前言
在前面的文章中，已經介紹了Redis的幾種高可用技術：持久化、主從複製和哨兵，但這些方案仍有不足，其中最主要的問題是儲存能力受單機限制，以及無法實現寫操作的負載均衡。
Redis叢集解決了上述問題，實現了較為完善的高可用方案。本文將詳細介紹叢集，主要內容包括：叢集的作用；叢集的搭建方法及設計方案；叢集的基本原理；客戶端訪問叢集的方法；以及其他實踐中需要的叢集知識（叢集擴容、故障轉移、引數優化等）。
系列文章
目錄
一、叢集的作用
叢集，即Redis Cluster，是Redis 3.0開始引入的分散式儲存方案。
叢集由多個節點(Node)組成，Redis的資料分佈在這些節點中。叢集中的節點分為主節點和從節點：只有主節點負責讀寫請求和叢集資訊的維護；從節點只進行主節點資料和狀態資訊的複製。
叢集的作用，可以歸納為兩點：
1、資料分割槽：資料分割槽(或稱資料分片)是叢集最核心的功能。
叢集將資料分散到多個節點，一方面突破了Redis單機記憶體大小的限制，儲存容量大大增加；另一方面每個主節點都可以對外提供讀服務和寫服務，大大提高了叢集的響應能力。
Redis單機記憶體大小受限問題，在介紹持久化和主從複製時都有提及；例如，如果單機記憶體太大，bgsave和bgrewriteaof的fork操作可能導致主程式阻塞，主從環境下主機切換時可能導致從節點長時間無法提供服務，全量複製階段主節點的複製緩衝區可能溢位……。
2、高可用：叢集支援主從複製和主節點的自動故障轉移（與哨兵類似）；當任一節點發生故障時，叢集仍然可以對外提供服務。
本文內容基於Redis 3.0.6。
二、叢集的搭建
這一部分我們將搭建一個簡單的叢集：共6個節點，3主3從。方便起見：所有節點在同一臺伺服器上，以埠號進行區分；配置從簡。3個主節點埠號：7000/7001/7002，對應的從節點埠號：8000/8001/8002。
叢集的搭建有兩種方式：（1）手動執行Redis命令，一步步完成搭建；（2）使用Ruby指令碼搭建。二者搭建的原理是一樣的，只是Ruby指令碼將Redis命令進行了打包封裝；在實際應用中推薦使用指令碼方式，簡單快捷不容易出錯。下面分別介紹這兩種方式。
1. 執行Redis命令搭建叢集
叢集的搭建可以分為四步：（1）啟動節點：將節點以叢集模式啟動，此時節點是獨立的，並沒有建立聯絡；（2）節點握手：讓獨立的節點連成一個網路；（3）分配槽：將16384個槽分配給主節點；（4）指定主從關係：為從節點指定主節點。
實際上，前三步完成後叢集便可以對外提供服務；但指定從節點後，叢集才能夠提供真正高可用的服務。
（1）啟動節點
叢集節點的啟動仍然是使用redis-server命令，但需要使用叢集模式啟動。下面是7000節點的配置檔案（只列出了節點正常工作關鍵配置，其他配置(如開啟AOF)可以參照單機節點進行）：
#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是與叢集相關的配置。
cluster-enabled yes：Redis例項可以分為單機模式(standalone)和叢集模式(cluster)；cluster-enabled yes可以啟動叢集模式。在單機模式下啟動的Redis例項，如果執行info server命令，可以發現redis_mode一項為standalone，如下圖所示：
叢集模式下的節點，其redis_mode為cluster，如下圖所示：
cluster-config-file：該引數指定了叢集配置檔案的位置。每個節點在執行過程中，會維護一份叢集配置檔案；每當叢集資訊發生變化時（如增減節點），叢集內所有節點會將最新資訊更新到該配置檔案；當節點重啟後，會重新讀取該配置檔案，獲取叢集資訊，可以方便的重新加入到叢集中。也就是說，當Redis節點以叢集模式啟動時，會首先尋找是否有叢集配置檔案，如果有則使用檔案中的配置啟動，如果沒有，則初始化配置並將配置儲存到檔案中。叢集配置檔案由Redis節點維護，不需要人工修改。
編輯好配置檔案後，使用redis-server命令啟動該節點：
redis-server redis-7000.conf
節點啟動以後，通過cluster nodes命令可以檢視節點的情況，如下圖所示。
