一、redis集群介绍

一、简介与注意事项

由于数据量过大，当单个master挂了再slave进行选举时，会有一定时间内无法进行写操作，会出现数据的丢失。也就数说单个master复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展，每个复制集只负责存储整个数据集的一部分，这就是redis集群，其作用是提供在多个redis节点间共享数据的程序集。

注意：

Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误.

Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令. 

二、redis集群的优势

redis集群支持多个master，每个master又可以挂载多个slave

1、自动分割数据到不同的节点上。

2、整个集群的部分节点失败或者不可达的情况下能够继续处理命令。

三、前置知识

一、hash槽（槽位）

二、分片 

三、两者优势

 二、redis集群详解

一、集群算法

一、slot槽位映射三种解决方案

1、哈希取余分区

2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式： hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

优点：   简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

缺点：    原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。 某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

2、一致性hash算法分区

 1、一致性Hash算法背景

　　一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决

分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。

2、作用

提出一致性hash解决方案，目的是服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务端的映射关系 

3、原理

1、算法构建一致性hash环。

  一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。（有点类似于函数概念，即y=f（x），无论x输入什么，y的值都在那个环中，因为那个环是f（x）这个公式下的所有可能性）

 

   它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。

2、redis服务器ip节点映射（将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置）

将各个服务器使用Hash算法进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下

3、数据落到服务器的规则

当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置（意思是hash(key)后取到他的hash值，再使用与redis节点映射到hash环的那个算法映射到对应的环上，也就是再对2^32取模，得到在环中的位置），从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。

如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

4、优缺点

优点：强大的容错性扩展性

1、容错性

假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据且这些数据会转移到D进行存储。

2、扩展性

数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，

不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

缺点：Hash环的数据倾斜问题

一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，

例如系统中只有两台服务器：

3、哈希槽分区

1、为什么出现

 哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。

2、能干什么

解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配

3、多少个hash槽

一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。

集群会记录节点和槽的对应关系，解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取模，余数是几key就落入对应的槽里。HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。

 4、哈希槽计算

        Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis先对key使用crc16算法算出一个结果，然后用结果对16384求余数[ CRC16(key) % 16384]，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上。

5、疑问：

1、CRC16算法产生的hash值有16bit，该算法可以产生2^16=65536个值。换句话说值是分布在0~65535之间，有更大的65536不用为什么只用16384就够？

 2、作者在做mod运算的时候，为什么不mod65536，而选择mod16384？

 3、HASH_SLOT = CRC16(key) mod 65536为什么没启用？

 4、Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。Redis 集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。但为什么哈希槽的数量是16384（2^14）个呢？ 

 redis作者的回答

        正常的心跳数据包带有节点的完整配置，可以用幂等方式用旧的节点替换旧节点，以便更新旧的配置。

        这意味着它们包含原始节点的插槽配置，该节点使用2k的空间和16k的插槽，但是会使用8k的空间（使用65k的插槽）。

        同时，由于其他设计折衷，Redis集群不太可能扩展到1000个以上的主节点。因此16k处于正确的范围内，以确保每个主机具有足够的插槽，最多可容纳1000个矩阵，但数量足够少，可以轻松地将插槽配置作为原始位图传播。

        请注意，在小型群集中，位图将难以压缩，因为当N较小时，位图将设置的slot / N位占设置位的很大百分比。

 

 

(1)如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。

在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。 当槽位为65536时，这块的大小是: 65536÷8÷1024=8kb 

在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。 当槽位为16384时，这块的大小是: 16384÷8÷1024=2kb 

因为每秒钟，redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，如果槽位为65536，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。

 

(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。

集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者不建议redis cluster节点数量超过1000个。 那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

(3)槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输

Redis主节点的配置信息中它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots / N很高的话(N表示节点数)，bitmap的压缩率就很低。 如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。

5、总结

 二、集群搭建 

1、集群搭建

2、集群扩容

3、集群缩容

4、扩容以及缩容之间槽位分布

具体可参考官网：

REDIS cluster-tutorial -- Redis中文资料站 -- Redis中国用户组（CRUG）

以及Commands | Redis 

 三、集群其他知识

一、Redis 集群的主从复制模型（主从容错切换）

        为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.

        在我们例子中具有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用.

        然而如果在集群创建的时候（或者过一段时间）我们为每个节点添加一个从节点A1，B1，C1,那么整个集群便有三个master节点和三个slave节点组成，这样在节点B失败后，集群便会选举B1为新的主节点继续服务，整个集群便不会因为槽找不到而不可用了

不过当B和B1 都失败后，集群是不可用的.

二、Redis 一致性保证 

Redis 并不能保证数据的强一致性. 这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作.

第一个原因是因为集群是用了异步复制. 写操作过程:

• 客户端向主节点B写入一条命令.
• 主节点B向客户端回复命令状态.
• 主节点将写操作复制给他得从节点 B1, B2 和 B3.

主节点对命令的复制工作发生在返回命令回复之后， 因为如果每次处理命令请求都需要等待复制操作完成的话， 那么主节点处理命令请求的速度将极大地降低 —— 我们必须在性能和一致性之间做出权衡。 注意：Redis 集群可能会在将来提供同步写的方法。 Redis 集群另外一种可能会丢失命令的情况是集群出现了网络分区， 并且一个客户端与至少包括一个主节点在内的少数实例被孤立。

举个例子 假设集群包含 A 、 B 、 C 、 A1 、 B1 、 C1 六个节点， 其中 A 、B 、C 为主节点， A1 、B1 、C1 为A，B，C的从节点， 还有一个客户端 Z1 假设集群中发生网络分区，那么集群可能会分为两方，大部分的一方包含节点 A 、C 、A1 、B1 和 C1 ，小部分的一方则包含节点 B 和客户端 Z1 .

Z1仍然能够向主节点B中写入, 如果网络分区发生时间较短,那么集群将会继续正常运作,如果分区的时间足够让大部分的一方将B1选举为新的master，那么Z1写入B中得数据便丢失了.

注意， 在网络分裂出现期间， 客户端 Z1 可以向主节点 B 发送写命令的最大时间是有限制的， 这一时间限制称为节点超时时间（node timeout）， 是 Redis 集群的一个重要的配置选项：