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Redis作为一个缓存数据库，在互联网行业，备受推崇。其独具的很多优势，可以解决很多业务架构的缓存需求。
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并且测试一下redis在重新分片的过程中，大概需要消耗多少时间。
关于ElastiCache Scaling链接
https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonElastiCache/latest/red-ug/redis-cluster-resharding-online.html
1. 集群有一个统一的endpoint，提供给client访问
2. 创建了3个sharding， 后面的就是分片，具体存在于哪个节点上，一共是有 16384个 hash slot。
3. 点击进入一个 sharding，就可以看到，下面有三个节点，一组两从，但是现在页面，没有显示哪个是主的，那个是从的。我们也可以通过下面的endpoint进行访问，但是如果出现机器宕机，或者需要访问的slot不在这个sharding，就会访问失败。所以，一定要用总的redis endpoint进行访问。
4. 增加sharding 实例
5. 实际完成耗时13分钟（这是一个空的redis cluster，如果是生产环境，数据越多，sharding越慢）
6. 删除shard操作
7. 删除操作10分钟，未完成
8.删除操作完成，总耗时17分钟
总结，redis作为 缓存数据库，一般场景，内存消耗量，缓存数据量不会非常大。或者说，缓存数据量相对稳定。在add shards和delete shards的过程中，都有很长的modifying的时间，这个时间周期，对于redis这种缓存数据库的性能影响，是不能忽略的，所以，建议扩展和收缩的操作，要在业务空闲期间执行。
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