其中返回值第一項表示節點id，由40個16進位制字串組成，節點id與 主從複製 一文中提到的runId不同：Redis每次啟動runId都會重新建立，但是節點id只在叢集初始化時建立一次，然後儲存到叢集配置檔案中，以後節點重新啟動時會直接在叢集配置檔案中讀取。
其他節點使用相同辦法啟動，不再贅述。需要特別注意，在啟動節點階段，節點是沒有主從關係的，因此從節點不需要加slaveof配置。
（2）節點握手
節點啟動以後是相互獨立的，並不知道其他節點存在；需要進行節點握手，將獨立的節點組成一個網路。
節點握手使用cluster meet {ip} {port}命令實現，例如在7000節點中執行cluster meet 192.168.72.128 7001，可以完成7000節點和7001節點的握手；注意ip使用的是區域網ip而不是localhost或127.0.0.1，是為了其他機器上的節點或客戶端也可以訪問。此時再使用cluster nodes檢視：
在7001節點下也可以類似檢視：
同理，在7000節點中使用cluster meet命令，可以將所有節點加入到叢集，完成節點握手：
cluster meet 192.168.72.128 7002 cluster meet 192.168.72.128 8000 cluster meet 192.168.72.128 8001 cluster meet 192.168.72.128 8002
執行完上述命令後，可以看到7000節點已經感知到了所有其他節點：
通過節點之間的通訊，每個節點都可以感知到所有其他節點，以8000節點為例：
（3）分配槽
在Redis叢集中，藉助槽實現資料分割槽，具體原理後文會介紹。叢集有16384個槽，槽是資料管理和遷移的基本單位。當資料庫中的16384個槽都分配了節點時，叢集處於上線狀態（ok）；如果有任意一個槽沒有分配節點，則叢集處於下線狀態（fail）。
cluster info命令可以檢視叢集狀態，分配槽之前狀態為fail：
分配槽使用cluster addslots命令，執行下面的命令將槽（編號0-16383）全部分配完畢：
redis-cli -p 7000 cluster addslots {0..5461}
redis-cli -p 7001 cluster addslots {5462..10922}
redis-cli -p 7002 cluster addslots {10923..16383}
此時檢視叢集狀態，顯示所有槽分配完畢，叢集進入上線狀態：
（4）指定主從關係
叢集中指定主從關係不再使用slaveof命令，而是使用cluster replicate命令；引數使用節點id。
通過cluster nodes獲得幾個主節點的節點id後，執行下面的命令為每個從節點指定主節點：
redis-cli -p 8000 cluster replicate be816eba968bc16c884b963d768c945e86ac51ae redis-cli -p 8001 cluster replicate 788b361563acb175ce8232569347812a12f1fdb4 redis-cli -p 8002 cluster replicate a26f1624a3da3e5197dde267de683d61bb2dcbf1
此時執行cluster nodes檢視各個節點的狀態，可以看到主從關係已經建立。
至此，叢集搭建完畢。
2. 使用Ruby指令碼搭建叢集
在{REDIS_HOME}/src目錄下可以看到redis-trib.rb檔案，這是一個Ruby指令碼，可以實現自動化的叢集搭建。
（1）安裝Ruby環境
以Ubuntu為例，如下操作即可安裝Ruby環境：
apt-get install ruby #安裝ruby環境 gem install redis #gem是ruby的包管理工具，該命令可以安裝ruby-redis依賴
（2）啟動節點
與第一種方法中的“啟動節點”完全相同。
（3）搭建叢集
redis-trib.rb指令碼提供了眾多命令，其中create用於搭建叢集，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表示每個主節點有1個從節點；後面的多個{ip:port}表示節點地址，前面的做主節點，後面的做從節點。使用redis-trib.rb搭建叢集時，要求節點不能包含任何槽和資料。
