redis集群方案
设计集群方案时，至少要考虑以下因素：
（1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。
（2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。
（3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：
a.业务分割，大集群分为多个小集群；
b.减少不必要的数据；
c.调整数据过期策略等。
（4）适度冗余：Redis可以在不影响集群服务的情况下增加节点，因此节点数量适当冗余即可，不用太大。
集群的原理：
集群最核心的功能是数据分区，因此首先介绍数据的分区规则；然后介绍集群实现的细节：通信机制和数据结构；最后以cluster meet(节点握手)、cluster addslots(槽分配)为例，说明节点是如何利用上述数据结构和通信机制实现集群命令的。
数据分区方案：
数据分区有顺序分区、哈希分区等，其中哈希分区由于其天然的随机性，使用广泛；集群的分区方案便是哈希分区的一种。
哈希分区的基本思路是：对数据的特征值（如key）进行哈希，然后根据哈希值决定数据落在哪个节点。常见的哈希分区包括：哈希取余分区、一致性哈希分区、带虚拟节点的一致性哈希分区等。
（1）哈希取余分区
哈希取余分区思路非常简单：计算key的hash值，然后对节点数量进行取余，从而决定数据映射到哪个节点上。该方案最大的问题是，当新增或删减节点时，节点数量发生变化，系统中所有的数据都需要重新计算映射关系，引发大规模数据迁移。
（2）一致性哈希分区
一致性哈希算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，范围为0-2^32-1；对于每个数据，根据key计算hash值，确定数据在环上的位置，然后从此位置沿环顺时针行走，找到的第一台服务器就是其应该映射到的服务器。
与哈希取余分区相比，一致性哈希分区将增减节点的影响限制在相邻节点。如果在node1和node2之间增加node5，则只有node2中的一部分数据会迁移到node5；如果去掉node2，则原node2中的数据只会迁移到node4中，只有node4会受影响。
一致性哈希分区的主要问题在于，当节点数量较少时，增加或删减节点，对单个节点的影响可能很大，造成数据的严重不平衡。还是以上图为例，如果去掉node2，node4中的数据由总数据的1/4左右变为1/2左右，与其他节点相比负载过高。
（3）带虚拟节点的一致性哈希分区
该方案在一致性哈希分区的基础上，引入了虚拟节点的概念。Redis集群使用的便是该方案，其中的虚拟节点称为槽（slot）。槽是介于数据和实际节点之间的虚拟概念；每个实际节点包含一定数量的槽，每个槽包含哈希值在一定范围内的数据。引入槽以后，
数据的映射关系由数据hash->实际节点，变成了数据hash->槽->实际节点。
在使用了槽的一致性哈希分区中，槽是数据管理和迁移的基本单位。槽解耦了数据和实际节点之间的关系，增加或删除节点对系统的影响很小。仍以上图为例，系统中有4个实际节点，假设为其分配16个槽(0-15)； 槽0-3位于node1，4-7位于node2，
以此类推。如果此时删除node2，只需要将槽4-7重新分配即可，例如槽4-5分配给node1，槽6分配给node3，槽7分配给node4；可以看出删除node2后，数据在其他节点的分布仍然较为均衡。槽的数量一般远小于2^32，远大于实际节点的数量；
在Redis集群中，槽的数量为16384
下面这张图很好的总结了Redis集群将数据映射到实际节点的过程：
（1）Redis对数据的特征值（一般是key）计算哈希值，使用的算法是CRC16。 Crc16（key） = hash
（2）根据哈希值，计算数据属于哪个槽。 Hash % 16384
（3）根据槽与节点的映射关系，计算数据属于哪个节点。
Redis集群搭建：
一、主/从（master/slave）(缺点： 数据冗余，浪费内存 （ping - pong）
1.主节点读写，从节点只能读，不能写
2.当主节点读写数据变化时，会直接同步到从节点
3.一个master可以拥有多个slave，但是一个slave只能对应一个master
主从复制工作机制:
当slave启动后，主动向master发送SYNC命令。master接收到SYNC命令后在后台保存快照（RDB持久化）和缓存保存快照这段时间的命令，然后将保存的快照文件和缓存的命令发送给slave。slave接收到快照文件和命令后加载快照文件和缓存的执行命令。复制初始化后，master每次接收到的写命令都会同步发送给slave，保证主从数据一致性。
主从配置：
redis默认是主数据，所以master无需配置，我们只需要修改slave的配置即可。
a.设置需要连接的master的ip端口:
