Redis(三)-Redis Sentinel和Redis Cluster
Redis Sentinel
Redis-Sentinel(哨兵模式)是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案，当用Redis做Master-slave的高可用方案时，假如master宕机了，Redis本身(包括它的很多客户端)都没有实现自动进行主备切换，而Redis-sentinel本身也是一个独立运行的进程，它能监控多个master-slave集群，发现master宕机后能进行自动切换。它的主要功能有以下几点：
- 不时地监控redis是否按照预期良好地运行;
- 如果发现某个redis节点运行出现状况，能够通知另外一个进程(例如它的客户端);
- 能够进行自动切换。当一个master节点不可用时，能够选举出master的多个slave(如果有超过一个slave的话)中的一个来作为新的master,其它的slave节点会将它所追随的master的地址改为被提升为master的slave的新地址。
从上图中可以得出Sentinel其实就是Client和Redis之间的桥梁，所有的客户端都通过Sentinel程序获取Redis的Master服务。首先Sentinel是集群部署的，Client可以链接任何一个Sentinel服务所获的结果都是一致的。其次，所有的Sentinel服务都会对Redis的主从服务进行监控，当监控到Master服务无响应的时候，Sentinel内部进行仲裁，从所有的 Slave选举出一个做为新的Master。并且把其他的slave作为新的Master的Slave。最后通知所有的客户端新的Master服务地址。如果旧的Master服务地址重新启动，这个时候，它将被设置为Slave服务。
Sentinel 可以管理master-slave节点，看似Redis的稳定性得到一个比较好的保障。但是如果Sentinel是单节点的话，如果Sentinel宕机了，那master-slave这种模式就不能发挥其作用了。幸好Sentinel也支持集群模式，Sentinel的集群模式主要有以下几个好处：
- 即使有一些sentinel进程宕掉了，依然可以进行redis集群的主备切换；
- 如果只有一个sentinel进程，如果这个进程运行出错，或者是网络堵塞，那么将无法实现redis集群的主备切换（单点问题）;
- 如果有多个sentinel，redis的客户端可以随意地连接任意一个sentinel来获得关于redis集群中的信息。
Redis Sentinel 集群模式可以增强整个Redis集群的稳定性与可靠性，但是当某个节点的master节点挂了要重新选取出新的master节点时，Redis Sentinel的集群模式选取的复杂度显然高于单点的Redis Sentinel 模式，此时需要一个比较靠谱的选取算法，即Redis Sentinel 集群模式的 “仲裁会”。
Redis Sentinel 集群模式的 “仲裁会”
当一个master被sentinel集群监控时，需要为它指定一个参数，这个参数指定了当需要判决master为不可用，并且进行failover时，所需要的sentinel数量，本文中我们暂时称这个参数为票数,不过，当failover主备切换真正被触发后，failover并不会马上进行，还需要sentinel中的大多数sentinel授权后才可以进行failover。当ODOWN时，failover被触发。failover一旦被触发，尝试去进行failover的sentinel会去获得“大多数”sentinel的授权（如果票数比大多数还要大的时候，则询问更多的sentinel)这个区别看起来很微妙，但是很容易理解和使用。例如，集群中有5个sentinel，票数被设置为2，当2个sentinel认为一个master已经不可用了以后，将会触发failover，但是，进行failover的那个sentinel必须先获得至少3个sentinel的授权才可以实行failover。如果票数被设置为5，要达到ODOWN状态，必须所有5个sentinel都主观认为master为不可用，要进行failover，那么得获得所有5个sentinel的授权。
Redis Cluster
数据分布
哈希分布
-
节点取余分区
hash(key)%nodes，这种分区方式的主要问题是节点伸缩。
推荐采用翻倍扩容方式，即增加节点数至原来的2倍，这种扩容方式需要迁移的数据约是50%。 -
一致性哈希分区
客户端分片：哈希+顺时针(优化取余)
节点伸缩：只影响临近节点，但是还是有数据迁移
翻倍伸缩(推荐使用)：能保证最小迁移数据和负载均衡
-
虚拟槽分区
预设虚拟槽：每个槽映射一个数据子集，一般比节点数大
良好的哈希函数：例如CRC16
服务端管理节点、槽、数据：例如Redis Cluster
在对一个key进行hash并取余后，会发送给任意一个节点，节点知道自己负责的槽范围并且节点之间共享消息，当该节点负责这个key就对直接进行操作，否则该节点就通知应该去哪个节点。(在智能客户端模式下，客户端直到每个节点负责的槽范围，就不需要上面的发送给任意一个节点)
