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Redis集群模式学习

news 来源：原创 2025/6/9 2:51:32

redis的集群模式对比

要深入理解 Redis 的集群模式，我们需要从 Redis 集群的基本概念出发，逐步推演其设计、特点、优缺点，以及不同集群模式之间的对比。通过这样的方式，可以更好地理解 Redis 集群的实现逻辑和适用场景。以下是从头到尾的详细推演，尽量通俗易懂，同时保持技术深度。

1. Redis 集群的背景和需求

Redis 是一个高性能的内存键值数据库，广泛用于缓存、会话存储、消息队列等场景。单机 Redis 的性能虽然很高，但面对以下问题时会显得力不从心：

数据量过大：单机内存有限，无法存储海量数据。
高可用性需求：单机故障会导致服务不可用。
并发性能瓶颈：单机处理能力有限，难以应对超高并发。
扩展性问题：需要动态增加或减少节点来适应业务增长。

因此，Redis 引入了集群模式，目的是：

数据分片：将数据分散到多个节点，突破单机内存限制。
负载均衡：通过分布式架构分摊读写压力。
高可用：通过冗余机制保证故障时服务不中断。
动态扩展：支持节点动态加入或退出。

Redis 提供了几种集群模式，主要包括：

主从复制（Replication）
哨兵模式（Sentinel）
Redis Cluster（原生集群）

下面我们逐一推演这些模式的实现逻辑、特点和适用场景。

2. 主从复制（Replication）

挂掉了要人工的干预。

推演实现逻辑

主从复制是 Redis 分布式架构的基础。假设我们有两台服务器：

Master 节点：负责处理所有写请求，并存储完整的数据集。
Slave 节点：从 Master 同步数据，只处理读请求。

数据同步过程：

全量同步：
- Slave 连接到 Master，发送 SYNC 或 PSYNC 命令。
- Master 执行 BGSAVE，生成 RDB 文件（内存快照），并发送给 Slave。
- Slave 加载 RDB 文件，完成初始数据同步。
增量同步：
- Master 将后续的写命令（通过 AOF 日志或复制缓冲区）实时转发给 Slave。
- Slave 执行这些命令，保持与 Master 数据一致。
心跳检测：
- Slave 定期向 Master 发送 PING，确保连接正常。
- 如果 Slave 长时间未响应，Master 认为其下线。

故障场景：

Slave 故障：不影响服务，Master 继续工作，新的 Slave 可以重新连接并同步。
Master 故障：需要手动或通过外部工具将某个 Slave 提升为 Master（主从切换），其他 Slave 再连接到新 Master。

特点

优点：
- 读写分离：Master 写，Slave 读，分散读压力。
- 数据备份：Slave 作为 Master 的副本，提供数据冗余。
- 简单易部署：配置简单，适合小规模场景。
缺点：
- Master 单点问题：Master 故障需要手动干预，自动化程度低。
- 数据一致性：异步复制可能导致 Slave 数据略滞后（最终一致性）。
- 无数据分片：所有数据都在 Master，内存和性能受限。
- 扩展性差：无法动态增加节点分担存储。

适用场景

小型应用，数据量不大，读请求较多。
需要简单的数据备份或读写分离。
不需要高可用自动化管理。

3. 哨兵模式（Sentinel）

挂掉了不需要人工干预，可以选举新的主节点。

推演实现逻辑

主从复制的 Master 故障需要手动切换，这在高可用场景下不可接受。哨兵模式通过引入一个监控系统解决了这个问题。

假设我们有：

1 个 Master，2 个 Slave。
3 个 Sentinel 进程（通常部署奇数个，避免脑裂）。

Sentinel 的工作流程：

监控：
- 每个 Sentinel 定期向 Master 和 Slave 发送 PING，检测节点是否存活。
- Sentinel 之间也会互相通信，交换节点状态信息。
故障检测：
- 如果某个 Sentinel 发现 Master 长时间无响应（down-after-milliseconds），标记其为主观下线（SDOWN）。
- 该 Sentinel 询问其他 Sentinel，若超过半数 Sentinel 同意（quorum 参数），则判定 Master 为客观下线（ODOWN）。
主从切换：
- Sentinel 集群选举一个领导者（通过 Raft 算法变种）。
- 领导者从 Slave 中选择一个（根据优先级、复制偏移量等）提升为新 Master。
- 通知其他 Slave 连接到新 Master。
- 原 Master 恢复后作为 Slave 加入集群。
客户端通知：
- Sentinel 提供接口，客户端通过 Sentinel 获取当前 Master 的地址。

数据同步：

与主从复制一致，Slave 从 Master 同步数据。
切换后，新 Master 继续处理写请求，其他 Slave 同步新数据。

特点

优点：
- 高可用：自动故障转移，减少人工干预。
- 监控能力：Sentinel 实时监控集群状态。
- 兼容主从：基于主从复制，易于升级。
缺点：
- 无数据分片：仍受限于 Master 的内存和性能。
- 一致性问题：异步复制可能丢失少量数据（切换时未同步的写操作）。
- 部署复杂：需要额外维护 Sentinel 进程。
- 扩展性有限：无法水平扩展存储容量。