slaveof 192.168.0.107 6379
b.如果master设置了密码。需要配置：
masterauth
c.连接成功进入命令行后，可以通过以下命令行查看连接该数据库的其他库信息:
info replication
二、哨兵模式（sentinel）
哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。（ping - pong）
这里的哨兵有两个作用:
• 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
• 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。
然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。
故障切换（failover）的过程:
假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言，一切都是透明的
配置：
配置Redis的主从服务器，修改redis.conf文件如下
# 使得Redis服务器可以跨网络访问
bind 0.0.0.0
# 设置密码
requirepass "123456"
# 指定主服务器，注意：有关slaveof的配置只是配置从服务器，主服务器不需要配置
slaveof 192.168.11.128 6379
# 主服务器密码，注意：有关slaveof的配置只是配置从服务器，主服务器不需要配置
masterauth 123456
配置哨兵，在Redis安装目录下有一个sentinel.conf文件，copy一份进行修改
# 禁止保护模式
protected-mode no
#配置监听的主服务器，这里sentinel monitor代表监控，mymaster代表服务器的名称，可以自定义，192.168.11.128代表监控的主服务器，6379代表端口，2代表只有两个或两个以上的哨兵认为主服务器不可用的时候，才会进行failover操作。
sentinel monitor mymaster 192.168.11.128 6379 2
# sentinel author-pass定义服务的密码，mymaster是服务名称，123456是Redis服务器密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster 123456
启动：
# 启动Redis服务器进程
./redis-server ../redis.conf
# 启动哨兵进程
./redis-sentinel ../sentinel.conf
需要特别注意的是:
客观下线是主节点才有的概念；如果从节点和哨兵节点发生故障，被哨兵主观下线后，不会再有后续的客观下线和故障转移操作。选举领导者哨兵节点：当主节点被判断客观下线以后，各个哨兵节点会进行协商，选举出一个领导者哨兵节点，并由该领导者节点对其进行故障转移操作。监视该主节点的所有哨兵都有可能被选为领导者，选举使用的算法是Raft算法；Raft算法的基本思路是先到先得：即在一轮选举中，哨兵A向B发送成为领导者的申请，如果B没有同意过其他哨兵，则会同意A成为领导者。选举的具体过程这里不做详细描述，一般来说，哨兵选择的过程很快，谁先完成客观下线，一般就能成为领导者。
故障转移：选举出的领导者哨兵，开始进行故障转移操作，该操作大体可以分为3个步骤：
• 在从节点中选择新的主节点：选择的原则是，首先过滤掉不健康的从节点；然后选择优先级最高的从节点(由slave-priority指定)；如果优先级无法区分，则选择复制偏移量最大的从节点；如果仍无法区分，则选择runid最小的从节点。
• 更新主从状态：通过slaveof no one命令，让选出来的从节点成为主节点；并通过slaveof命令让其他节点成为其从节点。
• 将已经下线的主节点(即6379)设置为新的主节点的从节点，当6379重新上线后，它会成为新的主节点的从节点。
三、集群
集群，即Redis Cluster，是Redis 3.0开始引入的分布式存储方案。
集群由多个节点(Node)组成，Redis的数据分布在这些节点中。集群中的节点分为主节点和从节点：只有主节点负责读写请求和集群信息的维护；从节点只进行主节点数据和状态信息的复制。
集群的作用，可以归纳为两点：
1、数据分区：数据分区(或称数据分片)是集群最核心的功能。
集群将数据分散到多个节点，一方面突破了Redis单机内存大小的限制，存储容量大大增加；另一方面每个主节点都可以对外提供读服务和写服务，大大提高了集群的响应能力。
Redis单机内存大小受限问题，在介绍持久化和主从复制时都有提及；例如，如果单机内存太大，bgsave和bgrewriteaof的fork操作可能导致主进程阻塞，主从环境下主机切换时可能导致从节点长时间无法提供服务，全量复制阶段主节点的复制缓冲区可能溢出……。