執行建立命令後，指令碼會給出建立叢集的計劃，如下圖所示；計劃包括哪些是主節點，哪些是從節點，以及如何分配槽。
輸入yes確認執行計劃，指令碼便開始按照計劃執行，如下圖所示。
至此，叢集搭建完畢。
3. 叢集方案設計
設計叢集方案時，至少要考慮以下因素：
（1）高可用要求：根據故障轉移的原理，至少需要3個主節點才能完成故障轉移，且3個主節點不應在同一臺物理機上；每個主節點至少需要1個從節點，且主從節點不應在一臺物理機上；因此高可用叢集至少包含6個節點。
（2）資料量和訪問量：估算應用需要的資料量和總訪問量(考慮業務發展，留有冗餘)，結合每個主節點的容量和能承受的訪問量(可以通過benchmark得到較準確估計)，計算需要的主節點數量。
（3）節點數量限制：Redis官方給出的節點數量限制為1000，主要是考慮節點間通訊帶來的消耗。在實際應用中應儘量避免大叢集；如果節點數量不足以滿足應用對Redis資料量和訪問量的要求，可以考慮：(1)業務分割，大叢集分為多個小叢集；(2)減少不必要的資料；(3)調整資料過期策略等。
（4）適度冗餘：Redis可以在不影響叢集服務的情況下增加節點，因此節點數量適當冗餘即可，不用太大。
三、叢集的基本原理
上一章介紹了叢集的搭建方法和設計方案，下面將進一步深入，介紹叢集的原理。叢集最核心的功能是資料分割槽，因此首先介紹資料的分割槽規則；然後介紹叢集實現的細節：通訊機制和資料結構；最後以cluster meet(節點握手)、cluster addslots(槽分配)為例，說明節點是如何利用上述資料結構和通訊機制實現叢集命令的。
1. 資料分割槽方案
資料分割槽有順序分割槽、雜湊分割槽等，其中雜湊分割槽由於其天然的隨機性，使用廣泛；叢集的分割槽方案便是雜湊分割槽的一種。
雜湊分割槽的基本思路是：對資料的特徵值（如key）進行雜湊，然後根據雜湊值決定資料落在哪個節點。常見的雜湊分割槽包括：雜湊取餘分割槽、一致性雜湊分割槽、帶虛擬節點的一致性雜湊分割槽等。
衡量資料分割槽方法好壞的標準有很多，其中比較重要的兩個因素是(1)資料分佈是否均勻(2)增加或刪減節點對資料分佈的影響。由於雜湊的隨機性，雜湊分割槽基本可以保證資料分佈均勻；因此在比較雜湊分割槽方案時，重點要看增減節點對資料分佈的影響。
（1）雜湊取餘分割槽
雜湊取餘分割槽思路非常簡單：計算key的hash值，然後對節點數量進行取餘，從而決定資料對映到哪個節點上。該方案最大的問題是，當新增或刪減節點時，節點數量發生變化，系統中所有的資料都需要重新計算對映關係，引發大規模資料遷移。
（2）一致性雜湊分割槽
一致性雜湊演算法將整個雜湊值空間組織成一個虛擬的圓環，如下圖所示，範圍為0-2^32-1；對於每個資料，根據key計算hash值，確定資料在環上的位置，然後從此位置沿環順時針行走，找到的第一臺伺服器就是其應該對映到的伺服器。
圖片來源：https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html
與雜湊取餘分割槽相比，一致性雜湊分割槽將增減節點的影響限制在相鄰節點。以上圖為例，如果在node1和node2之間增加node5，則只有node2中的一部分資料會遷移到node5；如果去掉node2，則原node2中的資料只會遷移到node4中，只有node4會受影響。
一致性雜湊分割槽的主要問題在於，當節點數量較少時，增加或刪減節點，對單個節點的影響可能很大，造成資料的嚴重不平衡。還是以上圖為例，如果去掉node2，node4中的資料由總資料的1/4左右變為1/2左右，與其他節點相比負載過高。
（3）帶虛擬節點的一致性雜湊分割槽
該方案在一致性雜湊分割槽的基礎上，引入了虛擬節點的概念。Redis叢集使用的便是該方案，其中的虛擬節點稱為槽（slot）。槽是介於資料和實際節點之間的虛擬概念；每個實際節點包含一定數量的槽，每個槽包含雜湊值在一定範圍內的資料。引入槽以後，資料的對映關係由資料hash->實際節點，變成了資料hash->槽->實際節點。
在使用了槽的一致性雜湊分割槽中，槽是資料管理和遷移的基本單位。槽解耦了資料和實際節點之間的關係，增加或刪除節點對系統的影響很小。仍以上圖為例，系統中有4個實際節點，假設為其分配16個槽(0-15)； 槽0-3位於node1，4-7位於node2，以此類推。如果此時刪除node2，只需要將槽4-7重新分配即可，例如槽4-5分配給node1，槽6分配給node3，槽7分配給node4；可以看出刪除node2後，資料在其他節點的分佈仍然較為均衡。
