Redis Cluster是Redis官方提供的Redis集群功能
1.为什么要实现Redis Cluster
1.主从复制不能实现高可用
2.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可能无法满足业务需求
3.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
4.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
5.离线计算，需要中间环节缓冲等别的需求2.数据分布
2.1 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
2.2 常用数据分布方式之顺序分布
比如：1到100个数字，要保存在3个节点上，按照顺序分区，把数据平均分配三个节点上
1号到33号数据保存到节点1上，34号到66号数据保存到节点2上，67号到100号数据保存到节点3上
顺序分区常用在关系型数据库的设计
2.3 常用数据分布方式之哈希分布
例如1到100个数字，对每个数字进行哈希运算，然后对每个数的哈希结果除以节点数进行取余，余数为1则保存在第1个节点上，余数为2则保存在第2个节点上，余数为0则保存在第3个节点，这样可以保证数据被打散，同时保证数据分布的比较均匀
哈希分布方式分为三个分区方式：
2.3.1 节点取余分区
比如有100个数据，对每个数据进行hash运算之后，与节点数进行取余运算，根据余数不同保存在不同的节点上
节点取余方式是非常简单的一种分区方式
节点取余分区方式有一个问题：即当增加或减少节点时，原来节点中的80%的数据会进行迁移操作，对所有数据重新进行分布
节点取余分区方式建议使用多倍扩容的方式，例如以前用3个节点保存数据，扩容为比以前多一倍的节点即6个节点来保存数据，这样只需要适移50%的数据。数据迁移之后，第一次无法从缓存中读取数据，必须先从数据库中读取数据，然后回写到缓存中，然后才能从缓存中读取迁移之后的数据
节点取余方式优点：
客户端分片
配置简单：对数据进行哈希，然后取余节点取余方式缺点：
数据节点伸缩时，导致数据迁移
迁移数量和添加节点数据有关，建议翻倍扩容
2.3.2 一致性哈希分区
一致性哈希原理：
将所有的数据当做一个token环，token环中的数据范围是0到2的32次方。然后为每一个数据节点分配一个token范围值，这个节点就负责保存这个范围内的数据。
对每一个key进行hash运算，被哈希后的结果在哪个token的范围内，则按顺时针去找最近的节点，这个key将会被保存在这个节点上。
在上面的图中，有4个key被hash之后的值在在n1节点和n2节点之间，按照顺时针规则，这4个key都会被保存在n2节点上，
如果在n1节点和n2节点之间添加n5节点，当下次有key被hash之后的值在n1节点和n5节点之间，这些key就会被保存在n5节点上面了
在上面的例子里，添加n5节点之后，数据迁移会在n1节点和n2节点之间进行，n3节点和n4节点不受影响，数据迁移范围被缩小很多
同理，如果有1000个节点，此时添加一个节点，受影响的节点范围最多只有千分之2
一致性哈希一般用在节点比较多的时候一致性哈希分区优点：
采用客户端分片方式：哈希 + 顺时针(优化取余)
节点伸缩时，只影响邻近节点，但是还是有数据迁移一致性哈希分区缺点：
翻倍伸缩，保证最小迁移数据和负载均衡2.3.3 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
步骤：
1.把16384槽按照节点数量进行平均分配，由节点进行管理
2.对每个key按照CRC16规则进行hash运算
3.把hash结果对16383进行取余
4.把余数发送给Redis节点
5.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2.3 顺序分布与哈希分布的对比
3.Redis Cluster基本架构
3.1 节点
Redis Cluster是分布式架构：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。
3.2 meet操作
节点之间会相互通信
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
3.3 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，每个节点都知道另外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，然后对运算结果对16383进行取作，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
3.4 复制
保证高可用，每个主节点都有一个从节点，当主节点故障，Cluster会按照规则实现主备的高可用性
对于节点来说，有一个配置项：cluster-enabled，即是否以集群模式启动
3.5 客户端路由
3.5.1 moved重定向
1.每个节点通过通信都会共享Redis Cluster中槽和集群中对应节点的关系
2.客户端向Redis Cluster的任意节点发送命令，接收命令的节点会根据CRC16规则进行hash运算与16383取余，计算自己的槽和对应节点
3.如果保存数据的槽被分配给当前节点，则去槽中执行命令，并把命令执行结果返回给客户端
4.如果保存数据的槽不在当前节点的管理范围内，则向客户端返回moved重定向异常
5.客户端接收到节点返回的结果，如果是moved异常，则从moved异常中获取目标节点的信息
6.客户端向目标节点发送命令，获取命令执行结果
需要注意的是：客户端不会自动找到目标节点执行命令
槽命中：直接返回
[root@mysql ~]# redis-cli -p 9002 cluster keyslot hello
(integer) 866槽不命中：moved异常
[root@mysql ~]# redis-cli -p 9002 cluster keyslot php
(integer) 9244
[root@mysql ~]# redis-cli -c -p 9002
127.0.0.1:9002> cluster keyslot hello
(integer) 866
127.0.0.1:9002> set hello world
-> Redirected to slot [866] located at 192.168.81.100:9003
OK
192.168.81.100:9003> cluster keyslot python
(integer) 7252
192.168.81.100:9003> set python best
-> Redirected to slot [7252] located at 192.168.81.101:9002
OK
192.168.81.101:9002> get python
"best"
192.168.81.101:9002> get hello
-> Redirected to slot [866] located at 192.168.81.100:9003
"world"
192.168.81.100:9003> exit
[root@mysql ~]# redis-cli -p 9002
127.0.0.1:9002> cluster keyslot python
(integer) 7252
127.0.0.1:9002> set python best
OK
127.0.0.1:9002> set hello world
(error) MOVED 866 192.168.81.100:9003
127.0.0.1:9002>