2、高可用：集群支持主从复制和主节点的自动故障转移（与哨兵类似）；当任一节点发生故障时，集群仍然可以对外提供服务。
集群的搭建：
这一部分我们将搭建一个简单的集群：共6个节点，3主3从。方便起见：所有节点在同一台服务器上，以端口号进行区分；配置从简。3个主节点端口号：7000/7001/7002，对应的从节点端口号：8000/8001/8002。
集群的搭建有两种方式：
（1）手动执行Redis命令，一步步完成搭建；
（2）使用Ruby脚本搭建。二者搭建的原理是一样的，只是Ruby脚本将Redis命令进行了打包封装；在实际应用中推荐使用脚本方式，简单快捷不容易出错。下面分别介绍这两种方式。
集群的搭建可以分为四步：（1）启动节点：将节点以集群模式启动，此时节点是独立的，并没有建立联系；（2）节点握手：让独立的节点连成一个网络；（3）分配槽：将16384个槽分配给主节点；（4）指定主从关系：为从节点指定主节点。
第一种搭建： 手动
（1）启动节点
集群节点的启动仍然是使用redis-server命令，但需要使用集群模式启动。下面是7000节点的配置文件（只列出了节点正常工作关键配置，其他配置(如开启AOF)可以参照单机节点进行）：
#redis-7000.conf
port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file "node-7000.conf"
logfile "log-7000.log"
dbfilename "dump-7000.rdb"
daemonize yes
其中的cluster-enabled和cluster-config-file是与集群相关的配置。
cluster-enabled yes：Redis实例可以分为单机模式(standalone)和集群模式(cluster)；cluster-enabled yes可以启动集群模式。在单机模式下启动的Redis实例，如果执行info server命令，可以发现redis_mode一项为standalone
cluster-config-file：该参数指定了集群配置文件的位置。每个节点在运行过程中，会维护一份集群配置文件；每当集群信息发生变化时（如增减节点），集群内所有节点会将最新信息更新到该配置文件；当节点重启后，会重新读取该配置文件，获取集群信息，可以方便的重新加入到集群中。也就是说，当Redis节点以集群模式启动时，会首先寻找是否有集群配置文件，如果有则使用文件中的配置启动，如果没有，则初始化配置并将配置保存到文件中。集群配置文件由Redis节点维护，不需要人工修改。
编辑好配置文件后
使用redis-server命令启动该节点：
redis-server redis-7000.conf
（2）节点握手
节点启动以后是相互独立的，并不知道其他节点存在；需要进行节点握手，将独立的节点组成一个网络。
节点握手使用cluster meet {ip} {port}命令实现
例如在7000节点中执行cluster meet 192.168.72.128 7001，可以完成7000节点和7001节点的握手；注意ip使用的是局域网ip而不是localhost或127.0.0.1，
是为了其他机器上的节点或客户端也可以访问
同理，在7000节点中使用cluster meet命令，可以将所有节点加入到集群，完成节点握手：
1 cluster meet 192.168.72.128 7002
2 cluster meet 192.168.72.128 8000
3 cluster meet 192.168.72.128 8001
4 cluster meet 192.168.72.128 8002
（3）分配槽
在Redis集群中，借助槽实现数据分区，具体原理后文会介绍。集群有16384个槽，槽是数据管理和迁移的基本单位。当数据库中的16384个槽都分配了节点时，集群处于上线状态（ok）；如果有任意一个槽没有分配节点，则集群处于下线状态（fail）。
分配槽使用cluster addslots命令，执行下面的命令将槽（编号0-16383）全部分配完毕：
1 redis-cli -p 7000 cluster addslots {0..5461}
2 redis-cli -p 7001 cluster addslots {5462..10922}
3 redis-cli -p 7002 cluster addslots {10923..16383}
（4）指定主从关系
集群中指定主从关系不再使用slaveof命令，而是使用cluster replicate命令；参数使用节点id。
通过cluster nodes获得几个主节点的节点id后，执行下面的命令为每个从节点指定主节点：
