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与 MySQL 主从复制，从节点可以分担部分读压力不一样，甚至可以增加 slave 或者 slave 的 slave 来分担读压力，Redis 集群中的从节点，默认是不分担读请求的，从节点只作为主节点的备份，仅负责故障转移。
如果是主节点读写压力过大，可以通过增加集群节点数量的方式来分担压力。
以下简单测试 Redis 集群读写时候的节点相应情况，节点集群关系如下，三个主节点组成集群，分别对应三个从节点
往集群中写入 10W 条“字符串类型”的测试数据
<div “>
#!/usr/bin/env Python3
import time
from time import ctime,sleep
from rediscluster import StrictRedisCluster
startup_nodes = [{"host":"127.0.0.1", "port":9000},
{"host":"127.0.0.1", "port":9001},
{"host":"127.0.0.1", "port":9002},
{"host":"127.0.0.1", "port":9003},
{"host":"127.0.0.1", "port":9004},
{"host":"127.0.0.1", "port":9005}
]
redis_conn= StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
for i in range(0, 100000):
try:
redis_conn.set('name'+str(i),str(i)
except:
print("connect to redis cluster error")
#time.sleep(2)10W 个 key 值基本上均匀地落在三个节点上
连续读数据测试，同时观察某一个主从节点的负载
<div “>
#!/usr/bin/env python3
import time
from time import ctime,sleep
from rediscluster import StrictRedisCluster
startup_nodes = [{"host":"127.0.0.1", "port":9000},
{"host":"127.0.0.1", "port":9001},
{"host":"127.0.0.1", "port":9002},
{"host":"127.0.0.1", "port":9003},
{"host":"127.0.0.1", "port":9004},
{"host":"127.0.0.1", "port":9005}
]
redis_conn= StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
for i in range(0, 100000):
try:
redis_conn.get('name'+str(i))
except:
print("connect to redis cluster error")
time.sleep(2)这里以 9000 和 9003 集群中的一对主从节点为例，当查询发起时，同时观察这两个节点的负载，
可以发现主节点 9000 负责处理定位到当前节点的请求，与此同时，而对应的从节点 9003 则没有处理请求信息。
Redis 集群中，默认情况下，查询是根据 key 值的 slot 信息找到其对应的主节点，然后进行查询，而不会在从节点上发起查询
使用 readonly 命令打开客户端连接只读状态，则从节点可以接受读请求（当然在 slave 节点上读，因为复制延迟造成的问题另说）
根据 https://redis-py-cluster.readthedocs.io/en/master/readonly-mode.html 中的说明，
You can overcome this limitation [for scaling read with READONLY mode](http://redis.io/topics/cluster-spec#scaling-reads-using-slave-nodes).
redis-py-cluster also implements this mode. You can access slave by passing readonly_mode=True to StrictRedisCluster (or RedisCluster) constructor.
通过以 readonly_mode=True 的方式连接至集群，重复一下测试，发现从节点依然没有处理读请求
<div “>
#!/usr/bin/env python3
import time
from time import ctime,sleep
from rediscluster import StrictRedisCluster
startup_nodes = [{"host":"127.0.0.1", "port":9000},
{"host":"127.0.0.1", "port":9001},
{"host":"127.0.0.1", "port":9002},
{"host":"127.0.0.1", "port":9003},
{"host":"127.0.0.1", "port":9004},
{"host":"127.0.0.1", "port":9005}
]
redis_conn= StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True, readonly_mode=True)
for i in range(0, 100000):
try:
print(redis_conn.get('name'+str(i)))
except:
print("connect to redis cluster error")
time.sleep(2000)Redis 版本为 5.0.4
不知道为什么 slave 节点没有请求读处理，观察 Redis 请求处理的 stat 状态，依旧重定向到了 master 节点，不知道是否与单机多实例有关
如果每个实例独立部署在一台机器上，readonly_mode=True 的访问模式，slave 节点就可以处理读请求？
ps: 测试环境是在腾讯云服务器 EC2 上安装的 Redis，如果要在本地访问，需要 bind 的 IP 为内网的 IP，然后本地用公网 IP 访问，而不是直接 bind 公网 IP，为此折腾了一阵子。
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