Redis集群介绍
redis主从，解决了redis单点问题，但是没有实现redis状态监控及故障自动切换，于是后来又引入了sentinel（哨兵）解决此问题。但是依然没能解决数据的一个并发读写的问题，那么Redis 集群就是来解决此问题的，它是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集。Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性，在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下可以继续处理命令。
常见Redis集群方案
在介绍Redis Cluster集群方案之前，为了方便对比，先简单了解一下业界常见的Redis集群方案
1 基于客户端分片
Redis Sharding是Redis Cluster出来之前，业界普遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是基于哈希算法，根据Redis数据的key的哈希值对数据进行分片，将数据映射到各自节点上，优点在于实现简单，缺点在于当Redis集群调整，每个客户端都需要更新调整
2 基于代理服务器分片
客户端发送请求到独立部署代理组件，代理组件解析客户端的数据，并将请求转发至正确的节点，最后将结果回复给客户端
优点在于透明接入，容易集群扩展，缺点在于多了一层代理转发，性能有所损耗
3 Redis Sentinel(哨兵)
Redis Sentinel是官方从Redis 2.6版本提供的高可用方案，在Redis主从复制集群的基础上，增加Sentinel集群监控整个Redis集群。当Redis集群master节点发生故障时，Sentinel进行故障切换，选举出新的master，同时Sentinel本身支持高可用集群部署
优点在于支持集群高可用，高性能读写，缺点在于没有实现数据分片，每个节点需要承载完整数据集，负载能力受当个Redis服务器限制，仅支持通过增加机器内存实现垂直扩容，不支持水平扩展
Redis Cluster设计
1 整体设计
Redis Cluster 是 在 3.0 版本正式推出的高可用集群方案，相比Redis Sentinel，Redis Cluster方案不需要额外部署Sentinel集群，而是通过集群内部通信实现集群监控，故障时主从切换；同时，支持内部基于哈希实现数据分片，支持动态水平扩容
整体架构如下：
集群中有多个主节点，每个主节点有多个从节点，主从节点间数据一致，最少需要3个主节点，每个主节点最少需要1个从节点
- 高可用：当master节点故障时，自动主从切换
- 高性能：主节点提供读写服务，从节点只读服务，提高系统吞吐量
- 可扩展性：集群的数据分片存储，主节点间数据各不同，各自维护对应数据，可以为集群添加节点进行扩容，也可以下线部分节点进行水平缩容
2 数据分片
将整个数据集按照一定规则分配到多个节点上，称为数据分片，Redis Cluster采用的分片方案是哈希分片
基本原理如下：
Redis Cluster首先定义了编号0 ~ 16383的区间，称为槽，所有的键根据哈希函数映射到0 ~ 16383整数槽内，计算公式：slot=CRC16（key）&16383。每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据
槽是 Redis 集群管理数据的基本单位，集群扩容收缩就是槽和数据在节点之间的移动
槽与节点映射关系如下：
- 每个集群节点维护着一个16384 bit (2kB)的位数组，每个bit对应相同编号的槽，用 0 / 1标识对于某个槽自己是否拥有
- 集群节点同时还维护着槽到集群节点的映射，是由长度为16384，数组下标代表槽编号，值为节点信息的数组
3 集群扩容
Redis Cluster支持不影响集群对外服务的情况下，对集群进行动态扩容或缩容，当Redis 新节点加入现有集群后，需要为其迁移槽和数据，确保迁移后每个节点负责相似数量的槽，使数据分布均匀在各节点上
整个数据迁移涉及系列操作，Redis提供了集群管理工具，包括基于Ruby的redis-trib.rb，还Redis5新提供的基于C语言redis-cli，下面的介绍以redis-cli为例
源节点将指定slot数据迁移到目标节点，基本流程如下：
- (1) redis-cli设置目标节点指定slot状态importing，让目标节点准备迁入slot数据
- (2) redis-cli设置源节点指定slot状态migrating，让让源节点准备迁出slot的数据
- (3) redis-cli批量迁移源节点指定slot中的数据到目标节点
- (4) 数据迁移完后 redis-cli向集群所有主节点通知槽被分配给目标节点，主节点更新slot与节点映射关系信息
通常情况下，如果客户端请求的数据不在节点上，节点会回复 MOVED 重定向信息，客户端根据该信息再请求正确的节点。对于正在迁移的slot数据，保证客户端仍然能正常访问的设计如下：
- (1) 迁移完成后才更新slot与节点映射关系信息，如果迁移进行中的映射信息保持与迁移前一致
- (2) 如果客户端访问源节点，访问的key尚未迁出，则正常的处理该key
- (3) 如果客户端访问源节点，访问的key尚已迁出，源节点返回ASK重定向信息
- (4) 客户端根据ASK 重定向异常提取出目标节点信息，先向目标节点发送ASKING命令请求操作，再执行键命令
ASK 和 MOVED 这2个重定向控制有如下区别：
- ASK 重定向说明集群正在进行 slot 数据迁移，客户端无法知道什么时候迁移完成，因此只能是临时性的重定向，客户端不会更新 slot 到 Redis 节点的映射缓存。
- MOVED 重定向说明键对应的slot 已经明确指定到新的节点，因此需要更新 slot 到 Redis 节点的映射缓存
4 CAP取舍
CAP包括：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance），系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须在C和A之间做出选择
Redis Cluster选择了AP架构，为了保证可用性，Redis并不保证强一致性，在特定条件下会出现数据不一致甚至丢失写操作
第一个原因是：为了在性能和一致性上做出权衡，主从节点间数据同步是异步复制的，当客户端成功写入master节点，master返回成功，master节点才将写操作异步复制给slave节点
另外一个原因是，当集群发送网络分区，集群可能会分为两部分：多数派和少数派，假如masterA节点位于少数派，如果网络分区发生时间较短，那么集群将会继续正常运作；如果分区的时间足够长，让多数派中选举为新的master替代matsterA，那么分区期间写入masterA的数据就丢失了
在网络分区期间， 客户端可以向matsterA发送写命令的最大时间是有限制的， 这一时间限制称为节点超时时间（cluster-node-timeout），是 Redis集群的一个重要的配置选项
总结
至此，Redis Cluster集群原理介绍到这里