1 redis-cli -p 8000 cluster replicate be816eba968bc16c884b963d768c945e86ac51ae
2 redis-cli -p 8001 cluster replicate 788b361563acb175ce8232569347812a12f1fdb4
3 redis-cli -p 8002 cluster replicate a26f1624a3da3e5197dde267de683d61bb2dcbf1
第二种搭建： 脚本
使用Ruby脚本搭建集群
在{REDIS_HOME}/src目录下可以看到redis-trib.rb文件，这是一个Ruby脚本，可以实现自动化的集群搭建。
（1）安装Ruby环境
以Ubuntu为例，如下操作即可安装Ruby环境：
1 apt-get install ruby #安装ruby环境
2 gem install redis #gem是ruby的包管理工具，该命令可以安装ruby-redis依赖
（2）启动节点
与第一种方法中的“启动节点”完全相同。
（3）搭建集群
redis-trib.rb脚本提供了众多命令，其中create用于搭建集群，使用方法如下
./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.72.128:7000 192.168.72.128:7001 192.168.72.128:7002 192.168.72.128:8000 192.168.72.128:8001 192.168.72.128:8002
其中：--replicas=1表示每个主节点有1个从节点；后面的多个{ip:port}表示节点地址，前面的做主节点，后面的做从节点。使用redis-trib.rb搭建集群时，要求节点不能包含任何槽和数据。
执行创建命令后，脚本会给出创建集群的计划；计划包括哪些是主节点，哪些是从节点，以及如何分配槽
集群扩展：
1. 集群伸缩
实践中常常需要对集群进行伸缩，如访问量增大时的扩容操作。Redis集群可以在不影响对外服务的情况下实现伸缩；伸缩的核心是槽迁移：修改槽与节点的对应关系，实现槽(即数据)在节点之间的移动。例如，如果槽均匀分布在集群的3个节点中，此时增加一个节点，则需要从3个节点中分别拿出一部分槽给新节点，从而实现槽在4个节点中的均匀分布。
增加节点、
假设要增加7003和8003节点，其中8003是7003的从节点；步骤如下：
（1）启动节点：方法参见集群搭建
（2）节点握手：可以使用cluster meet命令，但在生产环境中建议使用redis-trib.rb的add-node工具，其原理也是cluster meet，但它会先检查新节点是否已加入其它集群或者存在数据，避免加入到集群后带来混乱。
1 redis-trib.rb add-node 192.168.72.128:7003 192.168.72.128 7000
2 redis-trib.rb add-node 192.168.72.128:8003 192.168.72.128 7000
（3）迁移槽：推荐使用redis-trib.rb的reshard工具实现。reshard自动化程度很高，只需要输入redis-trib.rb reshard ip:port (ip和port可以是集群中的任一节点)，然后按照提示输入以下信息，槽迁移会自动完成：
○ 待迁移的槽数量：16384个槽均分给4个节点，每个节点4096个槽，因此待迁移槽数量为4096
○ 目标节点id：7003节点的id
○ 源节点的id：7000/7001/7002节点的id
（4）指定主从关系：方法参见集群搭建
减少节点、
假设要下线7000/8000节点，可以分为两步：
（1）迁移槽：使用reshard将7000节点中的槽均匀迁移到7001/7002/7003节点
（2）下线节点：使用redis-trib.rb del-node工具；应先下线从节点再下线主节点，因为若主节点先下线，从节点会被指向其他主节点，造成不必要的全量复制。
1 redis-trib.rb del-node 192.168.72.128:7001 {节点8000的id}
2 redis-trib.rb del-node 192.168.72.128:7001 {节点7000的id}
2. 故障转移
集群只实现了主节点的故障转移；从节点故障时只会被下线，不会进行故障转移。因此，使用集群时，应谨慎使用读写分离技术，因为从节点故障会导致读服务不可用，可用性变差。
这里不再详细介绍故障转移的细节，只对重要事项进行说明：
节点数量：在故障转移阶段，需要由主节点投票选出哪个从节点成为新的主节点；从节点选举胜出需要的票数为N/2+1；其中N为主节点数量(包括故障主节点)，但故障主节点实际上不能投票。因此为了能够在故障发生时顺利选出从节点，集群中至少需要3个主节点(且部署在不同的物理机上)。
