天跟小伙伴們一起學(xué)習(xí)Redis的主從、哨兵、Redis Cluster集群。

• Redis主從

• Redis哨兵

• Redis Cluster集群

1. Redis 主從

面試官經(jīng)常會(huì)問到Redis的高可用。Redis高可用回答包括兩個(gè)層面，一個(gè)就是數(shù)據(jù)不能丟失，或者說盡量減少丟失;另外一個(gè)就是保證Redis服務(wù)不中斷。

• 對(duì)于盡量減少數(shù)據(jù)丟失，可以通過AOF和RDB保證。

• 對(duì)于保證服務(wù)不中斷的話，Redis就不能單點(diǎn)部署，這時(shí)候我們先看下Redis主從。

1.1 Redsi主從概念

• Redis主從模式，就是部署多臺(tái)Redis服務(wù)器，有主庫(kù)和從庫(kù)，它們之間通過主從復(fù)制，以保證數(shù)據(jù)副本的一致。

• 主從庫(kù)之間采用的是讀寫分離的方式，其中主庫(kù)負(fù)責(zé)讀操作和寫操作，從庫(kù)則負(fù)責(zé)讀操作。

• 如果Redis主庫(kù)掛了，切換其中的從庫(kù)成為主庫(kù)。

1.2 Redis 主從同步過程

Redis主從同步包括三個(gè)階段。

第一階段：主從庫(kù)間建立連接、協(xié)商同步。

• 從庫(kù)向主庫(kù)發(fā)送psync?命令，告訴它要進(jìn)行數(shù)據(jù)同步。

• 主庫(kù)收到?psync?命令后,響應(yīng)FULLRESYNC命令（它表示第一次復(fù)制采用的是全量復(fù)制），并帶上主庫(kù)runID和主庫(kù)目前的復(fù)制進(jìn)度offset。

第二階段：主庫(kù)把數(shù)據(jù)同步到從庫(kù)，從庫(kù)收到數(shù)據(jù)后，完成本地加載。

• 主庫(kù)執(zhí)行bgsave命令，生成RDB文件，接著將文件發(fā)給從庫(kù)。從庫(kù)接收到RDB?文件后，會(huì)先清空當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)，然后加載 RDB 文件。

• 主庫(kù)把數(shù)據(jù)同步到從庫(kù)的過程中，新來的寫操作，會(huì)記錄到replication buffer。

第三階段，主庫(kù)把新寫的命令，發(fā)送到從庫(kù)。

• 主庫(kù)完成RDB發(fā)送后，會(huì)把replication buffer中的修改操作發(fā)給從庫(kù)，從庫(kù)再重新執(zhí)行這些操作。這樣主從庫(kù)就實(shí)現(xiàn)同步啦。

1.3 Redis主從的一些注意點(diǎn)

1.3.1 主從數(shù)據(jù)不一致

因?yàn)橹鲝膹?fù)制是異步進(jìn)行的，如果從庫(kù)滯后執(zhí)行，則會(huì)導(dǎo)致主從數(shù)據(jù)不一致。

主從數(shù)據(jù)不一致一般有兩個(gè)原因：

• 主從庫(kù)網(wǎng)路延遲。

• 從庫(kù)收到了主從命令，但是它正在執(zhí)行阻塞性的命令（如hgetall等）。

如何解決主從數(shù)據(jù)不一致問題呢？

可以換更好的硬件配置，保證網(wǎng)絡(luò)暢通。

監(jiān)控主從庫(kù)間的復(fù)制進(jìn)度

1.3.2 讀取過期數(shù)據(jù)

Redis刪除數(shù)據(jù)有這幾種策略：

• 惰性刪除：只有當(dāng)訪問一個(gè)key時(shí)，才會(huì)判斷該key是否已過期，過期則清除。

• 定期刪除：每隔一定的時(shí)間，會(huì)掃描一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)的expires字典中一定數(shù)量的key，并清除其中已過期的key。

• 主動(dòng)刪除：當(dāng)前已用內(nèi)存超過最大限定時(shí)，觸發(fā)主動(dòng)清理策略。

如果使用Redis版本低于3.2，讀從庫(kù)時(shí)，并不會(huì)判斷數(shù)據(jù)是否過期，而是會(huì)返回過期數(shù)據(jù)。而3.2 版本后，Redis做了改進(jìn)，如果讀到的數(shù)據(jù)已經(jīng)過期了，從庫(kù)不會(huì)刪除，卻會(huì)返回空值，避免了客戶端讀到過期數(shù)據(jù)。

