redis cluster
redis cluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本推出后有效地解决了redis分布式方面的需求
自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据
提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的
支撑N个redis master node，每个master node都可以挂载多个slave node
高可用，因为每个master都有salve节点，那么如果mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master
redis cluster vs. replication + sentinal
如果你的数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如你的缓存一般就几个G，单机足够了
replication，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了
redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用redis cluster
数据分布算法
hash算法
比如你有 N 个 redis实例，那么如何将一个key映射到redis上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 key的 hash 值，然后均匀的映射到到 N 个 redis上：
hash(key)%N
如果增加一个redis，映射公式变成了 hash(key)%(N+1)
如果一个redis宕机了，映射公式变成了 hash(key)%(N-1)
在这两种情况下，几乎所有的缓存都失效了。会导致数据库访问的压力陡增，严重情况，还可能导致数据库宕机。
一致性hash算法
一个master宕机不会导致大部分缓存失效，可能存在缓存热点问题
用虚拟节点改进
redis cluster的hash slot算法
redis cluster有固定的16384个hash slot，对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot
redis cluster中每个master都会持有部分slot，比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot
hash slot让node的增加和移除很简单，增加一个master，就将其他master的hash slot移动部分过去，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他master上去
移动hash slot的成本是非常低的
客户端的api，可以对指定的数据，让他们走同一个hash slot，通过hash tag来实现
127.0.0.1:7000>CLUSTER ADDSLOTS 0 1 2 3 4 ... 5000 可以将槽0-5000指派给节点7000负责。
每个节点都会记录哪些槽指派给了自己，哪些槽指派给了其他节点。
客户端向节点发送键命令，节点要计算这个键属于哪个槽。
如果是自己负责这个槽，那么直接执行命令，如果不是，向客户端返回一个MOVED错误，指引客户端转向正确的节点。
redis cluster 多master的写入
在redis cluster写入数据的时候，其实是你可以将请求发送到任意一个master上去执行
但是，每个master都会计算这个key对应的CRC16值，然后对16384个hashslot取模，找到key对应的hashslot，找到hashslot对应的master
如果对应的master就在自己本地的话，set mykey1 v1，mykey1这个key对应的hashslot就在自己本地，那么自己就处理掉了
但是如果计算出来的hashslot在其他master上，那么就会给客户端返回一个moved error，告诉你，你得到哪个master上去执行这条写入的命令
什么叫做多master的写入，就是每条数据只能存在于一个master上，不同的master负责存储不同的数据，分布式的数据存储
100w条数据，5个master，每个master就负责存储20w条数据，分布式数据存储
默认情况下，redis cluster的核心的理念，主要是用slave做高可用的，每个master挂一两个slave，主要是做数据的热备，还有master故障时的主备切换，实现高可用的
redis cluster默认是不支持slave节点读或者写的，跟我们手动基于replication搭建的主从架构不一样的
jedis客户端，对redis cluster的读写分离支持不太好的
默认的话就是读和写都到master上去执行的
如果你要让最流行的jedis做redis cluster的读写分离的访问，那可能还得自己修改一点jedis的源码，成本比较高
读写分离，是为了什么，主要是因为要建立一主多从的架构，才能横向任意扩展slave node去支撑更大的读吞吐量
redis cluster的架构下，实际上本身master就是可以任意扩展的，你如果要支撑更大的读吞吐量，或者写吞吐量，或者数据量，都可以直接对master进行横向扩展就可以了
节点间的内部通信机制
1、基础通信原理
（1）redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
跟集中式不同，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据是完整的
集中式：好处在于，元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，立即就更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以感知到; 不好在于，所有的元数据的跟新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力
gossip：好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力; 缺点，元数据更新有延时，可能导致集群的一些操作会有一些滞后
（2）10000端口
每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口
每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping之后返回pong
（3）交换的信息
故障信息，节点的增加和移除，hash slot信息，等等
2、gossip协议
gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail，等等
meet: 某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信
