Redis集群原理探究
定义
Redis结构图
即使是使用哨兵，此时的Redis集群的每个数据库依然存有集群中的所有数据，从而导致集群的总数据存储量受限于可用存储内存最小的节点，形成了木桶效应。而因为Redis是基于内存存储的，所以这一个问题在redis中就显得尤为突出了
在redis3.0之前，我们是通过在客户端去做的分片，通过hash环的方式对key进行分片存储。分片虽然能够解决各个节点的存储压力，但是导致维护成本高、增加、移除节点比较繁琐。因此在redis3.0以后的版本最大的一个好处就是支持集群功能，集群的特点在于拥有和单机实例一样的性能，同时在网络分区以后能够提供一定的可访问性以及对主数据库故障恢复的支持。
哨兵和集群是两个独立的功能，当不需要对数据进行分片使用哨兵就够了，如果要进行水平扩容，集群是一个比较好的方式.
拓扑结构
一个Redis Cluster由多个Redis节点构成。不同节点组服务的数据没有交集，也就是每个一节点组对应数据sharding的一个分片。节点组内部分为主备两类节点，对应master和slave节点。两者数据准实时一致，通过异步化的主备复制机制来保证。一个节点组有且只有一个master节点，同时可以有0到多个slave节点，在这个节点组中只有master节点对用户提供些服务，读服务可以由master或者slave提供。
redis-cluster是基于gossip协议实现的无中心化节点的集群，因为去中心化的架构不存在统一的配置中心，各个节点对整个集群状态的认知来自于节点之间的信息交互。在Redis Cluster，这个信息交互是通过Redis Cluster Bus来完成的。
Redis的数据分区
分布式数据库首要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整个数据的一个子集, Redis Cluster采用哈希分区规则,采用虚拟槽分区。
虚拟槽分区巧妙地使用了哈希空间，使用分散度良好的哈希函数把所有的数据映射到一个固定范围内的整数集合，整数定义为槽（slot）。比如RedisCluster槽的范围是0～16383。槽是集群内数据管理和迁移的基本单位。采用大范围的槽的主要目的是为了方便数据的拆分和集群的扩展，每个节点负责一定数量的槽。
计算公式：slot = CRC16(key)%16383。每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。
如果做了redis分片，我相应的数据想要落在同一个机器上，怎么办？
HashTags
通过分片手段，可以将数据合理的划分到不同的节点上，这本来是一件好事。但是有的时候，我们希望对相关联的业务以原子方式进行操作。举个简单的例子
我们在单节点上执行MSET , 它是一个原子性的操作，所有给定的key会在同一时间内被设置，不可能出现某些指定的key被更新另一些指定的key没有改变的情况。但是在集群环境下，我们仍然可以执行MSET命令，但它的操作不在是原子操作，会存在某些指定的key被更新，而另外一些指定的key没有改变，原因是多个key可能会被分配到不同的机器上。
所以，这里就会存在一个矛盾点，及要求key尽可能的分散在不同机器，又要求某些相关联的key分配到相同机器。这个也是在面试的时候会容易被问到的内容。怎么解决呢？
从前面的分析中我们了解到，分片其实就是一个hash的过程，对key做hash取模然后划分到不同的机器上。所以为了解决这个问题，我们需要考虑如何让相关联的key得到的hash值都相同呢？如果key全部相同是不现实的，所以怎么解决呢？在redis中引入了HashTag的概念，可以使得数据分布算法可以根据key的某一个部分进行计算，然后让相关的key落到同一个数据分片
举个简单的例子，加入对于用户的信息进行存储， user:user1:id、user:user1:name/ 那么通过hashtag的方式，user:{user1}:id、user:{user1}.name; 表示当一个key包含 {} 的时候，就不对整个key做hash，而仅对 {} 包括的字符串做hash。
如果访问的key，不在当前节点上，但是他的存在其他节点上，这时候会存在一个moved重定向，返回一个key所在的节点。
分片迁移
如果当前节点，少一个或者多一个，需要重新进行槽的分配。这就是分片迁移。
在一个稳定的Redis cluster下，每一个slot对应的节点是确定的，但是在以下情况下，节点和分片对应的关系会发生变更
\1. 新加入master节点
\2. 某个节点宕机
也就是说当动态添加或减少node节点时，需要将16384个槽做个再分配，槽中的键值也要迁移。当然，这一过程，
在目前实现中，还处于半自动状态，需要人工介入。
新增一个主节点
新增一个节点D，redis cluster的这种做法是从各个节点的前面各拿取一部分slot到D上。大致就会变成这样：
节点A覆盖1365-5460
节点B覆盖6827-10922
节点C覆盖12288-16383
节点D覆盖0-1364,5461-6826,10923-12287
删除一个主节点
先将节点的数据移动到其他节点上，然后才能执行删除。
槽迁移的过程
槽迁移的过程中有一个不稳定状态，这个不稳定状态会有一些规则，这些规则定义客户端的行为，从而使得RedisCluster不必宕机的情况下可以执行槽的迁移。下面这张图描述了我们迁移编号为1、2、3的槽的过程中，他们在MasterA节点和MasterB节点中的状态。
简单的工作流程
- 向MasterB发送状态变更命令，把Master B对应的slot状态设置为IMPORTING
- 向MasterA发送状态变更命令，将Master对应的slot状态设置为MIGRATING
当MasterA的状态设置为MIGRANTING后，表示对应的slot正在迁移，为了保证slot数据的一致性，MasterA此时对于slot内部数据提供读写服务的行为和通常状态下是有区别的，
MIGRATING状态
\1. 如果客户端访问的Key还没有迁移出去，则正常处理这个key
\2. 如果key已经迁移或者根本就不存在这个key，则回复客户端ASK信息让它跳转到MasterB去执行。
IMPORTING状态
当MasterB的状态设置为IMPORTING后，表示对应的slot正在向MasterB迁入，这时Master仍然能对外提供该slot的读写服务，但和通常状态下也是有区别的
\1. 当来自客户端的正常访问不是从ASK跳转过来的，说明客户端还不知道迁移正在进行，很有可能操作了一个目前还没迁移完成的并且还存在于MasterA上的key，如果此时这个key在A上已经被修改了，那么B和A的修改则会发生冲突。所以对于MasterB上的slot上的所有非ASK跳转过来的操作，MasterB都不会uu出去护理，而是通过MOVED命令让客户端跳转到MasterA上去执行这样的状态控制保证了同一个key在迁移之前总是在源节点上执行，迁移后总是在目标节点上执行，防止出现两边同时写导致的冲突问题。
而且迁移过程中新增的key一定会在目标节点上执行，源节点也不会新增key，是的整个迁移过程既能对外正常提供服务，又能在一定的时间点完成slot的迁移。
网络抖动
真实世界的机房网络往往并不是风平浪静的，它们经常会发生各种各样的小问题。比如网络抖动就是非常常见的 一种现象，突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常。 为解决这种问题，Redis Cluster 提供了一种选项clusternodetimeout，表示当某个节点持续 timeout 的时 间失联时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项，网络抖动会导致主从频繁切换 (数据的重新复制)。
集群Master选举原理
总结:
使用redis优势
可以不断拓展，每一个小的主从
Cluster info 可以查看搭建好的集群信息
Cluster nodes 查看节点