因此，在主從Redis模式下，盡量使用?Redis 3.2以上的版本。

1.3.3 一主多從，全量復(fù)制時(shí)主庫(kù)壓力問題

如果是一主多從模式，從庫(kù)很多的時(shí)候，如果每個(gè)從庫(kù)都要和主庫(kù)進(jìn)行全量復(fù)制的話，主庫(kù)的壓力是很大的。因?yàn)橹鲙?kù)fork進(jìn)程生成RDB，這個(gè)fork的過程是會(huì)阻塞主線程處理正常請(qǐng)求的。同時(shí)，傳輸大的RDB文件也會(huì)占用主庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)寬帶。

可以使用主-從-從模式解決。什么是主從從模式呢？其實(shí)就是部署主從集群時(shí)，選擇硬件網(wǎng)絡(luò)配置比較好的一個(gè)從庫(kù)，讓它跟部分從庫(kù)再建立主從關(guān)系。如圖：

1.3.4 主從網(wǎng)絡(luò)斷了怎么辦呢？

主從庫(kù)完成了全量復(fù)制后，它們之間會(huì)維護(hù)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)連接，用于主庫(kù)后續(xù)收到寫命令傳輸?shù)綇膸?kù)，它可以避免頻繁建立連接的開銷。但是，如果網(wǎng)絡(luò)斷開重連后，是否還需要進(jìn)行一次全量復(fù)制呢？

如果是Redis 2.8之前，從庫(kù)和主庫(kù)重連后，確實(shí)會(huì)再進(jìn)行一次全量復(fù)制，但是這樣開銷就很大。而Redis 2.8之后做了優(yōu)化，重連后采用增量復(fù)制方式，即把主從庫(kù)網(wǎng)絡(luò)斷連期間主庫(kù)收到的寫命令，同步給從庫(kù)。

主從庫(kù)重連后，就是利用repl_backlog_buffer實(shí)現(xiàn)增量復(fù)制。

當(dāng)主從庫(kù)斷開連接后，主庫(kù)會(huì)把斷連期間收到的寫操作命令，寫入replication buffer，同時(shí)也會(huì)把這些操作命令寫入repl_backlog_buffer這個(gè)緩沖區(qū)。repl_backlog_buffer是一個(gè)環(huán)形緩沖區(qū)，主庫(kù)會(huì)記錄自己寫到的位置，從庫(kù)則會(huì)記錄自己已經(jīng)讀到的位置。

2. Redis哨兵

主從模式中，一旦主節(jié)點(diǎn)由于故障不能提供服務(wù)，需要人工將從節(jié)點(diǎn)晉升為主節(jié)點(diǎn)，同時(shí)還要通知應(yīng)用方更新主節(jié)點(diǎn)地址。顯然，多數(shù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景都不能接受這種故障處理方式。Redis從2.8開始正式提供了Redis哨兵機(jī)制來解決這個(gè)問題。

• 哨兵作用

• 哨兵模式簡(jiǎn)介

• 哨兵如何判定主庫(kù)下線

• 哨兵模式如何工作

• 哨兵是如何選主的

• 由哪個(gè)哨兵執(zhí)行主從切換呢？

• 哨兵下的故障轉(zhuǎn)移

2.1 哨兵作用

哨兵其實(shí)是一個(gè)運(yùn)行在特殊模式下的Redis進(jìn)程。它有三個(gè)作用，分別是：監(jiān)控、自動(dòng)選主切換（簡(jiǎn)稱選主）、通知。

哨兵進(jìn)程在運(yùn)行期間，監(jiān)視所有的Redis主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)。它通過周期性給主從庫(kù)發(fā)送PING命令，檢測(cè)主從庫(kù)是否掛了。如果從庫(kù)沒有在規(guī)定時(shí)間內(nèi)響應(yīng)哨兵的PING命令，哨兵就會(huì)把它標(biāo)記為下線狀態(tài)；如果主庫(kù)沒有在規(guī)定時(shí)間內(nèi)響應(yīng)哨兵的PING命令，哨兵則會(huì)判定主庫(kù)下線，然后開始切換到選主任務(wù)。

