不想谈好吉他的撸铁狗，不是好的程序员
上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构，了解了Redis基于读写分离的主从架构，同时也知道当Redis的master发生故障之后，Sentinel集群是如何执行failover的，以及其执行failover的原理是什么。
这里大概再提一下，Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控，一旦发现了master节点宕机了，就会选举出一个Sentinel节点来执行故障转移，从原来的slave节点中选举出一个，将其提升为master节点，然后让其他的节点去复制新选举出来的master节点。
本篇博客会简单的介绍Redis的Sentinel相关的原理，同时也会在最后的文章给出硬核的实战教程，让你在了解原理之后，能够实际上手的体验整个过程。
之前的文章聊到了Redis的主从复制，聊到了其相关的原理和缺点，具体的建议可以看看我之前写的文章Redis的主从复制。
Redis系列文章：
之前的文章介绍了Redis的简单数据结构的相关使用和底层原理，这篇文章我们就来聊一下Redis应该如何保证高可用。
我们知道虽然单机的Redis虽然性能十分的出色， 单机能够扛住10w的QPS，这是得益于其基于内存的快速读写操作，那如果某个时间Redis突然挂了怎么办？我们需要一种持久化的机制，来保存内存中的数据，否则数据就会直接丢失。
Redis有两种方式来实现数据的持久化，分别是RDB（Redis Database）和AOF（Append Only File)，你可以先简单的把RDB理解为某个时刻的Redis内存中的数据快照，而AOF则是所有记录了所有修改内存数据的指令的集合（也就是Redis指令的集合），而这两种方式都会生成相应的文件落地到磁盘上，实现数据的持久化，方便下次恢复使用。
这是一个系列的文章，打算把Redis的基础数据结构、高级数据结构、持久化的方式以及高可用的方式都讲一遍，公众号会比其他的平台提前更新，感兴趣的可以提前关注，「SH的全栈笔记」，下面开始正文。
如果你是一个有经验的后端或者服务器开发，那么一定听说过Redis，其全称叫Remote Dictionary Server。是由C语言编写的基于Key-Value的存储系统。说直白点就是一个内存数据库，既然是内存数据库就会遇到如果服务器意外宕机造成的数据不一致的问题。
在最近的项目中，有一个需求是对一个很大的数据库进行查询，数据量大概在几千万条。但同时对查询速度的要求也比较高。
这个数据库之前在没有使用Presto的情况下，使用的是Hive，使用Hive进行一个简单的查询，速度可能在几分钟。当然几分钟也并不完全是跑SQL的时间，这里面包含发请求，查询数据并且返回数据的时间的总和。但是即使这样，这样的速度明显不能满足交互式的查询需求。
在实际的开发中，会有这样的场景。有一个微服务需要提供一个查询的服务，但是需要查询的数据库表的数据量十分庞大，查询所需要的时间很长。
此时就可以考虑在项目中加入缓存。
在maven项目中引入如下依赖。并且需要在本地安装redis。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<version>2.0.5.RELEASE</version>
</dependency>