redis cluster
redis cluster是Redis的分布式解決方案，在3.0版本推出后有效地解決了redis分布式方面的需求
自動將數據進行分片，每個master上放一部分數據
提供內置的高可用支持，部分master不可用時，還是可以繼續工作的
支撐N個redis master node，每個master node都可以掛載多個slave node
高可用，因為每個master都有salve節點，那么如果mater掛掉，redis cluster這套機制，就會自動將某個slave切換成master
redis cluster vs. replication + sentinal
如果你的數據量很少，主要是承載高並發高性能的場景，比如你的緩存一般就幾個G，單機足夠了
replication，一個mater，多個slave，要幾個slave跟你的要求的讀吞吐量有關系，然后自己搭建一個sentinal集群，去保證redis主從架構的高可用性，就可以了
redis cluster，主要是針對海量數據+高並發+高可用的場景，海量數據，如果你的數據量很大，那么建議就用redis cluster
數據分布算法
hash算法
比如你有 N 個 redis實例，那么如何將一個key映射到redis上呢，你很可能會采用類似下面的通用方法計算 key的 hash 值，然后均勻的映射到到 N 個 redis上：
hash(key)%N
如果增加一個redis，映射公式變成了 hash(key)%(N+1)
如果一個redis宕機了，映射公式變成了 hash(key)%(N-1)
在這兩種情況下，幾乎所有的緩存都失效了。會導致數據庫訪問的壓力陡增，嚴重情況，還可能導致數據庫宕機。
一致性hash算法
一個master宕機不會導致大部分緩存失效，可能存在緩存熱點問題
用虛擬節點改進
redis cluster的hash slot算法
redis cluster有固定的16384個hash slot，對每個key計算CRC16值，然后對16384取模，可以獲取key對應的hash slot
redis cluster中每個master都會持有部分slot，比如有3個master，那么可能每個master持有5000多個hash slot
hash slot讓node的增加和移除很簡單，增加一個master，就將其他master的hash slot移動部分過去，減少一個master，就將它的hash slot移動到其他master上去
移動hash slot的成本是非常低的
客戶端的api，可以對指定的數據，讓他們走同一個hash slot，通過hash tag來實現
127.0.0.1:7000>CLUSTER ADDSLOTS 0 1 2 3 4 ... 5000 可以將槽0-5000指派給節點7000負責。
每個節點都會記錄哪些槽指派給了自己，哪些槽指派給了其他節點。
客戶端向節點發送鍵命令，節點要計算這個鍵屬於哪個槽。
如果是自己負責這個槽，那么直接執行命令，如果不是，向客戶端返回一個MOVED錯誤，指引客戶端轉向正確的節點。
redis cluster 多master的寫入
在redis cluster寫入數據的時候，其實是你可以將請求發送到任意一個master上去執行
但是，每個master都會計算這個key對應的CRC16值，然后對16384個hashslot取模，找到key對應的hashslot，找到hashslot對應的master
如果對應的master就在自己本地的話，set mykey1 v1，mykey1這個key對應的hashslot就在自己本地，那么自己就處理掉了
但是如果計算出來的hashslot在其他master上，那么就會給客戶端返回一個moved error，告訴你，你得到哪個master上去執行這條寫入的命令
什么叫做多master的寫入，就是每條數據只能存在於一個master上，不同的master負責存儲不同的數據，分布式的數據存儲
100w條數據，5個master，每個master就負責存儲20w條數據，分布式數據存儲
默認情況下，redis cluster的核心的理念，主要是用slave做高可用的，每個master掛一兩個slave，主要是做數據的熱備，還有master故障時的主備切換，實現高可用的
redis cluster默認是不支持slave節點讀或者寫的，跟我們手動基於replication搭建的主從架構不一樣的
jedis客戶端，對redis cluster的讀寫分離支持不太好的
默認的話就是讀和寫都到master上去執行的
如果你要讓最流行的jedis做redis cluster的讀寫分離的訪問，那可能還得自己修改一點jedis的源碼，成本比較高
讀寫分離，是為了什么，主要是因為要建立一主多從的架構，才能橫向任意擴展slave node去支撐更大的讀吞吐量
redis cluster的架構下，實際上本身master就是可以任意擴展的，你如果要支撐更大的讀吞吐量，或者寫吞吐量，或者數據量，都可以直接對master進行橫向擴展就可以了
節點間的內部通信機制
1、基礎通信原理
（1）redis cluster節點間采取gossip協議進行通信
跟集中式不同，不是將集群元數據（節點信息，故障，等等）集中存儲在某個節點上，而是互相之間不斷通信，保持整個集群所有節點的數據是完整的
集中式：好處在於，元數據的更新和讀取，時效性非常好，一旦元數據出現了變更，立即就更新到集中式的存儲中，其他節點讀取的時候立即就可以感知到; 不好在於，所有的元數據的跟新壓力全部集中在一個地方，可能會導致元數據的存儲有壓力
gossip：好處在於，元數據的更新比較分散，不是集中在一個地方，更新請求會陸陸續續，打到所有節點上去更新，有一定的延時，降低了壓力; 缺點，元數據更新有延時，可能導致集群的一些操作會有一些滯后
（2）10000端口
每個節點都有一個專門用於節點間通信的端口，就是自己提供服務的端口號+10000，比如7001，那么用於節點間通信的就是17001端口
每隔節點每隔一段時間都會往另外幾個節點發送ping消息，同時其他幾點接收到ping之后返回pong
（3）交換的信息
故障信息，節點的增加和移除，hash slot信息，等等
2、gossip協議
gossip協議包含多種消息，包括ping，pong，meet，fail，等等
meet: 某個節點發送meet給新加入的節點，讓新節點加入集群中，然后新節點就會開始與其他節點進行通信
redis-trib.rb add-node