故障转移时间：从主节点故障发生到完成转移，所需要的时间主要消耗在主观下线识别、主观下线传播、选举延迟等几个环节；具体时间与参数cluster-node-timeout有关，一般来说：
故障转移时间(毫秒) ≤ 1.5 * cluster-node-timeout + 1000
cluster-node-timeout的默认值为15000ms(15s)，因此故障转移时间会在20s量级
3. 集群的限制及应对方法
由于集群中的数据分布在不同节点中，导致一些功能受限，包括：
（1）key批量操作受限：例如mget、mset操作，只有当操作的key都位于一个槽时，才能进行。针对该问题，一种思路是在客户端记录槽与key的信息，每次针对特定槽执行mget/mset；另外一种思路是使用Hash Tag，将在下一小节介绍。
（2）keys/flushall等操作：keys/flushall等操作可以在任一节点执行，但是结果只针对当前节点，例如keys操作只返回当前节点的所有键。针对该问题，可以在客户端使用cluster nodes获取所有节点信息，并对其中的所有主节点执行keys/flushall等操作。
（3）事务/Lua脚本：集群支持事务及Lua脚本，但前提条件是所涉及的key必须在同一个节点。Hash Tag可以解决该问题。
（4）数据库：单机Redis节点可以支持16个数据库，集群模式下只支持一个，即db0。
（5）复制结构：只支持一层复制结构，不支持嵌套。
4. Hash Tag
Hash Tag原理是：当一个key包含 {} 的时候，不对整个key做hash，而仅对 {} 包括的字符串做hash。
Hash Tag可以让不同的key拥有相同的hash值，从而分配在同一个槽里；这样针对不同key的批量操作(mget/mset等)，以及事务、Lua脚本等都可以支持。不过Hash Tag可能会带来数据分配不均的问题，这时需要：(1)调整不同节点中槽的数量，使数据分布尽量均匀；(2)避免对热点数据使用Hash Tag，导致请求分布不均。
下面是使用Hash Tag的一个例子；通过对product加Hash Tag，可以将所有产品信息放到同一个槽中，便于操作。
5. 参数优化
cluster_node_timeout
cluster_node_timeout参数在前面已经初步介绍；它的默认值是15s，影响包括：
（1）影响PING消息接收节点的选择：值越大对延迟容忍度越高，选择的接收节点越少，可以降低带宽，但会降低收敛速度；应根据带宽情况和应用要求进行调整。
（2）影响故障转移的判定和时间：值越大，越不容易误判，但完成转移消耗时间越长；应根据网络状况和应用要求进行调整。
cluster-require-full-coverage
前面提到，只有当16384个槽全部分配完毕时，集群才能上线。这样做是为了保证集群的完整性，但同时也带来了新的问题：当主节点发生故障而故障转移尚未完成，原主节点中的槽不在任何节点中，此时会集群处于下线状态，无法响应客户端的请求。
cluster-require-full-coverage参数可以改变这一设定：如果设置为no，则当槽没有完全分配时，集群仍可以上线。参数默认值为yes，如果应用对可用性要求较高，可以修改为no，但需要自己保证槽全部分配。
6. redis-trib.rb
redis-trib.rb提供了众多实用工具：创建集群、增减节点、槽迁移、检查完整性、数据重新平衡等；通过help命令可以查看详细信息。在实践中如果能使用redis-trib.rb工具则尽量使用，不但方便快捷，还可以大大降低出错概率。
缓存穿透
缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。
解决方案：如果从数据库查询的对象为空，也放入缓存，只是设定的缓存过期时间较短，比如设置为60秒， 最大不超过5min
缓存雪崩
缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。
产生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。
解决方案：一般是采取不同分类商品，缓存不同周期。在同一分类中的商品，加上一个随机因子。这样能尽可能分散缓存过期时间，而且，热门类目的商品缓存时间长一些，冷门类目的商品缓存时间短一些，也能节省缓存服务的资源
缓存击穿
缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。
小编在做电商项目的时候，把这货就成为“爆款”。
其实，大多数情况下这种爆款很难对数据库服务器造成压垮性的压力。达到这个级别的公司没有几家的。所以，务实主义的小编，对主打商品都是早早的做好了准备，让缓存永不过期。即便某些商品自己发酵成了爆款，也是直接设为永不过期就好了。mutex key互斥锁