所謂選主，其實(shí)就是從多個(gè)從庫(kù)中，按照一定規(guī)則，選出一個(gè)當(dāng)做主庫(kù)。至于通知呢，就是選出主庫(kù)后，哨兵把新主庫(kù)的連接信息發(fā)給其他從庫(kù)，讓它們和新主庫(kù)建立主從關(guān)系。同時(shí)，哨兵也會(huì)把新主庫(kù)的連接信息通知給客戶端，讓它們把請(qǐng)求操作發(fā)到新主庫(kù)上。

2.2 哨兵模式

因?yàn)镽edis哨兵也是一個(gè)Redis進(jìn)程，如果它自己掛了呢，那是不是就起不了監(jiān)控的作用啦。我們一起來看下Redis哨兵模式

哨兵模式，就是由一個(gè)或多個(gè)哨兵實(shí)例組成的哨兵系統(tǒng)，它可以監(jiān)視所有的Redis主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)，并在被監(jiān)視的主節(jié)點(diǎn)進(jìn)入下線狀態(tài)時(shí)，自動(dòng)將下線主服務(wù)器屬下的某個(gè)從節(jié)點(diǎn)升級(jí)為新的主節(jié)點(diǎn)。，一個(gè)哨兵進(jìn)程對(duì)Redis節(jié)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)控，就可能會(huì)出現(xiàn)問題（單點(diǎn)問題）。因此，一般使用多個(gè)哨兵來進(jìn)行監(jiān)控Redis節(jié)點(diǎn)，并且各個(gè)哨兵之間還會(huì)進(jìn)行監(jiān)控。

其實(shí)哨兵之間是通過發(fā)布訂閱機(jī)制組成集群的，同時(shí)，哨兵又通過INFO命令，獲得了從庫(kù)連接信息，也能和從庫(kù)建立連接，從而進(jìn)行監(jiān)控。

2.3 哨兵如何判定主庫(kù)下線

哨兵是如何判斷主庫(kù)是否下線的呢？我們先來了解兩個(gè)基礎(chǔ)概念哈：主觀下線和客觀下線。

• 哨兵進(jìn)程向主庫(kù)、從庫(kù)發(fā)送PING命令，如果主庫(kù)或者從庫(kù)沒有在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)響應(yīng)PING命令，哨兵就把它標(biāo)記為主觀下線。

• 如果是主庫(kù)被標(biāo)記為主觀下線，則正在監(jiān)視這個(gè)主庫(kù)的所有哨兵要以每秒一次的頻率，以確認(rèn)主庫(kù)是否真的進(jìn)入了主觀下線。當(dāng)有多數(shù)的哨兵（一般少數(shù)服從多數(shù)，由 Redis 管理員自行設(shè)定的一個(gè)值）在指定的時(shí)間范圍內(nèi)確認(rèn)主庫(kù)的確進(jìn)入了主觀下線狀態(tài)，則主庫(kù)會(huì)被標(biāo)記為客觀下線。這樣做的目的就是避免對(duì)主庫(kù)的誤判，以減少?zèng)]有必要的主從切換，減少不必要的開銷。

假設(shè)我們有N個(gè)哨兵實(shí)例，如果有N/2+1個(gè)實(shí)例判斷主庫(kù)主觀下線，此時(shí)就可以把節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為客觀下線，就可以做主從切換了。

2.4 哨兵的工作模式

每個(gè)哨兵以每秒鐘一次的頻率向它所知的主庫(kù)、從庫(kù)以及其他哨兵實(shí)例發(fā)送一個(gè)PING命令。

如果一個(gè)實(shí)例節(jié)點(diǎn)距離最后一次有效回復(fù)PING命令的時(shí)間超過down-after-milliseconds選項(xiàng)所指定的值， 則這個(gè)實(shí)例會(huì)被哨兵標(biāo)記為主觀下線。

如果主庫(kù)被標(biāo)記為主觀下線，則正在監(jiān)視這個(gè)主庫(kù)的所有哨兵要以每秒一次的頻率確認(rèn)主庫(kù)的確進(jìn)入了主觀下線狀態(tài)。

當(dāng)有足夠數(shù)量的哨兵（大于等于配置文件指定的值）在指定的時(shí)間范圍內(nèi)確認(rèn)主庫(kù)的確進(jìn)入了主觀下線狀態(tài)， 則主庫(kù)會(huì)被標(biāo)記為客觀下線。

