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前言
上文我們聊了基於Sentinel的Redis高可用架構，瞭解了Redis基於讀寫分離的主從架構，同時也知道當Redis的master發生故障之後，Sentinel叢集是如何執行failover的，以及其執行failover的原理是什麼。
這裡大概再提一下，Sentinel叢集會對Redis的主從架構中的Redis例項進行監控，一旦發現了master節點當機了，就會選舉出一個Sentinel節點來執行故障轉移，從原來的slave節點中選舉出一個，將其提升為master節點，然後讓其他的節點去複製新選舉出來的master節點。
你可能會覺得這樣沒有問題啊，甚至能夠滿足我們生產環境的使用需求了，那我們為什麼還需要Redis Cluster呢？
為什麼需要Redis Cluster
的確，在資料上，有replication副本做保證；可用性上，master當機會自動的執行failover。
那問題在哪兒呢？
首先Redis Sentinel說白了也是基於主從複製，在主從複製中slave的資料是完全來自於master。
假設master節點的記憶體只有4G，那slave節點所能儲存的資料上限也只能是4G。而且在之前的跟隨槓精的視角一起來了解Redis的主從複製文章中也說過，主從複製架構中是讀寫分離的，我們可以通過增加slave節點來擴充套件主從的讀併發能力，但是寫能力和儲存能力是無法進行擴充套件的，就只能是master節點能夠承載的上限。
所以，當你只需要儲存4G的資料時候的，基於主從複製和基於Sentinel的高可用架構是完全夠用的。
但是如果當你面臨的是海量的資料的時候呢？16G、64G、256G甚至1T呢？現在網際網路的業務裡面，如果你的體量足夠大，我覺得是肯定會面臨快取海量快取資料的場景的。
這就是為什麼我們需要引入Redis Cluster。
Redis Cluster是什麼
知道了為什麼需要Redis Cluster之後，我們就可以來對其一探究竟了。
那什麼是Redis Cluster呢？
很簡單，你就可以理解為n個主從架構組合在一起對外服務。Redis Cluster要求至少需要3個master才能組成一個叢集，同時每個master至少需要有一個slave節點。
這樣一來，如果一個主從能夠儲存32G的資料，如果這個叢集包含了兩個主從，則整個叢集就能夠儲存64G的資料。
我們知道，主從架構中，可以通過增加slave節點的方式來擴充套件讀請求的併發量，那Redis Cluster中是如何做的呢？雖然每個master下都掛載了一個slave節點，但是在Redis Cluster中的讀、寫請求其實都是在master上完成的。
slave節點只是充當了一個資料備份的角色，當master發生了當機，就會將對應的slave節點提拔為master，來重新對外提供服務。
節點負載均衡
知道了什麼是Redis Cluster，我們就可以繼續下面的討論了。
不知道你思考過一個問題沒，這麼多的master節點。我儲存的時候，到底該選擇哪個節點呢？一般這種負載均衡演算法，會選擇雜湊演算法。雜湊演算法是怎麼做的呢？
首先就是對key計算出一個hash值，然後用雜湊值對master數量進行取模。由此就可以將key負載均衡到每一個Redis節點上去。這就是簡單的雜湊演算法的實現。
那Redis Cluster是採取的上面的雜湊演算法嗎？答案是沒有。
Redis Cluster其實採取的是類似於一致性雜湊的演算法來實現節點選擇的。那為什麼不用雜湊演算法來進行例項選擇呢？以及為什麼說是類似的呢？我們繼續討論。
因為如果此時某一臺master發生了當機，那麼此時會導致Redis中所有的快取失效。為什麼是所有的？假設之前有3個master，那麼之前的演算法應該是 hash % 3，但是如果其中一臺master當機了，則演算法就會變成 hash % 2，會影響到之前儲存的所有的key。而這對快取後面保護的DB來說，是致命的打擊。
什麼是一致性雜湊
知道了通過傳統雜湊演算法來實現對節點的負載均衡的弊端，我們就需要進一步瞭解什麼是一致性雜湊。
我們上面提過雜湊演算法是對master例項數量來取模，而一致性雜湊則是對2^32取模，也就是值的範圍在[0, 2^32 -1]。一致性雜湊將其範圍抽象成了一個圓環，使用CRC16演算法計算出來的雜湊值會落到圓環上的某個地方。
然後我們的Redis例項也分佈在圓環上，我們在圓環上按照順時針的順序找到第一個Redis例項，這樣就完成了對key的節點分配。我們舉個例子。
