cluster集群有几个功能，cluster集群环境搭建

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在Redis Cluster 集群中，所有的Redis节点彼此互联，节点内部使用的二进制协议优化传输速度和带宽。

当一个节点挂掉后，集群中超过半数的节点检查失效时才认为该节点已失效。Redis集群中的任意节点都可以和Java客户端连接。Redis集群上的数据分配时才用哈希槽(HASH SLOT)，Redis集群内置了16384个哈希槽。

当有数据需要储存时，Redis会首先使用CRC16算法对Key进行计算，将计算获得的结果对16384取余，这样每一个key都会对应一个取值在0~16383之间的哈希槽，Redis则根据这个余数将该条数据储存到对应的Redis节点上，开发人员可根据每个Redis实例的性能来调整每个Redis实例上哈希槽的分布范围。

您如何比较 MySQL 分片、Cassandra 和 MongoDB？

MongoDB 产品团队（公司）（2013 年至今）10 年

最初回答：您如何比较和对比 MySQL 分片、Cassandra 和 MongoDB？

为了稍微扩展 MySQL 集群 (NDB) 的用例，这是一种在 Web 和电信工作负载中常用的解决方案，用于扩展写入，同时还旨在提供运营商级（即 99.999%）的正常运行时间。

为了纠正 Jared 的上述说法，MySQL Cluster 扩展到 255 个节点，其中 48 个可以是数据节点。数据节点本身提供大量吞吐量，因此不要被声称支持成百上千个节点所吸引，而实际上每个节点的性能都很低。

为了证明这一点，4 月份发布了一组基准测试，显示 MySQL 集群仅在 8 台英特尔双插槽、6 核服务器上提供每秒 250 万次更新，每台服务器都配备 24GB 内存：

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在 16 台物理服务器上，MySQL Cluster 每秒提供近 700 万次操作

MySQL Cluster 通过跨商品节点池自动分片表来扩展。这消除了在应用程序层进行分片的需要。分片基于主键的散列，尽管用户可以通过告诉 MySQL Cluster 主键中的哪些字段应该在散列算法中使用来覆盖这一点。主键上的散列通常会导致数据和查询在集群中的分布更均匀。

与其他分布式数据库解决方案不同，用户不会失去执行 JOIN 操作的能力或牺牲 ACID 保证。在 MySQL Cluster (7.2) 的开发版本中，自适应查询本地化将 JOIN 操作下推到数据节点，在那里它们在本地并行执行。我们已经看到测试它的社区成员的吞吐量提高了 20-40 倍：

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您也不仅限于 SQL...MySQL Cluster 支持本地 memcached、REST/HTTP、Java、JPA、C++ 和 LDAP 接口到数据节点，完全绕过 SQL 层

上个月录制了一个网络研讨会，讨论了使用 MySQL Cluster 扩展网络数据库 - 它探讨了以上所有内容以及更多内容：

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