當(dāng)主庫(kù)被哨兵標(biāo)記為客觀下線時(shí)，就會(huì)進(jìn)入選主模式。

若沒有足夠數(shù)量的哨兵同意主庫(kù)已經(jīng)進(jìn)入主觀下線， 主庫(kù)的主觀下線狀態(tài)就會(huì)被移除；若主庫(kù)重新向哨兵的PING命令返回有效回復(fù)，主庫(kù)的主觀下線狀態(tài)就會(huì)被移除。

2.5 哨兵是如何選主的？

如果明確主庫(kù)已經(jīng)客觀下線了，哨兵就開始了選主模式。

哨兵選主包括兩大過程，分別是：過濾和打分。其實(shí)就是在多個(gè)從庫(kù)中，先按照一定的篩選條件，把不符合條件的從庫(kù)過濾掉。然后再按照一定的規(guī)則，給剩下的從庫(kù)逐個(gè)打分，將得分最高的從庫(kù)選為新主庫(kù)

• 選主時(shí)，會(huì)判斷從庫(kù)的狀態(tài)，如果已經(jīng)下線，就直接過濾。

• 如果從庫(kù)網(wǎng)絡(luò)不好，老是超時(shí)，也會(huì)被過濾掉。看這個(gè)參數(shù)down-after-milliseconds，它表示我們認(rèn)定主從庫(kù)斷連的最大連接超時(shí)時(shí)間。

• 過濾掉了不適合做主庫(kù)的從庫(kù)后，就可以給剩下的從庫(kù)打分，按這三個(gè)規(guī)則打分：從庫(kù)優(yōu)先級(jí)、從庫(kù)復(fù)制進(jìn)度以及從庫(kù)ID號(hào)。

• 從庫(kù)優(yōu)先級(jí)最高的話，打分就越高，優(yōu)先級(jí)可以通過slave-priority配置。如果優(yōu)先級(jí)一樣，就選與舊的主庫(kù)復(fù)制進(jìn)度最快的從庫(kù)。如果優(yōu)先級(jí)和從庫(kù)進(jìn)度都一樣，從庫(kù)ID 號(hào)小的打分高。

2.6 由哪個(gè)哨兵執(zhí)行主從切換呢？

一個(gè)哨兵標(biāo)記主庫(kù)為主觀下線后，它會(huì)征求其他哨兵的意見，確認(rèn)主庫(kù)是否的確進(jìn)入了主觀下線狀態(tài)。它向其他實(shí)例哨兵發(fā)送is-master-down-by-addr命令。其他哨兵會(huì)根據(jù)自己和主庫(kù)的連接情況，回應(yīng)Y或N（Y 表示贊成，N表示反對(duì)票）。如果這個(gè)哨兵獲取得足夠多的贊成票數(shù)（quorum配置），主庫(kù)會(huì)被標(biāo)記為客觀下線。

標(biāo)記主庫(kù)客觀下線的這個(gè)哨兵，緊接著向其他哨兵發(fā)送命令，再發(fā)起投票，希望它可以來執(zhí)行主從切換。這個(gè)投票過程稱為Leader 選舉。因?yàn)樽罱K執(zhí)行主從切換的哨兵稱為L(zhǎng)eader，投票過程就是確定Leader。一個(gè)哨兵想成為L(zhǎng)eader需要滿足兩個(gè)條件：

• 需要拿到num(sentinels)/2+1的贊成票。

• 并且拿到的票數(shù)需要大于等于哨兵配置文件中的quorum值。

舉個(gè)例子，假設(shè)有3個(gè)哨兵。配置的quorum值為2。即一個(gè)一個(gè)哨兵想成為L(zhǎng)eader至少需要拿到2張票。為了更好理解，大家可以看下

• 在t1時(shí)刻，哨兵A1判斷主庫(kù)為客觀下線，它想成為主從切換的Leader，于是先給自己投一張贊成票，然后分別向哨兵A2 和A3發(fā)起投票命令，表示想成為 Leader。

• 在 t2 時(shí)刻，A3 判斷主庫(kù)為客觀下線，它也想成為 Leader，所以也先給自己投一張贊成票，再分別向 A1 和 A2 發(fā)起投票命令，表示也要成為 Leader。

• 在 t3 時(shí)刻，哨兵A1 收到了A3 的Leader投票請(qǐng)求。因?yàn)锳1已經(jīng)把票Y投給自己了，所以它不能再給其他哨兵投贊成票了，所以A1投票N給A3。

