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筆者曾經維護過上千個redis例項，這些例項採用的簡單主從結構，叢集方案主要是客戶端jar包。剛開始，個人並不是太喜歡redis cluster，因為它的路由實在是太死板，運維複雜。為什麼這麼說，可以參考之前的一篇文章《現實中的路由規則，可能比你想象中複雜的多》。
但官方在推這個東西，註定了它的應用越來越廣泛，這在平常的交流中就能夠發現。雖然有這樣那樣的缺點，但總抵擋不了權威推動的浪潮。隨著redis cluster越來越穩定，是時候和redis cluster來一次靈魂交流了。
簡介
redis cluster是親生的叢集方案，目前，在高可用和穩定性方面，都有了很大的進步。據統計和觀察，採用redis cluster架構的公司和社群越來越多，已經成為事實的標準。它的主要特點就是去中心化，無需proxy代理。其中一個主要設計目標就是達到線性可擴充套件性（linear scalability）。
僅僅靠redis cluster伺服器本身，並不能完成官方承諾的功能。廣義上的redis cluster應該既包含redis伺服器，又包含客戶端實現比如jedis等。它們是一個整體。
分散式儲存無非就是處理分片和副本。 對redis cluster來說，核心概念就是槽（slot），瞭解了它，基本就瞭解了叢集的管理方式。
優缺點
當了解這些特性以後，運維上其實是更簡單了。我們先看下比較明顯的優缺點。
優點
1、不再需要額外的Sentinel叢集，為使用者提供了一致的方案，減少了學習成本。
2、去中心架構，節點對等，叢集可支援上千個節點。
3、抽象出了slot概念，針對slot進行運維操作。
4、副本功能能夠實現自動故障轉移，大部分情況下無需人工介入。
缺點
1、客戶端要快取部分資料，實現Cluster協議，相對複雜。
2、資料是通過非同步複製的，不能保證資料的強一致性。
3、資源隔離困難，經常流量不均衡，尤其是多個業務共用叢集的時候。資料不知道在哪裡，針對熱點資料，也無法通過專項優化完成。
4、從庫是完全的冷備，無法分擔讀操作，真是太太浪費了。需要做額外工作。
5、MultiOp和Pipeline支援有限，老程式碼要是進行架構升級，要小心了。
6、資料遷移是基於key而不是基於slot的，過程較慢。
基本原理
從槽到key，定位過程明顯就是一個雙層的路由。
key的路由
redis cluster和常用的一致性hash沒什麼關係，它主要採用了雜湊槽的概念。當需要在其中存取一個key時，redis客戶端會首先對這個key採用crc16演算法算出一個值，然後對這個值進行mod操作。
crc16(key)mod 16384
複製程式碼服務端簡單原理
上面談到，redis cluster共定義了16384個槽，所有的叢集操作都是圍繞著這個槽資料進行編碼。服務端使用一個簡單的陣列儲存這些資訊。
對於判斷有無的操作，使用bitmap來儲存是最節省空間的。redis cluster就是使用一個叫做slot的陣列來儲存當前節點是否持有了這個槽。
如圖，這個陣列的長度為 16384/8=2048 Byte，那麼就可以使用0或者1來標識本節點對某個槽是否擁有。
當資料庫中的16384個槽都有節點在處理時，叢集處於上線狀態（ok）；相反地，如果資料庫中有任何一個槽沒有得到處理，那麼叢集處於下線狀態（fail）。
當客戶端向節點傳送相關命令時，接收命令的節點會計算出命令要處理的key屬於哪個槽，並檢查這個槽是否指派給了自己。如果不是自己的，會指引客戶端到正確的節點。
所以，客戶端連線叢集中的任意一臺機器，都能夠完成操作。
安裝一個6節點叢集
準備工作
假如我們要組裝一個3分片的叢集，每個分片有一個副本。那麼總共需要的node例項就有3*2=6個。redis可以通過指定配置檔案的方式啟動，我們所做的工作就是修改配置檔案。
複製6份預設的配置檔案。
for i in {0..5}
do
cp redis.conf redis-700$i.conf
done
複製程式碼修改其中的配置檔案內容，拿redis-7000.conf來說，我們要啟用它的cluster模式。
cluster-enabled yes
port 7000
cluster-config-file nodes-7000.conf
複製程式碼nodes-7000.conf會儲存一些叢集資訊到當前節點，所以需要獨立。
啟動&關閉
同樣的，我們使用指令碼來啟動它。
for i in {0..5}
do
nohup ./redis-server redis-700$i.conf &
done
複製程式碼為了演示，我們暴力把它關閉。