其實內部就是發送了一個gossip meet消息，給新加入的節點，通知那個節點去加入我們的集群
ping: 每個節點都會頻繁給其他節點發送ping，其中包含自己的狀態還有自己維護的集群元數據，互相通過ping交換元數據
每個節點每秒都會頻繁發送ping給其他的集群，ping，頻繁的互相之間交換數據，互相進行元數據的更新
pong: 返回ping和meet，包含自己的狀態和其他信息，也可以用於信息廣播和更新
fail: 某個節點判斷另一個節點fail之后，就發送fail給其他節點，通知其他節點，指定的節點宕機了
3、ping消息深入
ping很頻繁，而且要攜帶一些元數據，所以可能會加重網絡負擔
每個節點每秒會執行10次ping，每次會選擇5個最久沒有通信的其他節點
當然如果發現某個節點通信延時達到了cluster_node_timeout / 2，那么立即發送ping，避免數據交換延時過長，落后的時間太長了
比如說，兩個節點之間都10分鍾沒有交換數據了，那么整個集群處於嚴重的元數據不一致的情況，就會有問題
所以cluster_node_timeout可以調節，如果調節比較大，那么會降低發送的頻率
每次ping，一個是帶上自己節點的信息，還有就是帶上1/10其他節點的信息，發送出去，進行數據交換
至少包含3個其他節點的信息，最多包含總節點-2個其他節點的信息
基於重定向的客戶端
（1）請求重定向
客戶端可能會挑選任意一個redis實例去發送命令，每個redis實例接收到命令，都會計算key對應的hash slot
如果在本地就在本地處理，否則返回moved給客戶端，讓客戶端進行重定向
cluster keyslot mykey，可以查看一個key對應的hash slot是什么
用redis-cli的時候，可以加入-c參數，支持自動的請求重定向，redis-cli接收到moved之后，會自動重定向到對應的節點執行命令
（2）計算hash slot
計算hash slot的算法，就是根據key計算CRC16值，然后對16384取模，拿到對應的hash slot
用hash tag可以手動指定key對應的slot，同一個hash tag下的key，都會在一個hash slot中，比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}
（3）hash slot查找
節點間通過gossip協議進行數據交換，就知道每個hash slot在哪個節點上
smart jedis
（1）什么是smart jedis
基於重定向的客戶端，很消耗網絡IO，因為大部分情況下，可能都會出現一次請求重定向，才能找到正確的節點
所以大部分的客戶端，比如java redis客戶端，就是jedis，都是smart的
本地維護一份hashslot -> node的映射表，緩存，大部分情況下，直接走本地緩存就可以找到hashslot -> node，不需要通過節點進行moved重定向
（2）JedisCluster的工作原理
在JedisCluster初始化的時候，就會隨機選擇一個node，初始化hashslot -> node映射表，同時為每個節點創建一個JedisPool連接池
每次基於JedisCluster執行操作，首先JedisCluster都會在本地計算key的hashslot，然后在本地映射表找到對應的節點
如果那個node正好還是持有那個hashslot，那么就ok; 如果說進行了reshard這樣的操作，可能hashslot已經不在那個node上了，就會返回moved
如果JedisCluter API發現對應的節點返回moved，那么利用該節點的元數據，更新本地的hashslot -> node映射表緩存
重復上面幾個步驟，直到找到對應的節點，如果重試超過5次，那么就報錯，JedisClusterMaxRedirectionException
jedis老版本，可能會出現在集群某個節點故障還沒完成自動切換恢復時，頻繁更新hash slot，頻繁ping節點檢查活躍，導致大量網絡IO開銷
jedis最新版本，對於這些過度的hash slot更新和ping，都進行了優化，避免了類似問題
（3）hashslot遷移和ask重定向
如果hash slot正在遷移，那么會返回ask重定向給jedis
jedis接收到ask重定向之后，會重新定位到目標節點去執行，但是因為ask發生在hash slot遷移過程中，所以JedisCluster API收到ask是不會更新hashslot本地緩存
已經可以確定說，hashslot已經遷移完了，moved是會更新本地hashslot->node映射表緩存的
高可用性與主備切換原理
redis cluster的高可用的原理，幾乎跟哨兵是類似的
1、判斷節點宕機
如果一個節點認為另外一個節點宕機，那么就是pfail，主觀宕機
如果多個節點都認為另外一個節點宕機了，那么就是fail，客觀宕機，跟哨兵的原理幾乎一樣，sdown，odown
在cluster-node-timeout內，某個節點一直沒有返回pong，那么就被認為pfail
如果一個節點認為某個節點pfail了，那么會在gossip ping消息中，ping給其他節點，如果超過半數的節點都認為pfail了，那么就會變成fail
2、從節點過濾
對宕機的master node，從其所有的slave node中，選擇一個切換成master node
檢查每個slave node與master node斷開連接的時間，如果超過了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么就沒有資格切換成master
這個也是跟哨兵是一樣的，從節點超時過濾的步驟
3、從節點選舉
哨兵：對所有從節點進行排序，slave priority，offset，run id
每個從節點，都根據自己對master復制數據的offset，來設置一個選舉時間，offset越大（復制數據越多）的從節點，選舉時間越靠前，優先進行選舉
所有的master node開始slave選舉投票，給要進行選舉的slave進行投票，如果大部分master node（N/2 + 1）都投票給了某個從節點，那么選舉通過，那個從節點可以切換成master
從節點執行主備切換，從節點切換為主節點
4、與哨兵比較
整個流程跟哨兵相比，非常類似，所以說，redis cluster功能強大，直接集成了replication和sentinal的功能
轉自：中華石杉Java工程師面試突擊