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• 前面提到，在某些场景下，单实例存Redis缓存会存在的几个问题：
  • 写并发：Redis单实例读写分离可以解决读操作的负载均衡，但对于写操作，仍然是全部落在了master节点上面，在海量数据高并发场景，一个节点写数据容易出现瓶颈，造成master节点的压力上升。
  • 海量数据的存储压力：单实例Redis本质上只有一台Master作为存储，如果面对海量数据的存储，一台Redis的服务器就应付不过来了，而且数据量太大意味着持久化成本高，严重时可能会阻塞服务器，造成服务请求成功率下降，降低服务的稳定性。
• 针对以上的问题，Redis集群提供了较为完善的方案，解决了存储能力受到单机限制，写操作无法负载均衡的问题。

Redis Cluster

特征

• 集群中有多个master，每个master保存不同数据。
• 每个master都可以有多个slave节点。
• master之间通过ping监测彼此健康状态。
• 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点。
  

优点

• 无中心架构，支持动态扩容。
• 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；
• 高可用性。部分节点不可用时，集群仍可用。集群模式能够实现自动故障转移（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的角色转换。

缺点

• 不支持批量操作（pipeline）。
• 数据通过异步复制，不保证数据的强一致性。可能导致写丢失。
• 事务操作支持有限，只支持多key在同一节点上的事务操作，当多个key分布于不同的节点上时无法使用事务功能。
• key作为数据分区的最小粒度，不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。
• 不支持多数据库空间，单机下的Redis可以支持到16个数据库，集群模式下只能使用1个数据库空间。
• 只能使用0号数据库。

分区

• 在Redis集群里面，又会划分出分区的概念，一个集群中可有多个分区。分区有几个特点：
  • 同一个分区内的Redis节点之间的数据完全一样，多个节点保证了数据有多份副本冗余保存，且可以提供高可用保障。
  • 不同分片之间的数据不相同。
  • 通过水平增加多个分片的方式，可以实现整体集群的容量的扩展。
• 按照Cluster模式进行部署的时候，要求最少需要部署6个Redis节点（3个分片，每个分片中1主1从），其中集群中每个分片的master节点负责对外提供读写操作，slave节点则作为故障转移使用（master出现故障的时候充当新的master）、对外提供只读请求处理。这一点跟Redis主从复制下读写分离不一样，因为redis集群的核心的理念，主要是使用slave做数据的热备，以及master故障时的主备切换，实现高可用的。

散列插槽

• Redis会把master节点映射到0~16383共16384个插槽（hashslot）上。不同的插槽分布在不同的Redis节点上面进行管理，也就是说每个Redis节点只负责一部分的哈希槽。
• 数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：
  • key中包含"{}“，且”{}“中至少包含1个字符，”{}"中的部分是有效部分。
  • key中不包含"{}"，整个key都是有效部分。
• 例如：key是num，那么就根据num计算，如果是｛itcast}num，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。
  
• 使用哈希槽的好处就在于可以方便的添加或者移除节点，并且无论是添加删除或者修改某一个节点，都不会造成集群不可用的状态。

为什么 Redis 集群的最大槽数是 16384 个？

• 网络通信效率角度：集群节点通过心跳包（Gossip 协议）交换彼此的槽分配信息，每个心跳包需携带当前节点负责的槽位信息。槽位信息用位图（bitmap）表示：16384 个槽对应 16384 bits = 2048 bytes（约 2KB）。若槽数为 65536（2^16），位图将占用 8192 bytes（约 8KB）。更小的位图降低了网络带宽消耗，同时避免因心跳包过大导致的延迟和性能问题。
• CRC16 算法角度：CRC16 的结果范围是 0-65535，理论上支持最大 65536 个槽。选择 16384而非 65536的考量：
  • 数据分布均匀性：16384 个槽已足够将数据均匀分布到上千个节点。
  • 内存开销：每个节点需维护所有槽的路由信息，16384 的规模在内存占用和扩展性之间平衡。
• 16384个插槽可以确保每个master节点都有足够的插槽，同时也可以保证插槽数目不会过多或过少，从而保证了Redis Cluster的稳定性和高性能。

集群的扩容与收缩

扩容

1. 启动新节点。
2. 需要在集群中任意节点执行cluster meet命令将新节点加入到集群。
3. 迁移槽以及数据：添加新节点后，需要将一些槽和数据从旧节点迁移到新节点。

收缩

1. 迁移槽：为了安全删除节点，Redis集群只能下线没有负责槽的节点。因此如果要下线有负责槽的master节点，则需要先将它负责的槽迁移到其他节点。
2. 忘记节点：通过命令 cluster forget {downNodeId} 通知其他的节点。

集群的故障转移

故障检测

• Redis集群的故障检测是基于gossip协议的，集群中的每个节点都会定期地向集群中的其他节点发送PING消息，以此交换各个节点状态信息，检测各个节点状态：在线状态、疑似下线状态PFAIL、已下线状态FAIL。

故障恢复

• 当故障节点下线后，如果是持有槽的主节点则需要在其从节点中找出一个替换它，从而保证高可用。此时下线主节点的所有从节点都担负着恢复义务，这些从节点会定时监测主节点是否进入客观下线状态，如果是，则触发故障恢复流程。故障恢复也就是选举一个节点充当新的master，选举的过程是基于Raft协议选举方式来实现的。