Redis进阶底层原理-Cluster集群底层

Redis实现高可用的方案有很多中，先了解下高可用和分区的概念：

高可用是指系统在面对硬件故障、网络故障、软件错误等意外问题时，仍能给客户端提供正常的服务，尽量的减少服务的阻塞、终端现象。在高可用的方案中一般会采用冗余备份、故障转移、和自动切换技术，来保障系统的可用性和稳定性。
比如Redis中高可用的架构体现：

1、主从复制（replication）

将一个主节点设置多个从节点，从节点会有数据备份的功能，当主节点故障了可以通过人工进行故障转移，将从节点接替主节点

2、哨兵模式（sentinel）

Redis哨兵模式，可以用来监控集群中主从节点状态信息，当发生主节点故障时，会进行自动故障转移工作。

3、Redis集群（cluster）

Cluster是Redis官方提供的分布式解决方式，它可以实现数据分区和自动故障转移。保障了稳定性和可用性。

4、第三方解决方案

除了 Redis 官方提供的高可用方案，还有一些第三方解决方案，如 Twemproxy、Codis 等。这些解决方案可以在 Redis 前面作为代理，提供负载均衡和故障转移的功能，增强 Redis 的可用性和扩展性。

分区集群

分区集群是指将数组分割成多个分区，每个分区只负责一小部分数据的存储和处理，目的是通过数据分割和负载，减少当个服务器的压力，从而使系统能处理更大规模的数据和请求，并具有良好的水平拓展性。提高了系统的性能和吞吐量。

Redis集群 Cluster

集群Cluster使Redis官方提供的一直分布式高可用分区集群解决方案。它实现了数据分片、故障转移、以及方便客户端的路由功能，保障了高可用性和扩展能力。
Redis Cluster使用了分区槽（slots）概念来管理数据分片和迁移的功能。

特性：

1、数据分区：Cluster将数据分割成16384个槽位，每个槽位可以映射一对key-value，这些数据将被不同的Redis节点管理。

2、自动的分区和迁移：Cluster根据Redis节点平均分配不同的槽位范围，数据通过hash算法，确定映射在哪个分区，从而确定由哪个Redis实例存储和处理。当完成故障转移工作，会自动的完成从节点的数据槽位迁移工作。

3、故障转移高可用性：Cluster实现了类似于Sentinel的故障转移功能，当主节点发生故障时，会进行故障转移操作，将从节点顶替主节点，实现了高可用性。

4、gossip协议：Cluster不像Sentinel是一个独立的redis实例去监控和故障转移，主从节点会被以Cluster模式启动，集群节点之前通过流言协议（gossip）进行交互、信息交换和监控，比如当发现主节点出现故障时，各个节点通过流言协议判断并进行故障转移操作。

5、客户端路由：用户客户端和集群的交互是通过集群客户端进行的，集群客户端会通过key的hash值来判断并转发到指定的redis实例上。实现了方便客户端的路由功能。

数据分区：

Redis集群没有使用到一致性Hash，而是引入了Hash槽的概念:

Redis集群一共拥有16384个槽位，每个key通过crc16hash算法校验后对16384取模来决定放入哪个槽，集群的每个Redis节点负责一部分槽位，如下：
比如有3个redis节点，那么：

节点 A 包含 0 到 5500号哈希槽.

节点 B 包含5501 到 11000 号哈希槽.

节点 C 包含11001 到 16384号哈希槽.

这样的结构很容进行删除和新增操作，比如新增一个节点D，只需要将A,B,C三个节点中部分节点迁移到D节点中；如果想删除一个节点A，则将A节点的槽位分摊到B,C节点上即可。在整个槽位迁移过程中，不能导致服务停止状态，所以不会造成集群不可用。但是涉及到迁移的节点会有短暂的不可用窗口，一般会提示客户端数据在迁移过程中：

面对这种问题，可以通过一些手段将影响降到最低：
1、确保迁移速度，比如加大带宽的硬件配置，提高迁移速度，减少不可用时间。
2、逐步迁移：将被迁移的数据进行分批处理，减少不可用窗口。
3、监控和控制：可以做好一些监控措施，当返现服务不可用时，进行响应的对应措施，降低影响。