• 在 t4時(shí)刻，哨兵A2收到A3 的Leader投票請(qǐng)求，因?yàn)樯诒鳤2之前沒有投過票，它會(huì)給第一個(gè)向它發(fā)送投票請(qǐng)求的哨兵回復(fù)贊成票Y。

• 在 t5時(shí)刻，哨兵A2收到A1 的Leader投票請(qǐng)求，因?yàn)樯诒鳤2之前已經(jīng)投過贊成票給A3了，所以它只能給A1投反對(duì)票N。

• 最后t6時(shí)刻，哨兵A1只收到自己的一票Y贊成票，而哨兵A3得到兩張贊成票（A2和A3投的），因此哨兵A3成為了Leader。

假設(shè)網(wǎng)絡(luò)故障等原因，哨兵A3也沒有收到兩張票，那么這輪投票就不會(huì)產(chǎn)生Leader。哨兵集群會(huì)等待一段時(shí)間（一般是哨兵故障轉(zhuǎn)移超時(shí)時(shí)間的2倍），再進(jìn)行重新選舉。

2.7 故障轉(zhuǎn)移

假設(shè)哨兵模式架構(gòu)如下，有三個(gè)哨兵，一個(gè)主庫(kù)M，兩個(gè)從庫(kù)S1和S2。

當(dāng)哨兵檢測(cè)到Redis主庫(kù)M1出現(xiàn)故障，那么哨兵需要對(duì)集群進(jìn)行故障轉(zhuǎn)移。假設(shè)選出了哨兵3作為L(zhǎng)eader。故障轉(zhuǎn)移流程如下：

從庫(kù)S1解除從節(jié)點(diǎn)身份，升級(jí)為新主庫(kù)

從庫(kù)S2成為新主庫(kù)的從庫(kù)

原主節(jié)點(diǎn)恢復(fù)也變成新主庫(kù)的從節(jié)點(diǎn)

通知客戶端應(yīng)用程序新主節(jié)點(diǎn)的地址。

故障轉(zhuǎn)移后：

3.Redis Cluster集群

哨兵模式基于主從模式，實(shí)現(xiàn)讀寫分離，它還可以自動(dòng)切換，系統(tǒng)可用性更高。但是它每個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一樣的，浪費(fèi)內(nèi)存，并且不好在線擴(kuò)容。因此，Reids Cluster集群（切片集群的實(shí)現(xiàn)方案）應(yīng)運(yùn)而生，它在Redis3.0加入的，實(shí)現(xiàn)了Redis的分布式存儲(chǔ)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分片，也就是說每臺(tái)Redis節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)不同的內(nèi)容，來解決在線擴(kuò)容的問題。并且，它可以保存大量數(shù)據(jù)，即分散數(shù)據(jù)到各個(gè)Redis實(shí)例，還提供復(fù)制和故障轉(zhuǎn)移的功能。

比如你一個(gè)Redis實(shí)例保存15G甚至更大的數(shù)據(jù)，響應(yīng)就會(huì)很慢，這是因?yàn)镽edis RDB 持久化機(jī)制導(dǎo)致的，Redis會(huì)fork子進(jìn)程完成 RDB 持久化操作，fork執(zhí)行的耗時(shí)與 Redis 數(shù)據(jù)量成正相關(guān)。

這時(shí)候你很容易想到，把15G數(shù)據(jù)分散來存儲(chǔ)就好了嘛。這就是Redis切片集群的初衷。切片集群是啥呢？來看個(gè)例子，如果你要用Redis保存15G的數(shù)據(jù)，可以用單實(shí)例Redis，或者3臺(tái)Redis實(shí)例組成切片集群，對(duì)比如下：

切片集群和Redis Cluster?的區(qū)別：Redis Cluster是從Redis3.0版本開始，官方提供的一種實(shí)現(xiàn)切片集群的方案。

既然數(shù)據(jù)是分片分布到不同Redis實(shí)例的，那客戶端到底是怎么確定想要訪問的數(shù)據(jù)在哪個(gè)實(shí)例上呢？我們一起來看下Reids Cluster是怎么做的哈。

