简介

应用场景

基于redis replication模式+哨兵模式的主从架构，主要使用在高并发高可用场景。
如果还需要针对海量数据做高并发高可用的应用，则需要redis cluster集群架构。

基本描述

redis cluster集群架构，可以支撑n个redis master节点，每一个master节点都可以挂载多个slave节点。
是支持读写分离的架构。写请求统一写入master节点，读请求会从master节点对应的slace节点中去读。
具备高可用，如果master节点宕机，redis cluster可以基于机制，自动将某个slave切换为master节点。
只要基于redis cluster搭建redis集群就可以支撑海量数据+高并发+高可用场景，不需要手动搭建replication主从复制+读写分离+哨兵集群。

内部机制

如何支撑海量数据的高并发访问

（1）会自动将数据进行分片，每一个master存放一部分数据
（2）提供内置高可用机制，部分master不可用时，仍然可以继续对外工作
在redis cluster架构下，每个redis要开放两个端口，比如6379，还有加10000的端口，比如16379。
16379端口号用来进行节点间通信，用于进行故障检测，配置更新，故障转移授权（集群总线：cluster bus）
cluster bus用一种二进制协议（gossip协议），主要用于节点间进行高效数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。

如何针对海量数据做数据分片

（1）普通hash算法

描述：针对数据，获取数据key对应的hash值，然后与redis cluster master节点数量进行取模运算，最终一定会将数据分片到集群中的一个master节点。
缺点：如果出现一个master节点宕机，会导致大量的缓存数据失效，不单单是失效节点下的缓存数据，其他缓存数据同样也可能被影响到。大量的数据因为没有缓存，就会直接请求数据库，数据库的负载压力会变大，可能就导致数据库宕机。

（2）一致性hash算法

描述：redis cluster集群的节点会分布在一个圆环上，每一个节点的信息（ip地址等）去做一个hash运算，获取对应的hash值，存放在圆环上；针对数据的请求，同样也是针对数据的key做hash值的获取。然后与节点的hash值做比对， 最终确定数据应该落在圆环的哪个部位。
如果集群中其中一个节点失效，则最多只会影响到这个节点下的缓存数据失效，其他节点的缓存数据并不会产生影响。只会影响失效节点的数据需要访问数据库，减少数据库的访问压力。
缺点：可能存在缓存热点的问题。可能集中在某个hash区间的值会特别多，就会导致大量的数据都涌入同一个master内，造成该master的热点问题，性能出现瓶颈。
虚拟节点： 针对每一个master节点，都均匀分布一些虚拟节点。可以保证大量的数据，都会均匀分布到不同的节点上，而不是大量涌入到同一个master节点上。
功能：实现了自动缓存迁移（一致性hash）+ 自动负载均衡（虚拟节点）
手写一致性hash算法：手写一致性hash算法

（3）redis cluster的hash slot

描述：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信息。redis cluster的每个master节点都会持有部分的hash slot，数据就可以根据hash slot的对应的节点进行存储。hash slot在redis cluster集群的节点增加和删除时，都可以非常方便地进行移动，成本很低。