ps -ef| grep redis | awk '{print $2}' | xargs kill -9
複製程式碼組合叢集
我們使用redis-cli進行叢集的組合。redis將自動完成這個過程。這一系列的過程，是通過傳送指令給每個節點進行組合的。
./redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 --cluster-replicas 1
複製程式碼幾個高階原理
節點故障
叢集中的每個節點都會定期地向叢集中的其他節點傳送ping訊息，以此來檢測對方是否線上，如果接收ping訊息的節點沒有在規定的時間內返回pong訊息，那麼傳送ping訊息的節點就會將接收ping訊息的節點標記為疑似下線（PFAIL）。
如果在一個叢集裡面，半數以上節點都將某個主節點x報告為疑似下線，那麼這個主節點x將被標記為已下線（FAIL），將x標記為FAIL的節點會向叢集廣播一條關於x的FAIL訊息，所有收到這條FAIL訊息的節點都會立即將x標記為FAIL。
大家可以注意到這個過程，與es和zk的節點判斷類似，都是半數以上才進行判斷，所以主節點的數量一般都是奇數。由於沒有最小組群配置，理論上會有腦裂（暫時並未遇到過）。
主從切換
當一個節點發現自己的主節點進入fail狀態，將會從這個節點的從節點當中，選出一臺，執行slaveof no one命令，變身為主節點。
新的節點完成自己的槽指派以後，會向叢集廣播一條pong訊息，以便讓其他節點立即知道自己的這些變化。它告訴別人：我已經是主節點了，我已經接管了有問題的節點，成為了它的替身。
redis內部對叢集的這些管理，大量使用了已經定義好的這些指令。所以這些指令不僅僅供我們從命令列使用，redis自己內部也用。
資料同步
當一臺從機連線到master之後，會傳送一個sync指令。master在收到這個指令後，會在後臺啟動存檔程式。執行完畢後，master將整個資料庫檔案傳輸到slave，這樣就完成了第一次全量同步。
接下來，master會把自己收到的變更指令，依次傳送給slave，從而達到資料的最終同步。從redis 2.8開始，就支援主從複製的斷點續傳，如果主從複製過程中，網路連線斷掉了，那麼可以接著上次複製的地方，繼續複製下去，而不是從頭開始複製一份。
資料丟失
redis cluster中節點之間使用非同步複製，並沒有類似kafka這種ack的概念。節點之間通過gossip協議交換狀態資訊，用投票機制完成Slave到Master的角色提升，完成這個過程註定了需要時間。在發生故障的過程中就容易存在視窗，導致丟失寫入的資料。比如以下兩種情況。
一、命令已經到到master，此時資料並沒有同步到slave，master會對客戶端回覆ok。如果這個時候主節點當機，那麼這條資料將會丟失。redis這樣做會避免很多問題，但對一個對資料可靠性要求較高的系統，是不可忍受的。
二、由於路由表是在客戶端存放的，存在一個時效問題。如果分割槽導致一個節點不可達，提升了某個從節點，但原來的主節點在這個時候又可以用了（並未完成failover）。這個時候一旦客戶端的路由表並沒有更新，那麼它將會把資料寫到錯誤的節點，造成資料丟失。
所以redis cluster在通常情況下執行的很好，在極端情況下某些值丟失問題，目前無解。
複雜的運維
redis cluster的運維非常的繁雜，雖然已經進行了抽象，但這個過程依然不簡單。有些指令，必須在詳細瞭解它的實現原理之後，才能真正放心的去用。
運維的入口有兩個。 一個是使用redis-cli連線任意一臺，然後傳送cluster打頭的命令，這部分命令大多數是對槽進行操作。 在開始組合叢集時，就是反覆呼叫這些命令進行的具體邏輯執行。
另外一個入口是使用redis-cli命令，加上--cluster引數和指令。這種形式主要是用來管控叢集節點資訊 ，比如增刪節點等。所以推薦使用這種方式。
redis cluster提供了非常複雜的命令，難於操作和記憶。推薦使用類似CacheCloud的工具進行管理。
下面是幾個例子。
通過向節點 A 傳送 CLUSTER MEET 命令，客戶端可以讓接收命令的節點 A 將另一個節點 B 新增到節點 A 當前所在的叢集裡面：
CLUSTER MEET 127.0.0.1 7006
複製程式碼通過cluster addslots命令，可以將一個或者多個槽指派給某個節點負責。
127.0.0.1:7000> CLUSTER ADDSLOTS 0 1 2 3 4 . . . 5000
複製程式碼設定從節點。
CLUSTER REPLICATE <node_id>
複製程式碼redis-cli --cluster