槽的數量一般遠小於2^32，遠大於實際節點的數量；在Redis叢集中，槽的數量為16384。
下面這張圖很好的總結了Redis叢集將資料對映到實際節點的過程：
圖片來源：https://blog.csdn.net/yejingtao703/article/details/78484151
（1）Redis對資料的特徵值（一般是key）計算雜湊值，使用的演算法是CRC16。
（2）根據雜湊值，計算資料屬於哪個槽。
（3）根據槽與節點的對映關係，計算資料屬於哪個節點。
2. 節點通訊機制
叢集要作為一個整體工作，離不開節點之間的通訊。
兩個埠
在哨兵系統中，節點分為資料節點和哨兵節點：前者儲存資料，後者實現額外的控制功能。在叢集中，沒有資料節點與非資料節點之分：所有的節點都儲存資料，也都參與叢集狀態的維護。為此，叢集中的每個節點，都提供了兩個TCP埠：
- 普通埠：即我們在前面指定的埠(7000等)。普通埠主要用於為客戶端提供服務（與單機節點類似）；但在節點間資料遷移時也會使用。
- 叢集埠：埠號是普通埠+10000（10000是固定值，無法改變），如7000節點的叢集埠為17000。叢集埠只用於節點之間的通訊，如搭建叢集、增減節點、故障轉移等操作時節點間的通訊；不要使用客戶端連線叢集介面。為了保證叢集可以正常工作，在配置防火牆時，要同時開啟普通埠和叢集埠。
Gossip協議
節點間通訊，按照通訊協議可以分為幾種型別：單對單、廣播、Gossip協議等。重點是廣播和Gossip的對比。
廣播是指向叢集內所有節點傳送訊息；優點是叢集的收斂速度快(叢集收斂是指叢集內所有節點獲得的叢集資訊是一致的)，缺點是每條訊息都要傳送給所有節點，CPU、頻寬等消耗較大。
Gossip協議的特點是：在節點數量有限的網路中，每個節點都“隨機”的與部分節點通訊（並不是真正的隨機，而是根據特定的規則選擇通訊的節點），經過一番雜亂無章的通訊，每個節點的狀態很快會達到一致。Gossip協議的優點有負載(比廣播)低、去中心化、容錯性高(因為通訊有冗餘)等；缺點主要是叢集的收斂速度慢。
訊息型別
叢集中的節點採用固定頻率（每秒10次）的定時任務進行通訊相關的工作：判斷是否需要傳送訊息及訊息型別、確定接收節點、傳送訊息等。如果叢集狀態發生了變化，如增減節點、槽狀態變更，通過節點間的通訊，所有節點會很快得知整個叢集的狀態，使叢集收斂。
節點間傳送的訊息主要分為5種：meet訊息、ping訊息、pong訊息、fail訊息、publish訊息。不同的訊息型別，通訊協議、傳送的頻率和時機、接收節點的選擇等是不同的。
- MEET訊息：在節點握手階段，當節點收到客戶端的CLUSTER MEET命令時，會向新加入的節點傳送MEET訊息，請求新節點加入到當前叢集；新節點收到MEET訊息後會回覆一個PONG訊息。
- PING訊息：叢集裡每個節點每秒鐘會選擇部分節點傳送PING訊息，接收者收到訊息後會回覆一個PONG訊息。PING訊息的內容是自身節點和部分其他節點的狀態資訊；作用是彼此交換資訊，以及檢測節點是否線上。PING訊息使用Gossip協議傳送，接收節點的選擇兼顧了收斂速度和頻寬成本，具體規則如下：(1)隨機找5個節點，在其中選擇最久沒有通訊的1個節點(2)掃描節點列表，選擇最近一次收到PONG訊息時間大於cluster_node_timeout/2的所有節點，防止這些節點長時間未更新。
- PONG訊息：PONG訊息封裝了自身狀態資料。可以分為兩種：第一種是在接到MEET/PING訊息後回覆的PONG訊息；第二種是指節點向叢集廣播PONG訊息，這樣其他節點可以獲知該節點的最新資訊，例如故障恢復後新的主節點會廣播PONG訊息。
- FAIL訊息：當一個主節點判斷另一個主節點進入FAIL狀態時，會向叢集廣播這一FAIL訊息；接收節點會將這一FAIL訊息儲存起來，便於後續的判斷。
- PUBLISH訊息：節點收到PUBLISH命令後，會先執行該命令，然後向叢集廣播這一訊息，接收節點也會執行該PUBLISH命令。
3. 資料結構