3.1 哈希槽（Hash Slot）

Redis Cluster方案采用哈希槽（Hash Slot），來處理數(shù)據(jù)和實(shí)例之間的映射關(guān)系。

一個(gè)切片集群被分為16384個(gè)slot（槽），每個(gè)進(jìn)入Redis的鍵值對(duì)，根據(jù)key進(jìn)行散列，分配到這16384插槽中的一個(gè)。使用的哈希映射也比較簡(jiǎn)單，用CRC16算法計(jì)算出一個(gè)16bit的值，再對(duì)16384取模。數(shù)據(jù)庫(kù)中的每個(gè)鍵都屬于這16384個(gè)槽的其中一個(gè)，集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以處理這16384個(gè)槽。

集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)一部分的哈希槽，假設(shè)當(dāng)前集群有A、B、C3個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)上負(fù)責(zé)的哈希槽數(shù) =16384/3，那么可能存在的一種分配：

• 節(jié)點(diǎn)A負(fù)責(zé)0~5460號(hào)哈希槽

• 節(jié)點(diǎn)B負(fù)責(zé)5461~10922號(hào)哈希槽

• 節(jié)點(diǎn)C負(fù)責(zé)10923~16383號(hào)哈希槽

客戶端給一個(gè)Redis實(shí)例發(fā)送數(shù)據(jù)讀寫操作時(shí)，如果這個(gè)實(shí)例上并沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，會(huì)怎么樣呢？MOVED重定向和ASK重定向了解一下哈

3.2 ?MOVED重定向和ASK重定向

在Redis cluster模式下，節(jié)點(diǎn)對(duì)請(qǐng)求的處理過程如下：

通過哈希槽映射，檢查當(dāng)前Redis key是否存在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)

若哈希槽不是由自身節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)，就返回MOVED重定向

若哈希槽確實(shí)由自身負(fù)責(zé)，且key在slot中，則返回該key對(duì)應(yīng)結(jié)果

若Redis key不存在此哈希槽中，檢查該哈希槽是否正在遷出（MIGRATING）？

若Redis key正在遷出，返回ASK錯(cuò)誤重定向客戶端到遷移的目的服務(wù)器上

若哈希槽未遷出，檢查哈希槽是否導(dǎo)入中？

若哈希槽導(dǎo)入中且有ASKING標(biāo)記，則直接操作，否則返回MOVED重定向

3.2.1 Moved 重定向

客戶端給一個(gè)Redis實(shí)例發(fā)送數(shù)據(jù)讀寫操作時(shí)，如果計(jì)算出來的槽不是在該節(jié)點(diǎn)上，這時(shí)候它會(huì)返回MOVED重定向錯(cuò)誤，MOVED重定向錯(cuò)誤中，會(huì)將哈希槽所在的新實(shí)例的IP和port端口帶回去。這就是Redis Cluster的MOVED重定向機(jī)制。流程圖如下：

3.2.2 ASK 重定向

Ask重定向一般發(fā)生于集群伸縮的時(shí)候。集群伸縮會(huì)導(dǎo)致槽遷移，當(dāng)我們?nèi)ピ垂?jié)點(diǎn)訪問時(shí)，此時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)可能已經(jīng)遷移到了目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，使用Ask重定向可以解決此種情況。

3.3 Cluster集群節(jié)點(diǎn)的通訊協(xié)議：Gossip

一個(gè)Redis集群由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間是怎么通信的呢？通過Gossip協(xié)議！Gossip是一種謠言傳播協(xié)議，每個(gè)節(jié)點(diǎn)周期性地從節(jié)點(diǎn)列表中選擇 k 個(gè)節(jié)點(diǎn)，將本節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的信息傳播出去，直到所有節(jié)點(diǎn)信息一致，即算法收斂了。

Gossip協(xié)議基本思想：一個(gè)節(jié)點(diǎn)想要分享一些信息給網(wǎng)絡(luò)中的其他的一些節(jié)點(diǎn)。于是，它周期性的隨機(jī)選擇一些節(jié)點(diǎn)，并把信息傳遞給這些節(jié)點(diǎn)。這些收到信息的節(jié)點(diǎn)接下來會(huì)做同樣的事情，即把這些信息傳遞給其他一些隨機(jī)選擇的節(jié)點(diǎn)。一般而言，信息會(huì)周期性的傳遞給N個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，而不只是一個(gè)。這個(gè)N被稱為fanout

Redis Cluster集群通過Gossip協(xié)議進(jìn)行通信，節(jié)點(diǎn)之前不斷交換信息，交換的信息內(nèi)容包括節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障、新節(jié)點(diǎn)加入、主從節(jié)點(diǎn)變更信息、slot信息等等。gossip協(xié)議包含多種消息類型，包括ping，pong，meet，fail，等等

