性问题：
当cluster-require-full-coverage配置参数设置为yes时，如果集群不是完整的（即不是所有16384个槽都被覆盖），它将停止提供服务。这在生产环境中通常不是期望的行为，因此通常将此参数设置为no。
大数据量下的主从同步问题：
在处理大量数据时，主从同步可能会因为输出缓冲区限制而受阻。可以考虑调整client-output-buffer-limit参数来增加缓冲区大小。
节点宕机和自动恢复问题：
有时节点可能会因各种原因（如网络问题、资源不足等）突然宕机，然后自动恢复。这可能是由于主从同步时间过长，超过了集群的超时时间。可以考虑增加cluster-node-timeout的值。
集群扩展和缩减问题：
在扩展或缩减集群时，需要小心处理槽的重新分配和数据迁移，以避免数据丢失或服务中断。
数据倾斜
在Redis Cluster中，数据应该均匀分布在各个节点上。然而，由于数据访问模式的不同，某些节点可能会成为热点，存储的数据量远大于其他节点，导致数据倾斜。这可能会影响集群的性能和可扩展性。
1、 BigKey是指那些值很大或者保存大量集合元素的键。它们会导致实例的数据量增加，内存消耗也相应增加，还可能造成实例IO线程阻塞。解决这个问题的一个方法是将BigKey拆分成小的集合类型数据，分散在不同实例上。
2、 重新评估和调整数据分片策略，确保数据能够均匀分布到各个节点。这可能涉及重新分配槽位或使用更复杂的哈希算法来实现更均匀的数据分布。
3、采用多级缓存或者其他方式进行分散，减少对Redis的直接请求
请求倾斜
与数据倾斜类似，某些节点的请求量可能会远高于其他节点，导致请求倾斜。这可能是由于热点key的存在，使得大量请求都集中在少数几个节点上。为了解决这个问题，可以考虑使用本地缓存、消息队列等技术来分散请求负载。
1、分析数据的访问模式，确认是否存在热点数据或热点键。
2、如果是由于数据分布不均匀导致的请求倾斜，可以考虑重新分配槽位，使得数据更加均匀地分布在各个节点上。
3、对于读密集型的场景，可以在应用层使用本地缓存来缓存热点数据，减少对Redis的直接请求，从而分散请求负载。
4、避免大键值对和热点键的产生，合理地设计数据结构，例如将大的哈希表拆分成多个小的哈希表，或使用其他数据结构如列表、集合等来分散数据和请求。
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