節點需要專門的資料結構來儲存叢集的狀態。所謂叢集的狀態，是一個比較大的概念，包括：叢集是否處於上線狀態、叢集中有哪些節點、節點是否可達、節點的主從狀態、槽的分佈……
節點為了儲存叢集狀態而提供的資料結構中，最關鍵的是clusterNode和clusterState結構：前者記錄了一個節點的狀態，後者記錄了叢集作為一個整體的狀態。
clusterNode
clusterNode結構儲存了一個節點的當前狀態，包括建立時間、節點id、ip和埠號等。每個節點都會用一個clusterNode結構記錄自己的狀態，併為叢集內所有其他節點都建立一個clusterNode結構來記錄節點狀態。
下面列舉了clusterNode的部分欄位，並說明了欄位的含義和作用：
typedef struct clusterNode {
//節點建立時間
mstime_t ctime;
//節點id
char name[REDIS_CLUSTER_NAMELEN];
//節點的ip和埠號
char ip[REDIS_IP_STR_LEN];
int port;
//節點標識：整型，每個bit都代表了不同狀態，如節點的主從狀態、是否線上、是否在握手等
int flags;
//配置紀元：故障轉移時起作用，類似於哨兵的配置紀元
uint64_t configEpoch;
//槽在該節點中的分佈：佔用16384/8個位元組，16384個位元；每個位元對應一個槽：位元值為1，則該位元對應的槽在節點中；位元值為0，則該位元對應的槽不在節點中
unsigned char slots[16384/8];
//節點中槽的數量
int numslots;
…………
} clusterNode;
除了上述欄位，clusterNode還包含節點連線、主從複製、故障發現和轉移需要的資訊等。
clusterState
clusterState結構儲存了在當前節點視角下，叢集所處的狀態。主要欄位包括：
typedef struct clusterState {
//自身節點
clusterNode *myself;
//配置紀元
uint64_t currentEpoch;
//叢集狀態：線上還是下線
int state;
//叢集中至少包含一個槽的節點數量
int size;
//雜湊表，節點名稱->clusterNode節點指標
dict *nodes;
//槽分佈資訊：陣列的每個元素都是一個指向clusterNode結構的指標；如果槽還沒有分配給任何節點，則為NULL
clusterNode *slots[16384];
…………
} clusterState;
除此之外，clusterState還包括故障轉移、槽遷移等需要的資訊。
4. 叢集命令的實現
這一部分將以cluster meet(節點握手)、cluster addslots(槽分配)為例，說明節點是如何利用上述資料結構和通訊機制實現叢集命令的。
cluster meet
假設要向A節點傳送cluster meet命令，將B節點加入到A所在的叢集，則A節點收到命令後，執行的操作如下：
1) A為B建立一個clusterNode結構，並將其新增到clusterState的nodes字典中
2) A向B傳送MEET訊息
3) B收到MEET訊息後，會為A建立一個clusterNode結構，並將其新增到clusterState的nodes字典中
4) B回覆A一個PONG訊息
5) A收到B的PONG訊息後，便知道B已經成功接收自己的MEET訊息
6) 然後，A向B返回一個PING訊息
7) B收到A的PING訊息後，便知道A已經成功接收自己的PONG訊息，握手完成
8) 之後，A通過Gossip協議將B的資訊廣播給叢集內其他節點，其他節點也會與B握手；一段時間後，叢集收斂，B成為叢集內的一個普通節點
通過上述過程可以發現，叢集中兩個節點的握手過程與TCP類似，都是三次握手：A向B傳送MEET；B向A傳送PONG；A向B傳送PING。
cluster addslots
叢集中槽的分配資訊，儲存在clusterNode的slots陣列和clusterState的slots陣列中，兩個陣列的結構前面已做介紹；二者的區別在於：前者儲存的是該節點中分配了哪些槽，後者儲存的是叢集中所有槽分別分佈在哪個節點。
cluster addslots命令接收一個槽或多個槽作為引數，例如在A節點上執行cluster addslots {0..10}命令，是將編號為0-10的槽分配給A節點，具體執行過程如下：
