作者：迫不及待的口琴\链接：https://www.cnblogs.com/Coura...我们在搭建集群的时候，首先要明白需要解决什么问题。在搞清楚这个之前，想一想单节点、单实例、单机的问题是什么？单点故障的能力是有限的，能够支持的连接也是有限的（性能不够）。为了解决这些问题，我们需要对服务器进行集群。扩展服务器呢？这里有一个概念，微服务设计的原则之一——AKF原则微服务拆分原则AKF首先看单节点的单点故障。由于单个节点很容易挂掉，所以可以复制。这里设计了三个概念，master-slave，master-master，master-standby。简单来说，master-master相当于多台服务器同时对外提供读写：master-slave，宿主机可以读写，但一般只提供对外写，从机提供外读：主备，主机提供读写，备机不对外提供服务。当主机挂掉时，备机选举主机对外提供服务。从X轴分切可以看出，这几款分切机中的一台可以看做是另一台机器的镜像，基本都是全数据的。这种分裂方式是AKF分裂方式之一：X轴分裂上图是AKF分裂的示意图。为了解决单点故障，采用多台数据全量的机器做备份，比如上面提到的master和master，master和backup。特点是任意两台机器包含相似的数据。一个站可以看作是另一个站的镜像。这时候Y轴拆分又出现了新的问题。例如，在服务器中，某些功能可能会被频繁访问，涉及到的数据可能会被频繁读写，而其他数据则很少被访问。这时候就可以把这部分数据拆分开来，也就是继续按照功能和业务拆分服务器。这种拆分就是AFK中的Y轴拆分，另外，Y轴上只扩展了一台业务服务器，可能会出现单点问题，所以可以结合AFK的X轴拆分原理，继续拆分Y轴上有的点刚刚在X轴上拆分。Z轴拆分是基于上面的AFK原理X-Y拆分之后，在服务器端展示进行master-slave主从复制，然后进行业务拆分。不同的Redis负责不同的业务请求。这时候，就会出现新的问题，比如对于Y轴上的一个Redis，它负责某个业务，但是今天这个业务的数据访问非常庞大，所以我们要拆分AFK的Z轴上的数据请求，比如，首先分析数据请求情况，然后根据访问来源，分为北京和上海。不同的Redis虽然负责不同的数据，但是负责的是同一个业务。AFK拆分图：AFK总结X轴拆分：水平复制，即单个系统多跑几个实例，做一个集群加负载均衡模式，master-master，master-standby，master-slave。Y轴拆分：基于不同业务拆分Z轴拆分：基于数据拆分。近期热点文章推荐：1.1000+Java面试题及答案（2022最新版）2.厉害了！Java协程来了。..3.SpringBoot2.x教程，太全面了！4、SpringBoot2.6正式发布，一大波新特性。.5.《Java开发手册（嵩山版）》最新发布，赶快下载吧！感觉不错，别忘了点赞+转发！
