Redis 集群
1. Redis Cluster 简介
2. Redis Cluster 架构
3. 故障转移
1. Redis Cluster 简介
Redis Cluster 是 Redis 官方提供的 Redis 集群功能。
为什么要实现 Redis Cluster？
- Redis 是单线程的（从网络 I/O 处理到实际的读写命令处理），无论单核 CPU 下内存多大，如果需要大量计算能力，还是需要采用分布式以增加 CPU 资源。
- 随着公司发展，用户数量增多，并发越来越多，业务需要更高的 QPS，而主从复制中单机的 QPS（10W）可能无法满足业务需求。
- 数据量的考虑：现有服务器内存不能满足业务数据的需要时，单纯向服务器添加内存不能达到要求，此时需要考虑分布式需求，把数据分布到不同服务器上。
- 网络流量需求：业务的流量已经超过服务器的网卡的上限值，可以考虑使用分布式来进行分流。
- 离线计算，需要中间环节缓冲等别的需求。
Redis Cluster 缺点
当节点数量很多时，性能不会很高。
解决方案：使用 smart 智能客户端操作集群达到通信效率最大化。客户端内部负责计算维护键，槽以及节点的映射，用于快速定位到目标节点。智能客户端知道由哪个节点负责管理哪个槽，而且当节点与槽的映射关系发生改变时，客户端也会知道这个改变，这是一种非常高效的方式。
集群的限制
key 批量操作支持有限：例如 mget、mset 必须在一个 slot。
key 事务和 Lua 支持有限：操作的 key 必须在一个节点。
key 是数据分区的最小粒度：不支持 bigkey 分区。
不支持多个数据库：集群模式下只有一个 db0。
复制只支持一层：不支持树形复制结构。
Redis Cluster 满足容量和性能的扩展性，很多业务“不需要”。
大多数时客户端性能会“降低”。 命令无法跨节点使用：mget、keys、scan、flush、sinter 等。 Lua 和事务无法跨节点使用。
客户端维护更复杂：SDK 和应用本身消耗（例如更多的连接池）。
数据分布
为什么要做数据分布？
全量数据，单机 Redis 节点无法满足要求，按照分区规则把数据分到若干个子集当中。
常用数据分布之顺序分布
顺序分区常用在关系型数据库的设计。
常用数据分布之哈希分布
虚拟槽分区
虚拟槽分区是 Redis Cluster 采用的分区方式。
预设虚拟槽，每个槽就相当于一个数字，有一定范围。每个槽映射一个数据子集，一般比节点数大。
Redis Cluster 中预设虚拟槽的范围为 0 到 16383
每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定这个 key 存放在哪个槽（slot）。
步骤：
- 把 16384 个槽按照节点数量进行平均分配，由节点进行管理。
- 对每个 key 按照 CRC16 规则进行 hash 运算。
- 把 hash 结果对 16383 进行取余。
- 把余数发送给 Redis 节点。
- 节点接收到数据，验证是否在自己管理的槽编号的范围。
- 如果在自己管理的槽编号范围内，则把数据保存到数据槽中，然后返回执行结果。
- 如果在自己管理的槽编号范围外，则会把数据发送给正确的节点，由正确的节点来把数据保存在对应的槽中。
需要注意的是：Redis Cluster 的节点之间会共享消息，每个节点都会知道是哪个节点负责哪个范围内的数据槽。
虚拟槽分布方式中，由于每个节点管理一部分数据槽，数据保存到数据槽中。当节点扩容或者缩容时，对数据槽进行重新分配迁移即可，数据不会丢失。
虚拟槽分区特点：
- 使用服务端管理节点、槽、数据。例如 Redis Cluster。
- 可以对数据打散，又可以保证数据分布均匀
2. Redis Cluster 架构
1）节点
- Redis Cluster 是分布式架构的：即 Redis Cluster 中有多个节点，每个节点都负责进行数据读写操作。
- 每个节点之间会进行通信。
2）meet 操作
- meet 操作是节点之间完成相互通信的基础，meet 操作有一定的频率和规则。
所有的 Redis 节点彼此互连，内部使用二进制协议优化传输速度和带宽。
客户端与 Redis 节点直连，不需要中间 proxy 层。客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可。
3）分配槽
把 16384 个槽平均分配给节点进行管理，每个节点只能对自己负责的槽进行读写操作。
由于每个节点之间都彼此通信，每个节点都知道其他节点负责管理的槽范围。
客户端访问任意节点时，对数据 key 按照 CRC16 规则进行 hash 运算，然后将运算结果对 16383 进行取余，如果余数在当前访问的节点管理的槽范围内，则直接返回对应的数据
如果不在当前节点负责管理的槽范围内，则会告诉客户端去哪个节点获取数据，由客户端去正确的节点获取数据。
4）复制
Cluster 自动做 master+slave 的主从复制和读写分离、master+slave 高可用和主备切换、支持多个 master 的 hash slot 即数据分布式存储。
3. 故障转移
集群自动故障转移过程分为故障发现和节点恢复。节点下线分为主观下线和客观下线：
- 当超过半数的主节点（master）认为故障节点为主观下线时，则标记这个节点为客观下线状态。
- 从节点（slave）负责对客观下线的主节点（master）触发故障恢复流程，保证集群的可用性。
节点失效机制：选举
ping/pong 模式
- Redis Cluster 通过 ping/pong 消息实现故障发现。
- ping/pong 不仅能传递节点与槽的对应消息，也能传递其他状态，比如：节点主从状态，节点故障等。
- 故障发现就是通过这种模式来实现，分为主观下线和客观下线。
集群中所有 master 参与投票，如果半数以上 master 节点与其中一个 master 节点通信超时（cluster-node-timeout），则认为该 master 节点挂掉。
什么时候整个集群不可用（cluster_state：fail）？
- 如果集群任意 master 挂掉，且当前 master 没有 slave，则集群进入 fail 状态。也可以理解成集群的 [0-16383] slot 映射不完全时进入 fail 状态。
- 如果集群超过半数以上 master 挂掉，无论是否有 slave，集群进入 fail 状态。