1) 遍歷輸入槽，檢查它們是否都沒有分配，如果有一個槽已分配，命令執行失敗；方法是檢查輸入槽在clusterState.slots[]中對應的值是否為NULL。
2) 遍歷輸入槽，將其分配給節點A；方法是修改clusterNode.slots[]中對應的位元為1，以及clusterState.slots[]中對應的指標指向A節點
3) A節點執行完成後，通過節點通訊機制通知其他節點，所有節點都會知道0-10的槽分配給了A節點
四、客戶端訪問叢集
在叢集中，資料分佈在不同的節點中，客戶端通過某節點訪問資料時，資料可能不在該節點中；下面介紹叢集是如何處理這個問題的。
1. redis-cli
當節點收到redis-cli發來的命令(如set/get)時，過程如下：
（1）計算key屬於哪個槽：CRC16(key) & 16383
叢集提供的cluster keyslot命令也是使用上述公式實現，如：
（2）判斷key所在的槽是否在當前節點：假設key位於第i個槽，clusterState.slots[i]則指向了槽所在的節點，如果clusterState.slots[i]==clusterState.myself，說明槽在當前節點，可以直接在當前節點執行命令；否則，說明槽不在當前節點，則查詢槽所在節點的地址(clusterState.slots[i].ip/port)，並將其包裝到MOVED錯誤中返回給redis-cli。
（3）redis-cli收到MOVED錯誤後，根據返回的ip和port重新傳送請求。
下面的例子展示了redis-cli和叢集的互動過程：在7000節點中操作key1，但key1所在的槽9189在節點7001中，因此節點返回MOVED錯誤(包含7001節點的ip和port)給redis-cli，redis-cli重新向7001發起請求。
上例中，redis-cli通過-c指定了叢集模式，如果沒有指定，redis-cli無法處理MOVED錯誤：
2. Smart客戶端
redis-cli這一類客戶端稱為Dummy客戶端，因為它們在執行命令前不知道資料在哪個節點，需要藉助MOVED錯誤重新定向。與Dummy客戶端相對應的是Smart客戶端。
Smart客戶端（以Java的JedisCluster為例）的基本原理：
（1）JedisCluster初始化時，在內部維護slot->node的快取，方法是連線任一節點，執行cluster slots命令，該命令返回如下所示：
（2）此外，JedisCluster為每個節點建立連線池(即JedisPool)。
（3）當執行命令時，JedisCluster根據key->slot->node選擇需要連線的節點，傳送命令。如果成功，則命令執行完畢。如果執行失敗，則會隨機選擇其他節點進行重試，並在出現MOVED錯誤時，使用cluster slots重新同步slot->node的對映關係。
下面程式碼演示瞭如何使用JedisCluster訪問叢集(未考慮資源釋放、異常處理等)：
public static void test() {
Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 7000));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 7001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 7002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 8000));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 8001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 8002));
JedisCluster cluster = new JedisCluster(nodes);
System.out.println(cluster.get("key1"));
cluster.close();
}
注意事項如下：
（1）JedisCluster中已經包含所有節點的連線池，因此JedisCluster要使用單例。