假設我們有A、B、C三個Redis例項按照如圖所示的位置分佈在圓環上，此時計算出來的hash值，取模之後位置落在了位置D，那麼我們按照順時針的順序，就能夠找到我們這個key應該分配的Redis例項B。同理如果我們計算出來位置在E，那麼對應選擇的Redis的例項就是A。
即使這個時候Redis例項B掛了，也不會影響到例項A和C的快取。
例如此時節點B掛了，那之前計算出來在位置D的key，此時會按照順時針的順序，找到節點C。相當於自動的把原來節點B的流量給轉移到了節點C上去。而其他原本就在節點A和節點C的資料則完全不受影響。
這就是一致性雜湊，能夠在我們後續需要新增節點或者刪除節點的時候，不影響其他節點的正常執行。
虛擬節點機制
但是一致性雜湊也存在自身的小問題，例如當我們的Redis節點分佈如下時，就有問題了。
此時資料落在節點A上的概率明顯是大於其他兩個節點的，其次落在節點C上的概率最小。這樣一來會導致整個叢集的資料儲存不平衡，AB節點壓力較大，而C節點資源利用不充分。為了解決這個問題，一致性雜湊演算法引入了虛擬節點機制。
在圓環中，增加了對應節點的虛擬節點，然後完成了虛擬節點到真實節點的對映。假設現在計算得出了位置D，那麼按照順時針的順序，我們找到的第一個節點就是C #1，最終資料實際還是會落在節點C上。
通過增加虛擬節點的方式，使ABC三個節點在圓環上的位置更加均勻，平均了落在每一個節點上的概率。這樣一來就解決了上文提到的資料儲存存在不均勻的問題了，這就是一致性雜湊的虛擬節點機制。
Redis Cluster採用的什麼演算法
上面提到過，Redis Cluster採用的是類一致性雜湊演算法，之所以是類一致性雜湊演算法是因為它們實現的方式還略微有差別。
例如一致性雜湊是對2^32取模，而Redis Cluster則是對2^14（也就是16384）取模。Redis Cluster將自己分成了16384個Slot（槽位）。通過CRC16演算法計算出來的雜湊值會跟16384取模，取模之後得到的值就是對應的槽位，然後每個Redis節點都會負責處理一部分的槽位，就像下表這樣。
| 節點 | 處理槽位 |
|---|---|
| A | 0 - 5000 |
| B | 5001 - 10000 |
| C | 10001 - 16383 |
每個Redis例項會自己維護一份slot - Redis節點的對映關係，假設你在節點A上設定了某個key，但是這個key通過CRC16計算出來的槽位是由節點B維護的，那麼就會提示你需要去節點B上進行操作。
Redis Cluster如何做到高可用
不知道你思考過一個問題沒，如果Redis Cluster中的某個master節點掛了，它是如何保證叢集自身的高可用的？如果這個時候我們叢集需要擴容節點，它該負責哪些槽位呢？我們一個一個問題的來看一下。
叢集如何進行擴容
我們開篇聊過，Redis Cluster可以很方便的進行橫向擴容，那當新的節點加入進來的時候，它是如何獲取對應的slot的呢？
答案是通過reshard（重新分片）來實現。reshard可以將已經分配給某個節點的任意數量的slot遷移給另一個節點，在Redis內部是由redis-trib負責執行的。你可以理解為Redis其實已經封裝好了所有的命令，而redis-trib則負責向獲取slot的節點和被轉移slot的節點傳送命令來最終實現reshard。
假設我們需要向叢集中加入一個D節點，而此時叢集內已經有A、B、C三個節點了。
此時redis-trib會向A、B、C三個節點傳送遷移出槽位的請求，同時向D節點傳送準備匯入槽位的請求，做好準備之後A、B、C這三個源節點就開始執行遷移，將對應的slot所對應的鍵值對遷移至目標節點D。最後redis-trib會向叢集中所有主節點傳送槽位的變更資訊。
高可用及故障轉移
Redis Cluster中保證叢集高可用的思路和實現和Redis Sentinel如出一轍，感興趣的可以去看我之前寫的關於Sentinel的文章Redis Sentinel-深入淺出原理和實戰。
簡單來說，針對A節點，某一個節點認為A當機了，那麼此時是主觀當機。而如果叢集內超過半數的節點認為A掛了， 那麼此時A就會被標記為客觀當機。
一旦節點A被標記為了客觀當機，叢集就會開始執行故障轉移。其餘正常執行的master節點會進行投票選舉，從A節點的slave節點中選舉出一個，將其切換成新的master對外提供服務。當某個slave獲得了超過半數的master節點投票，就成功當選。
當選成功之後，新的master會執行slaveof no one來讓自己停止複製A節點，使自己成為master。然後將A節點所負責處理的slot，全部轉移給自己，然後就會向叢集發PONG訊息來廣播自己的最新狀態。