redis-trib.rb是官方提供的Redis Cluster的管理工具，但最新版本已經推薦使用redis-cli進行操作。
向叢集中新增新節點
redis-cli --cluster add-node 127.0.0.1:7006 127.0.0.1:7007 --cluster-replicas 1
複製程式碼從叢集中刪除節點
redis-cli --cluster del-node 127.0.0.1:7006 54abb85ea9874af495057b6f95e0af5776b35a52
複製程式碼遷移槽到新的節點
redis-cli --cluster reshard 127.0.0.1:7006 --cluster-from 54abb85ea9874af495057b6f95e0af5776b35a52 --cluster-to 895e1d1f589dfdac34f8bdf149360fe9ca8a24eb --cluster-slots 108
複製程式碼類似的命令還有很多。
create：建立叢集
check：檢查叢集
info：檢視叢集資訊
fix：修復叢集
reshard：線上遷移slot
rebalance：平衡叢集節點slot數量
add-node：新增新節點
del-node：刪除節點
set-timeout：設定節點的超時時間
call：在叢集所有節點上執行命令
import：將外部redis資料匯入叢集
其他方案概覽
主從模式
redis最早支援的，就是M-S模式，也就是一主多從。redis單機qps可達到10w+，但是在某些高訪問量場景下，依然不太夠用。一般通過讀寫分離來增加slave，減少主機的壓力。
既然是主從架構，就面臨著同步問題，redis主從模式的同步分為全同步和部分同步。當剛建立一個從機的時候，不可避免的要進行一次全量同步。等全量同步結束之後，進入增量同步階段。這個和redis cluster是沒什麼區別的。
這種模式還是比較穩定的，但要額外做一些工作。使用者需要自行開發主從切換的功能，也就是使用哨兵去探測每個例項的健康狀況，然後通過指令進行叢集狀態的改變。
當叢集規模增大，主從模式會很快遇到瓶頸。所以一般會採用客戶端hash的方法進行擴充套件，包括類似於memcached的一致性雜湊。
不過，通過加入類似ZK主動通知的功能，將配置維護在雲端，可以顯著降低風險。筆者曾經維護過的幾千個redis節點，就是用這種方式進行管理的。
代理模式
程式碼模式在redis cluster出現之前，非常流行，比如codis。代理層通過把自己模擬成一個redis，接收來自客戶端的請求，然後按照自定義的路由邏輯進行資料分片以及遷移，而業務方不需要改動任何程式碼。除了能夠平滑的進行擴容，一些主從切換、FailOver的功能也在代理層完成，客戶端甚至可以沒有任何感知。這類程式又稱為分散式中介軟體。
一個典型的實現如下圖，背後的redis叢集甚至可以是混合的。
多個proxy一般使用lvs等前置進行負載均衡的設計，如果proxy層的機器很少而後端redis的流量很高，那麼網路卡會成為主要的瓶頸。
Nginx也可以作為redis的代理層，比較專業的說法叫做Smart Proxy。這種方式較為偏門，如果你對nginx比較熟悉，不失為一種優雅的做法。
使用限制和坑
redis的速度特別的快。一般越快的東西，出問題的時候造成的後果越大。 不久之前，寫過一篇針對於redis的規範：《這可能是最中肯的Redis規範了》。規範和架構一樣，適合自己公司環境的，才是最好的，但會提供一些起碼的思路。
嚴格禁止的東西，一般都是前人踩坑的地方。除了這篇規範的內容，對於redis-cluster，補充以下幾點。
1、redis cluster號稱能夠支援1k個節點，但你最好不要這麼做。當節點數量增加到10，就能夠感受到叢集的一些抖動。這麼大的叢集證明你的業務已經很牛x了，考慮一下客戶端分片吧。
2、一定要避免產生熱點，如果流量全部打到了某個節點，後果一般很嚴重。
3、大key不要放redis，它會產生大量的慢查詢，影響正常的查詢。
4、如果你不是作為儲存，快取一定要設定過期時間。佔著茅坑不拉屎的感覺是非常討厭的。
5、大流量，不要開aof，開rdb即可。
6、redis cluster的操作，少用pipeline，少用multi-key，它們會產生大量不可預料的結果。
以上是一些補充，更全還是參考規範吧 《這可能是最中肯的Redis規範了》。。
End
redis的程式碼才那麼一丁點，肯定不會實現非常複雜的分散式供能。redis的定位就是效能、水平伸縮和可用性，對於簡單的、一般流量的應用，已經足夠了。生產環境無小事，對於複雜的高併發應用，註定了是一個組合的優化方案。