Redis Cluster高可用集群原理

一、Redis Cluster和哨兵对比

• 常用Redis高可用集群有哨兵Sentinel，和Redis Cluster模式：

  • 哨兵Sentinel：在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。
    

  • Redis Cluster：Redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置比较简单，Redis Cluster 将所有数据划分为 16384个槽位，每个redis 节点负责其中一部分槽位，客户端为了可以直接定位（对 key 通过 crc16 进行 hash 再对16384取余）某个具体的 key 所在节点，需要缓存槽位相关信息，这样才可以准确快速地定位到相应的节点。同时因为可能会存在客户端与服务器存储槽位的信息不一致的情况，还需要纠正机制（通过返回 -MOVED 3999 127.0.0.1:6379，客户端收到后需要立即纠正本地的槽位映射表）来实现槽位信息的校验调整。
    

二、槽位定位算法

Redis Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值，然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体槽位。

三、集群节点间的通信机制

Redis Cluster节点间采取gossip协议进行通信，维护集群的元数据(集群节点信息，主从角色，节点数量，各节点共享的数据等)有两种方式：集中式和gossip。

• 集中式：
  优点在于元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以立即感知到；不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能导致元数据的存储压力。 很多中间件都会借助zookeeper集中式存储元数据。
• gossip：
  gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail等等，每个节点都有一个专门用于节点间gossip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。 每个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消息之后返回pong消息。
  • 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；
  • 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(类似自己感知到的集群节点增加和移除，hash slot信息等)；
  • pong: 对ping和meet消息的返回，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。

四、集群选举原理

当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover，以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有多个slave，从而存在多个slave竞争成为master节点的过程， 其过程如下：

• 1、slave发现自己的master变为FAIL
• 2、将自己记录的集群currentEpoch加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息
• 3、其他节点收到该信息，只有master响应，判断请求者的合法性，并发送FAILOVER_AUTH_ACK，对每一个epoch只发送一次ack
• 4、尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK
• 5、slave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点，如果只有两个，当其中一个挂了，只剩一个主节点是不能选举成功的)
• 6、slave广播Pong消息通知其他集群节点。从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播，slave如果立即尝试选举，其它masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票
  •延迟计算公式：
  DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms
  •SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（理论上）。

五、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)。

六、Redis集群为什么至少需要三个master节点，并且推荐节点数为奇数？

因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功，如果只有两个master节点，当其中一个挂了，是达不到选举新master的条件的。奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点，比如三个master节点和四个master节点的集群相比，大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点，如果都挂了两个master节点都没法选举新master节点了，所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。

七、集群没有过半机制会出现脑裂数据丢失问题

Redis Cluster 集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失

# 写数据成功最少同步的slave数量，这个数量可以模仿大于半数机制配置，比如集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数
min‐replicas‐to‐write 1 
1
2

注意：这个配置在一定程度上会影响集群的可用性，比如slave要是少于1个，这个集群就算leader正常也不能提供服务了，需要具体场景权衡选择。

八、跳转重定位

当客户端向一个错误的节点发出了指令，该节点会发现指令的 key 所在的槽位并不归自己管理，这时它会向客户端发送一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址，告诉客户端去连这个节点去获取数据。客户端收到指令后除了跳转到正确的节点上去操作，还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存，后续所有 key 将使用新的槽位映射表。

九、集群对批量操作命令的支持

对于类似mset，mget这样的多个key的原生批量操作命令，redis集群只支持所有key落在同一slot的情况，如果有多个key一定要用mset命令在redis集群上操作，则可以在key的前面加上{XX}，这样参数数据分片hash计算的只会是大括号里的值，这样能确保不同的key能落到同一slot里去，示例如下：

# 假设name和age计算的hash slot值不一样，但是这条命令在集群下执行，redis只会用大括号里的 U001 做hash slot计算
# 所以算出来的slot值肯定相同，最后都能落在同一slot。
mset {U001}:name kerwin {U001}:age 14
1
2
3

十、槽位分配和迁移

如果不手动设置槽位，那么槽位初始是会被平分，假设当有三个主节点时，槽分布的值如下：

节点1： 0-5460
节点2： 5461-10921
节点3： 10922-16383

Redis 提供redis-trlib 工具负责执行槽位重新分配，和节点加入操作等，新加入的节点是没有分配槽位的需要手动分配。