玩转Redis的高可用（主从哨兵集群）

　　所谓的高可用，也叫 HA（High Availability），是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它是保证系统SLA的重要指标。Redis 高可用的主要有三种模式：主从模式，哨兵模式和集群模式。一、主从模式
　　Redis 提供了 Redis 提供了复制(replication)功能，当一台 redis 数据库中的数据发生了变化，这个变化会被自动地同步到其他的 redis 机器上去。
　　Redis 多机器部署时，这些机器节点会被分成两类，一类是主节点（master 节点），一类是从节点（slave 节点）。一般主节点可以进行读、写操作，而从节点只能进行读操作。一个主节点可以有多个从节点，但是一个从节点只会有一个主节点，也就是所谓的一主多从结构。优点
　　· 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离;
　　· Master 是以非阻塞的方式为主 Slaves 提供服务。所以在 Master-Slave 同步期间，客户端仍然可以提交查询或修改请求;
　　· Slave 同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间，如果有客户端提交查询请求，Redis 则返回同步之前的数据。缺点
　　· Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的 IP 才能恢复;
　　· 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换 IP 后面还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性;
　　· Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂;
　　· Redis 的主节点和从节点中的数据是一样的，降低的内存的可用性
　　二、哨兵模式
　　实际生产中，我们优先考虑哨兵模式。这种模式下，master 宕机，哨兵会自动选举 master 并将其他的 slave 指向新的 master。
　　在主从模式下，redis 同时提供了哨兵命令redis-sentinel  ，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵进程向所有的 redis 机器人发送命令，等待 Redis 服务器响应，从而监控运行的多个 Redis 实例。一般为了便于决策选举，使用奇数个哨兵。多个哨兵构成一个哨兵集群，哨兵直接也会相互通信，检查哨兵是否正常运行，同时发现 master 战机哨兵之间会进行决策选举新的 master
　　哨兵模式的作用:
　　· 通过发送命令，让 Redis 服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器;
　　· 当哨兵监测到 master 宕机，会自动将 slave 切换到 master，然后通过发布订阅模式通过其他的服务器，修改配置文件，让它们切换主机;
　　· 然而一个哨兵进程对 Redis 服务器进行监控，也可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多种哨兵模式。
　　哨兵很像 kafka 集群中的 zookeeper 的功能。
　　假设 master 宕机，sentinel 1 先检测到这个结果，系统并不会马上进行处理 failover(故障转移)选出新的 master，仅仅是 sentinel 1 主观地认为 master 不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由 sentinel 1 发起，进行 failover 操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言，一切都是透明的。优点
　　· 哨兵模式是基于主从模式的，所有主从的优点，哨兵模式都具有。
　　· 主从可以自动切换，系统更健壮，可用性更高。缺点
　　· 具有主从模式的缺点，每台机器上的数据是一样的，内存的可用性较低。
　　· Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
　　三、集群模式
　　Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽。
　　Redis 哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在 redis3.0 上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，对数据进行分片，也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容；每个节点都会通过集群总线(cluster bus)，与其他的节点进行通信。通讯时使用特殊的端口号，即对外服务端口号加 10000。例如如果某个 node 的端口号是 6379，那么它与其它 nodes 通信的端口号是 16379。nodes 之间的通信采用特殊的二进制协议。
　　对客户端来说，整个 cluster 被看做是一个整体，客户端可以连接任意一个 node 进行操作，就像操作单一 Redis 实例一样，当客户端操作的时候 key 没有分配到该 node 上时，Redis 会返回转向指令，指向正确的 node，这有点儿像浏览器页面的 302 redirect 跳转。
　　根据官方推荐，集群部署至少要 3 台以上的 master 节点，最好使用 3 主 3 从六个节点的模式。运行机制
　　在 Redis 的每一个节点上，都有这么两个东西，一个是插槽（slot），它的的取值范围是：0-16383，可以从上面redis-trib.rb  执行的结果看到这 16383 个 slot 在三个 master 上的分布。还有一个就是 cluster，可以理解为是一个集群管理的插件，类似的哨兵。
　　当我们的存取的 Key 到达的时候，Redis 会根据 crc16 的算法对计算后得出一个结果，然后把结果和 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
　　为了保证高可用，redis-cluster 集群引入了主从模式，一个主节点对应一个或者多个从节点。当其它主节点 ping 主节点 master 1 时，如果半数以上的主节点与 master 1 通信超时，那么认为 master 1 宕机了，就会启用 master 1 的从节点 slave 1，将 slave 1 变成主节点继续提供服务。
　　如果 master 1 和它的从节点 slave 1 都宕机了，整个集群就会进入 fail 状态，因为集群的 slot 映射不完整。如果集群超过半数以上的 master 挂掉，无论是否有 slave，集群都会进入 fail 状态。
　　redis-cluster 采用去中心化的思想，没有中心节点的说法，客户端与 Redis 节点直连，不需要中间代理层，客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可。集群扩缩容
　　对 redis 集群的扩容就是向集群中添加机器，缩容就是从集群中删除机器，并重新将 16383 个 slots 分配到集群中的节点上（数据迁移）。
　　扩缩容也是使用集群管理工具 redis-tri.rb。
　　扩容时，先使用redis-tri.rb add-node  将新的机器加到集群中，这是新机器虽然已经在集群中了，但是没有分配 slots，依然是不起做用的。在使用 redis-tri.rb reshard  进行分片重哈希（数据迁移），将旧节点上的 slots 分配到新节点上后，新节点才能起作用。
　　缩容时，先要使用 redis-tri.rb reshard  移除的机器上的 slots，然后使用redis-tri.rb add-del  移除机器。优点
　　采用去中心化思想，数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布;
　　可扩展性：可线性扩展到 1000 多个节点，节点可动态添加或删除;
　　高可用性：部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做 standby 数据副本，能够实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升;
　　降低运维成本，提高系统的扩展性和可用性。缺点
　　1.Redis Cluster 是无中心节点的集群架构，依靠 Goss 协议(谣言传播)协同自动化修复集群的状态。但 GosSIp 有消息延时和消息冗余的问题，在集群节点数量过多的时候，节点之间需要不断进行 PING/PANG 通讯，不必须要的流量占用了大量的网络资源。虽然 Reds4.0 对此进行了优化，但这个问题仍然存在。
　　2.数据迁移问题
　　Redis Cluster 可以进行节点的动态扩容缩容，这一过程，在目前实现中，还处于半自动状态，需要人工介入。在扩缩容的时候，需要进行数据迁移。
　　而 Redis 为了保证迁移的一致性，迁移所有操作都是同步操作，执行迁移时，两端的 Redis 均会进入时长不等的阻塞状态，对于小 Key，该时间可以忽略不计，但如果一旦 Key 的内存使用过大，严重的时候会接触发集群内的故障转移，造成不必要的切换。四、总结
　　主从模式：master 节点挂掉后，需要手动指定新的 master，可用性不高，基本不用。
　　哨兵模式：master 节点挂掉后，哨兵进程会主动选举新的 master，可用性高，但是每个节点存储的数据是一样的，浪费内存空间。数据量不是很多，集群规模不是很大，需要自动容错容灾的时候使用。
　　集群模式：数据量比较大，QPS 要求较高的时候使用。 Redis Cluster 是 Redis 3.0 以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。