按照一致性雜湊的思想，如果某個節點掛了，那麼就會沿著那個圓環，按照順時針的順序找到遇到的第一個Redis例項。
而對於Redis Cluster，某個key它其實並不關心它最終要去到哪個節點，他只關心他最終落到哪個slot上，無論你節點怎麼去遷移，最終還是隻需要找到對應的slot，然後再找到slot關聯的節點，最終就能夠找到最終的Redis例項了。
那這個PONG訊息又是什麼東西呢？別急，下面就會聊到。
簡單瞭解gossip協議
這就是Redis Cluster各個節點之間交換資料、通訊所採用的一種協議，叫做gossip。
gossip: 流言、八卦、小道訊息
gossip是在1989年的論文上提出的，我看了一堆資料都說的是1987年發表的，但是文章裡的時間明確是1989年1月份發表。
感興趣的可以去看看Epidemic Algorithms for Replicated . Database Maintenance，在當時提出gossip主要是為了解決在分散式資料庫中，各個副本節點的資料同步問題。但隨著技術的發展，gossip後續也被廣泛運用於資訊擴散、故障探測等等。
Redis Cluster就是利用了gossip來實現自身的資訊擴散的。那使用gossip具體是如何通訊的呢？
很簡單，就像圖裡這樣。每個Redis節點每秒鐘都會向其他的節點傳送PING，然後被PING的節點會回一個PONG。
gossip協議訊息型別
Redis Cluster中，節點之間的訊息型別有5種，分別是MEET、PING、PONG、FAIL和PUBLISH。這些訊息分別傳遞了什麼內容呢？我簡單總結了一下。
| 訊息型別 | 訊息內容 |
|---|---|
| MEET | 給某個節點傳送MEET訊息，請求接收訊息的節點加入到叢集中 |
| PING | 每隔一秒鐘，選擇5個最久沒有通訊的節點，傳送PING訊息，檢測對應的節點是否線上；同時還有一種策略是，如果某個節點的通訊延遲大於了cluster-node-time的值的一半，就會立即給該節點傳送PING訊息，避免資料交換延遲過久 |
| PONG | 當節點接收到MEET或者PING訊息之後，會回一個PONG訊息給傳送方，代表自己收到了MEET或者PING訊息。同時，節點也可以主動的通過PONG訊息向叢集中廣播自己的資訊，讓其他節點獲取到自己最新的屬性，就像完成了故障轉移之後新的master向叢集傳送PONG訊息一樣 |
| FAIL | 用於廣播自己的對某個節點的當機判斷，假設當前節點對A節點判斷為當機，就會立即向Redis Cluster廣播自己對於A節點的判斷，所有收到訊息的節點就會對A節點做標記 |
| PUBLISH | 用於向指定的Channel傳送訊息，某個節點收到PUBLISH訊息之後會直接在叢集內廣播，這樣一來，客戶端無論連線到任何節點都能夠訂閱這個Channel |
使用gossip的優劣
既然Redis Cluster選擇了gossip，那肯定存在一些gossip的優點，我們接下來簡單梳理一下。
| 優點 | 描述 |
|---|---|
| 擴充套件性 | 網路可以允許節點的任意增加和減少，新增加的節點的狀態最終會與其他節點一致。 |
| 容錯性 | 由於每個節點都持有一份完整後設資料，所以任何節點當機都不會影響gossip的執行 |
| 健壯性 | 與容錯性類似，由於所有節點都持有資料，地位平臺，是一個去中心化的設計，任何節點都不會影響到服務的執行 |
| 最終一致性 | 當有新的資訊需要傳遞時，訊息可以快速的傳送到所有的節點，讓所有的節點都擁有最新的資料 |
gossip可以在O(logN) 輪就可以將資訊傳播到所有的節點，為什麼是O(logN)呢？因為每次ping，當前節點會帶上自己的資訊外加整個Cluster的1/10數量的節點資訊，一起傳送出去。你可以簡單的把這個模型抽象為：
你轉發了一個特別有意思的文章到朋友圈，然後你的朋友們都覺得還不錯，於是就一傳十、十傳百這樣的散播出去了，這就是朋友圈的裂變傳播。
當然，gossip仍然存在一些缺點。例如訊息可能最終會經過很多輪才能到達目標節點，而這可能會帶來較大的延遲。同時由於節點會隨機選出5個最久沒有通訊的節點，這可能會造成某一個節點同時收到n個重複的訊息。
總結
總的來說，Redis Cluster相當於是把Redis的主從架構和Sentinel整合到了一起，從Redis Cluster的高可用機制、判斷故障轉移以及執行故障轉移的過程，都和主從、Sentinel相關，這也是為什麼我在之前的文章裡說，主從是Redis高可用架構的基石。
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