• meet消息：通知新節(jié)點(diǎn)加入。消息發(fā)送者通知接收者加入到當(dāng)前集群，meet消息通信正常完成后，接收節(jié)點(diǎn)會(huì)加入到集群中并進(jìn)行周期性的ping、pong消息交換。

• ping消息：節(jié)點(diǎn)每秒會(huì)向集群中其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送 ping 消息，消息中帶有自己已知的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的地址、槽、狀態(tài)信息、最后一次通信時(shí)間等

• pong消息：當(dāng)接收到ping、meet消息時(shí)，作為響應(yīng)消息回復(fù)給發(fā)送方確認(rèn)消息正常通信。消息中同樣帶有自己已知的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)信息。

• fail消息：當(dāng)節(jié)點(diǎn)判定集群內(nèi)另一個(gè)節(jié)點(diǎn)下線時(shí)，會(huì)向集群內(nèi)廣播一個(gè)fail消息，其他節(jié)點(diǎn)接收到fail消息之后把對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)更新為下線狀態(tài)。

特別的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)是通過集群總線(cluster bus) 與其他的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信的。通訊時(shí)，使用特殊的端口號(hào)，即對(duì)外服務(wù)端口號(hào)加10000。例如如果某個(gè)node的端口號(hào)是6379，那么它與其它nodes通信的端口號(hào)是 16379。nodes 之間的通信采用特殊的二進(jìn)制協(xié)議。

3.4 故障轉(zhuǎn)移

Redis集群實(shí)現(xiàn)了高可用，當(dāng)集群內(nèi)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，通過故障轉(zhuǎn)移，以保證集群正常對(duì)外提供服務(wù)。

redis集群通過ping/pong消息，實(shí)現(xiàn)故障發(fā)現(xiàn)。這個(gè)環(huán)境包括主觀下線和客觀下線。

主觀下線：?某個(gè)節(jié)點(diǎn)認(rèn)為另一個(gè)節(jié)點(diǎn)不可用，即下線狀態(tài)，這個(gè)狀態(tài)并不是最終的故障判定，只能代表一個(gè)節(jié)點(diǎn)的意見，可能存在誤判情況。

主觀下線

客觀下線：?指標(biāo)記一個(gè)節(jié)點(diǎn)真正的下線，集群內(nèi)多個(gè)節(jié)點(diǎn)都認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)不可用，從而達(dá)成共識(shí)的結(jié)果。如果是持有槽的主節(jié)點(diǎn)故障，需要為該節(jié)點(diǎn)進(jìn)行故障轉(zhuǎn)移。

• 假如節(jié)點(diǎn)A標(biāo)記節(jié)點(diǎn)B為主觀下線，一段時(shí)間后，節(jié)點(diǎn)A通過消息把節(jié)點(diǎn)B的狀態(tài)發(fā)到其它節(jié)點(diǎn)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)C接受到消息并解析出消息體時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)B的pfail狀態(tài)時(shí)，會(huì)觸發(fā)客觀下線流程；

• 當(dāng)下線為主節(jié)點(diǎn)時(shí)，此時(shí)Redis Cluster集群為統(tǒng)計(jì)持有槽的主節(jié)點(diǎn)投票，看投票數(shù)是否達(dá)到一半，當(dāng)下線報(bào)告統(tǒng)計(jì)數(shù)大于一半時(shí)，被標(biāo)記為客觀下線狀態(tài)。

流程如下：

客觀下線

故障恢復(fù)：故障發(fā)現(xiàn)后，如果下線節(jié)點(diǎn)的是主節(jié)點(diǎn)，則需要在它的從節(jié)點(diǎn)中選一個(gè)替換它，以保證集群的高可用。流程如下：

• 資格檢查：檢查從節(jié)點(diǎn)是否具備替換故障主節(jié)點(diǎn)的條件。

• 準(zhǔn)備選舉時(shí)間：資格檢查通過后，更新觸發(fā)故障選舉時(shí)間。

• 發(fā)起選舉：到了故障選舉時(shí)間，進(jìn)行選舉。

• 選舉投票：只有持有槽的主節(jié)點(diǎn)才有票，從節(jié)點(diǎn)收集到足夠的選票（大于一半），觸發(fā)替換主節(jié)點(diǎn)操作