redis-trib.rb add-node
其实内部就是发送了一个gossip meet消息，给新加入的节点，通知那个节点去加入我们的集群
ping: 每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据
每个节点每秒都会频繁发送ping给其他的集群，ping，频繁的互相之间交换数据，互相进行元数据的更新
pong: 返回ping和meet，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新
fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了
3、ping消息深入
ping很频繁，而且要携带一些元数据，所以可能会加重网络负担
每个节点每秒会执行10次ping，每次会选择5个最久没有通信的其他节点
当然如果发现某个节点通信延时达到了cluster_node_timeout / 2，那么立即发送ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了
比如说，两个节点之间都10分钟没有交换数据了，那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题
所以cluster_node_timeout可以调节，如果调节比较大，那么会降低发送的频率
每次ping，一个是带上自己节点的信息，还有就是带上1/10其他节点的信息，发送出去，进行数据交换
至少包含3个其他节点的信息，最多包含总节点-2个其他节点的信息
基于重定向的客户端
（1）请求重定向
客户端可能会挑选任意一个redis实例去发送命令，每个redis实例接收到命令，都会计算key对应的hash slot
如果在本地就在本地处理，否则返回moved给客户端，让客户端进行重定向
cluster keyslot mykey，可以查看一个key对应的hash slot是什么
用redis-cli的时候，可以加入-c参数，支持自动的请求重定向，redis-cli接收到moved之后，会自动重定向到对应的节点执行命令
（2）计算hash slot
计算hash slot的算法，就是根据key计算CRC16值，然后对16384取模，拿到对应的hash slot
用hash tag可以手动指定key对应的slot，同一个hash tag下的key，都会在一个hash slot中，比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}
（3）hash slot查找
节点间通过gossip协议进行数据交换，就知道每个hash slot在哪个节点上
smart jedis
（1）什么是smart jedis
基于重定向的客户端，很消耗网络IO，因为大部分情况下，可能都会出现一次请求重定向，才能找到正确的节点
所以大部分的客户端，比如java redis客户端，就是jedis，都是smart的
本地维护一份hashslot -> node的映射表，缓存，大部分情况下，直接走本地缓存就可以找到hashslot -> node，不需要通过节点进行moved重定向
（2）JedisCluster的工作原理
在JedisCluster初始化的时候，就会随机选择一个node，初始化hashslot -> node映射表，同时为每个节点创建一个JedisPool连接池
每次基于JedisCluster执行操作，首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot，然后在本地映射表找到对应的节点
如果那个node正好还是持有那个hashslot，那么就ok; 如果说进行了reshard这样的操作，可能hashslot已经不在那个node上了，就会返回moved
如果JedisCluter API发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新本地的hashslot -> node映射表缓存
重复上面几个步骤，直到找到对应的节点，如果重试超过5次，那么就报错，JedisClusterMaxRedirectionException
jedis老版本，可能会出现在集群某个节点故障还没完成自动切换恢复时，频繁更新hash slot，频繁ping节点检查活跃，导致大量网络IO开销
jedis最新版本，对于这些过度的hash slot更新和ping，都进行了优化，避免了类似问题
（3）hashslot迁移和ask重定向
如果hash slot正在迁移，那么会返回ask重定向给jedis
jedis接收到ask重定向之后，会重新定位到目标节点去执行，但是因为ask发生在hash slot迁移过程中，所以JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存
已经可以确定说，hashslot已经迁移完了，moved是会更新本地hashslot->node映射表缓存的
高可用性与主备切换原理
redis cluster的高可用的原理，几乎跟哨兵是类似的
1、判断节点宕机
如果一个节点认为另外一个节点宕机，那么就是pfail，主观宕机
如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是fail，客观宕机，跟哨兵的原理几乎一样，sdown，odown
在cluster-node-timeout内，某个节点一直没有返回pong，那么就被认为pfail
如果一个节点认为某个节点pfail了，那么会在gossip ping消息中，ping给其他节点，如果超过半数的节点都认为pfail了，那么就会变成fail
2、从节点过滤
对宕机的master node，从其所有的slave node中，选择一个切换成master node
检查每个slave node与master node断开连接的时间，如果超过了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么就没有资格切换成master
这个也是跟哨兵是一样的，从节点超时过滤的步骤
3、从节点选举
哨兵：对所有从节点进行排序，slave priority，offset，run id
每个从节点，都根据自己对master复制数据的offset，来设置一个选举时间，offset越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举
所有的master node开始slave选举投票，给要进行选举的slave进行投票，如果大部分master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点，那么选举通过，那个从节点可以切换成master
从节点执行主备切换，从节点切换为主节点
4、与哨兵比较
整个流程跟哨兵相比，非常类似，所以说，redis cluster功能强大，直接集成了replication和sentinal的功能
转自：中华石杉Java工程师面试突击