（2）客戶端維護了slot->node對映關係以及為每個節點建立了連線池，當節點數量較多時，應注意客戶端記憶體資源和連線資源的消耗。
（3）Jedis較新版本針對JedisCluster做了一些效能方面的優化，如cluster slots快取更新和鎖阻塞等方面的優化，應儘量使用2.8.2及以上版本的Jedis。
五、實踐須知
前面介紹了叢集正常執行和訪問的方法和原理，下面是一些重要的補充內容。
1. 叢集伸縮
實踐中常常需要對叢集進行伸縮，如訪問量增大時的擴容操作。Redis叢集可以在不影響對外服務的情況下實現伸縮；伸縮的核心是槽遷移：修改槽與節點的對應關係，實現槽(即資料)在節點之間的移動。例如，如果槽均勻分佈在叢集的3個節點中，此時增加一個節點，則需要從3個節點中分別拿出一部分槽給新節點，從而實現槽在4個節點中的均勻分佈。
增加節點
假設要增加7003和8003節點，其中8003是7003的從節點；步驟如下：
（1）啟動節點：方法參見叢集搭建
（2）節點握手：可以使用cluster meet命令，但在生產環境中建議使用redis-trib.rb的add-node工具，其原理也是cluster meet，但它會先檢查新節點是否已加入其它叢集或者存在資料，避免加入到叢集后帶來混亂。
redis-trib.rb add-node 192.168.72.128:7003 192.168.72.128 7000 redis-trib.rb add-node 192.168.72.128:8003 192.168.72.128 7000
（3）遷移槽：推薦使用redis-trib.rb的reshard工具實現。reshard自動化程度很高，只需要輸入redis-trib.rb reshard ip:port (ip和port可以是叢集中的任一節點)，然後按照提示輸入以下資訊，槽遷移會自動完成：
-
- 待遷移的槽數量：16384個槽均分給4個節點，每個節點4096個槽，因此待遷移槽數量為4096
- 目標節點id：7003節點的id
- 源節點的id：7000/7001/7002節點的id
（4）指定主從關係：方法參見叢集搭建
減少節點
假設要下線7000/8000節點，可以分為兩步：
（1）遷移槽：使用reshard將7000節點中的槽均勻遷移到7001/7002/7003節點
（2）下線節點：使用redis-trib.rb del-node工具；應先下線從節點再下線主節點，因為若主節點先下線，從節點會被指向其他主節點，造成不必要的全量複製。
redis-trib.rb del-node 192.168.72.128:7001 {節點8000的id}
redis-trib.rb del-node 192.168.72.128:7001 {節點7000的id}
ASK錯誤
叢集伸縮的核心是槽遷移。在槽遷移過程中，如果客戶端向源節點傳送命令，源節點執行流程如下：
圖片來源：《Redis設計與實現》
客戶端收到ASK錯誤後，從中讀取目標節點的地址資訊，並向目標節點重新傳送請求，就像收到MOVED錯誤時一樣。但是二者有很大區別：ASK錯誤說明資料正在遷移，不知道何時遷移完成，因此重定向是臨時的，SMART客戶端不會重新整理slots快取；MOVED錯誤重定向則是(相對)永久的，SMART客戶端會重新整理slots快取。
2. 故障轉移
在 哨兵 一文中，介紹了哨兵實現故障發現和故障轉移的原理。雖然細節上有很大不同，但叢集的實現與哨兵思路類似：通過定時任務傳送PING訊息檢測其他節點狀態；節點下線分為主觀下線和客觀下線；客觀下線後選取從節點進行故障轉移。
與哨兵一樣，叢集只實現了主節點的故障轉移；從節點故障時只會被下線，不會進行故障轉移。因此，使用叢集時，應謹慎使用讀寫分離技術，因為從節點故障會導致讀服務不可用，可用性變差。
這裡不再詳細介紹故障轉移的細節，只對重要事項進行說明：
節點數量：在故障轉移階段，需要由主節點投票選出哪個從節點成為新的主節點；從節點選舉勝出需要的票數為N/2+1；其中N為主節點數量(包括故障主節點)，但故障主節點實際上不能投票。因此為了能夠在故障發生時順利選出從節點，叢集中至少需要3個主節點(且部署在不同的物理機上)。
故障轉移時間：從主節點故障發生到完成轉移，所需要的時間主要消耗在主觀下線識別、主觀下線傳播、選舉延遲等幾個環節；具體時間與引數cluster-node-timeout有關，一般來說：