3.5 加餐：為什么Redis Cluster的Hash Slot 是16384？

對(duì)于客戶端請(qǐng)求過來的鍵值key，哈希槽=CRC16(key) % 16384，CRC16算法產(chǎn)生的哈希值是16bit的，按道理該算法是可以產(chǎn)生2^16=65536個(gè)值，為什么不用65536，用的是16384（2^14）呢？

大家可以看下作者的原始回答：

Redis 每個(gè)實(shí)例節(jié)點(diǎn)上都保存對(duì)應(yīng)有哪些slots，它是一個(gè)?unsigned char slots[REDIS_CLUSTER_SLOTS/8]?類型

• 在redis節(jié)點(diǎn)發(fā)送心跳包時(shí)需要把所有的槽放到這個(gè)心跳包里，如果slots數(shù)量是?65536?，占空間= ?65536 / 8(一個(gè)字節(jié)8bit) / 1024(1024個(gè)字節(jié)1kB) =8kB?，如果使用slots數(shù)量是?16384?，所占空間 =?16384 / 8(每個(gè)字節(jié)8bit) / 1024(1024個(gè)字節(jié)1kB) = 2kB?，可見16384個(gè)slots比 65536省 6kB內(nèi)存左右，假如一個(gè)集群有100個(gè)節(jié)點(diǎn),那每個(gè)實(shí)例里就省了600kB啦

• 一般情況下Redis cluster集群主節(jié)點(diǎn)數(shù)量基本不可能超過1000個(gè)，超過1000會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵。對(duì)于節(jié)點(diǎn)數(shù)在1000以內(nèi)的Redis cluster集群，16384個(gè)槽位其實(shí)夠用了。

既然為了節(jié)省內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)開銷，為什么 slots不選擇用8192（即16384/2）?呢?

8192 / 8(每個(gè)字節(jié)8bit) / 1024(1024個(gè)字節(jié)1kB) = 1kB?,只需要1KB！可以先看下Redis 把 Key 換算成所屬 slots 的方法

unsigned?int?keyHashSlot(char?*key,?int?keylen)?{int?s,?e;?/*?start-end?indexes?of?{?and?}?*/for?(s?=?0;?s?<?keylen;?s++)if?(key[s]?==?'{')?break;/*?No?'{'???Hash?the?whole?key.?This?is?the?base?case.?*/if?(s?==?keylen)?return?crc16(key,keylen)?&?0x3FFF;/*?'{'?found??Check?if?we?have?the?corresponding?'}'.?*/for?(e?=?s+1;?e?<?keylen;?e++)if?(key[e]?==?'}')?break;/*?No?'}'?or?nothing?betweeen?{}???Hash?the?whole?key.?*/if?(e?==?keylen?||?e?==?s+1)?return?crc16(key,keylen)?&?0x3FFF;/*?If?we?are?here?there?is?both?a?{?and?a?}?on?its?right.?Hash*?what?is?in?the?middle?between?{?and?}.?*/return?crc16(key+s+1,e-s-1)?&?0x3FFF; }

Redis 將key換算成slots 的方法：其實(shí)就是是將crc16(key) 之后再和slots的數(shù)量進(jìn)行與計(jì)算

這里為什么用0x3FFF(16383)?來計(jì)算,而不是16384呢？因?yàn)樵诓划a(chǎn)生溢出的情況下?x % (2^n)等價(jià)于x & (2^n - 1)即?x % 16384 == x & 16383

那到底為什么不用8192呢？

crc16 出來結(jié)果,理論上出現(xiàn)重復(fù)的概率為 1?65536,但實(shí)際結(jié)果重復(fù)概率可能比這個(gè)大不少,就像crc32 結(jié)果 理論上 1/40億 分之一,但實(shí)際有人測(cè)下來10萬(wàn)碰撞的概率就比較大了。假如 slots 設(shè)置成 8192, 200個(gè)實(shí)例的節(jié)點(diǎn)情況下,理論值是 每40個(gè)不同key請(qǐng)求,命中就會(huì)失效一次,假如節(jié)點(diǎn)數(shù)增加到400,那就是20個(gè)請(qǐng)求。并且1kb 并不會(huì)比 2k 省太多,性價(jià)比不是特別高,所以可能 選16384會(huì)更為通用一點(diǎn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Redis主从、哨兵、 Cluster集群一锅端！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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