故障轉移時間(毫秒) ≤ 1.5 * cluster-node-timeout + 1000
cluster-node-timeout的預設值為15000ms(15s)，因此故障轉移時間會在20s量級。
3. 叢集的限制及應對方法
由於叢集中的資料分佈在不同節點中，導致一些功能受限，包括：
（1）key批量操作受限：例如mget、mset操作，只有當操作的key都位於一個槽時，才能進行。針對該問題，一種思路是在客戶端記錄槽與key的資訊，每次針對特定槽執行mget/mset；另外一種思路是使用Hash Tag，將在下一小節介紹。
（2）keys/flushall等操作：keys/flushall等操作可以在任一節點執行，但是結果只針對當前節點，例如keys操作只返回當前節點的所有鍵。針對該問題，可以在客戶端使用cluster nodes獲取所有節點資訊，並對其中的所有主節點執行keys/flushall等操作。
（3）事務/Lua指令碼：叢集支援事務及Lua指令碼，但前提條件是所涉及的key必須在同一個節點。Hash Tag可以解決該問題。
（4）資料庫：單機Redis節點可以支援16個資料庫，叢集模式下只支援一個，即db0。
（5）複製結構：只支援一層複製結構，不支援巢狀。
4. Hash Tag
Hash Tag原理是：當一個key包含 {} 的時候，不對整個key做hash，而僅對 {} 包括的字串做hash。
Hash Tag可以讓不同的key擁有相同的hash值，從而分配在同一個槽裡；這樣針對不同key的批量操作(mget/mset等)，以及事務、Lua指令碼等都可以支援。不過Hash Tag可能會帶來資料分配不均的問題，這時需要：(1)調整不同節點中槽的數量，使資料分佈儘量均勻；(2)避免對熱點資料使用Hash Tag，導致請求分佈不均。
下面是使用Hash Tag的一個例子；通過對product加Hash Tag，可以將所有產品資訊放到同一個槽中，便於操作。
5. 引數優化
cluster_node_timeout
cluster_node_timeout引數在前面已經初步介紹；它的預設值是15s，影響包括：
（1）影響PING訊息接收節點的選擇：值越大對延遲容忍度越高，選擇的接收節點越少，可以降低頻寬，但會降低收斂速度；應根據頻寬情況和應用要求進行調整。
（2）影響故障轉移的判定和時間：值越大，越不容易誤判，但完成轉移消耗時間越長；應根據網路狀況和應用要求進行調整。
cluster-require-full-coverage
前面提到，只有當16384個槽全部分配完畢時，叢集才能上線。這樣做是為了保證叢集的完整性，但同時也帶來了新的問題：當主節點發生故障而故障轉移尚未完成，原主節點中的槽不在任何節點中，此時會叢集處於下線狀態，無法響應客戶端的請求。
cluster-require-full-coverage引數可以改變這一設定：如果設定為no，則當槽沒有完全分配時，叢集仍可以上線。引數預設值為yes，如果應用對可用性要求較高，可以修改為no，但需要自己保證槽全部分配。
6. redis-trib.rb
redis-trib.rb提供了眾多實用工具：建立叢集、增減節點、槽遷移、檢查完整性、資料重新平衡等；通過help命令可以檢視詳細資訊。在實踐中如果能使用redis-trib.rb工具則儘量使用，不但方便快捷，還可以大大降低出錯概率。
參考文獻
《Redis開發與運維》
《Redis設計與實現》
https://redis.io/topics/cluster-tutorial
https://redis.io/topics/cluster-spec
https://mp.weixin.qq.com/s/d6hzmk31o7VBsMYaLdQ5mw
https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html
http://www.zsythink.net/archives/1182/
https://www.cnblogs.com/xxdfly/p/5641719.html
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