适用场景

需要高可用但数据量不大的场景。
对少量数据丢失不敏感（异步复制）。
不需要复杂的数据分片逻辑。

4. Redis Cluster（原生集群）

几主就有几从，所以可以存储很多的数据。

推演实现逻辑

主从复制和哨兵模式无法解决数据量过大和水平扩展的问题。Redis Cluster 是 Redis 官方提供的分布式解决方案，支持数据分片和高可用。

假设我们有 6 个节点（3 主 3 从）组成一个 Redis Cluster：

数据分片：
- Redis Cluster 将键空间分为 16384 个槽（slot）。
- 每个主节点负责一部分槽（例如，节点 A 负责 0-5460，节点 B 负责 5461-10922，节点 C 负责 10923-16383）。
- 键通过 CRC16(key) % 16384 计算所属槽，路由到对应节点。
主从高可用：
- 每个主节点配一个或多个从节点（例如，节点 A1 是 A 的从节点）。
- 从节点实时同步主节点数据。
- 主节点故障时，从节点通过选举升级为主节点，接管槽。
节点通信：
- 节点之间通过 Gossip 协议交换状态信息（如槽分配、节点存活）。
- 客户端通过任意节点可获取集群状态，重定向到正确的节点。
动态扩展：
- 添加节点：
  - 新节点加入集群，重新分配槽（通过 CLUSTER ADDSLOTS 或工具）。
  - 数据迁移到新节点（CLUSTER SETSLOT 和 MIGRATE）。
- 删除节点：
  - 将节点的槽迁移到其他节点，数据随之移动。
  - 节点空闲后移除。
故障处理：
- 主节点故障，从节点接管（类似哨兵的选举）。
- 客户端通过 MOVED 或 ASK 重定向到新节点。

客户端交互：

智能客户端（如 Jedis、Lettuce）缓存槽映射，减少重定向开销。
非智能客户端依赖节点重定向，可能性能稍低。

特点

优点：
- 数据分片：突破单机内存限制，支持海量数据。
- 水平扩展：动态添加/删除节点，灵活调整集群规模。
- 高可用：主从结构保证故障转移。
- 去中心化：无需额外 Sentinel，节点自管理。
缺点：
- 复杂性高：部署、运维和客户端开发更复杂。
- 一致性问题：异步复制可能丢失数据。
- 多键操作受限：跨槽操作（如 MGET）需要特殊处理。
- 资源占用：Gossip 协议和槽管理增加网络和计算开销。

适用场景

数据量大，需要分布式存储。
高并发场景，需要水平扩展。
对多键操作依赖较少，业务逻辑支持分片。

5. 三种模式的对比

为了加深理解，我们从几个关键维度对比三种模式：

特性	主从复制	哨兵模式	Redis Cluster
数据分片	无，所有数据在 Master	无，所有数据在 Master	有，16384 个槽分散存储
高可用	无，需手动切换	有，自动故障转移	有，自动故障转移
扩展性	差，仅支持读扩展	差，仅支持读扩展	好，支持存储和计算扩展
一致性	最终一致性（异步复制）	最终一致性（异步复制）	最终一致性（异步复制）
部署复杂度	低	中	高
适用场景	小规模、简单读写分离	高可用、小数据量	大数据量、高并发、分布式

6. 学习推演：从单机到集群的演化

为了加深理解，我们可以模拟 Redis 集群的演化过程：

单机 Redis：
- 部署一台 Redis，存储所有数据。
- 问题：内存有限，故障即不可用。
主从复制：
- 增加 Slave，分担读压力，备份数据。
- 问题：Master 故障需手动切换，存储仍受限。
哨兵模式：
- 引入 Sentinel，自动化故障转移。
- 问题：仍无数据分片，扩展性差。
Redis Cluster：
- 实现数据分片，动态扩展，全面解决单点和容量问题。
- 代价：复杂性增加，需智能客户端支持。

通过这个演化，我们可以看到 Redis 集群模式的设计是在不断平衡性能、可用性、扩展性和复杂性之间的权衡。

7. 深入思考：Redis Cluster 的设计权衡

Redis Cluster 的槽机制和去中心化设计有很多值得探讨的地方：

为什么是 16384 个槽？
- 太少（如 1024）：分片粒度粗，数据分布不均。
- 太多（如 65536）：槽映射表占用内存大，节点间通信开销高。
- 16384 是性能和灵活性的折中。
为什么不用一致性哈希？
- 一致性哈希（如 DynamoDB）动态分配键空间，但实现复杂，扩展时需重新计算大量键。
- 槽机制更简单，迁移时只需移动固定槽，客户端逻辑清晰。
异步复制的取舍：
- Redis 优先性能，采用异步复制，牺牲强一致性。
- 如果需要强一致性，可考虑其他数据库（如 ZooKeeper 或 etcd）。

8. 总结

通过从主从复制到哨兵模式，再到 Redis Cluster 的推演，我们可以看到：

主从复制适合简单场景，解决读扩展和备份问题。
哨兵模式增加了高可用，适合对自动化故障转移有需求的场景。
Redis Cluster解决了数据量和扩展性问题，适合大规模分布式场景。

每种模式的背后都是对性能、可用性和复杂性的权衡。学习 Redis 集群的关键是理解其设计目标：

分片解决存储瓶颈。
复制保证数据冗余。
故障转移保障服务可用。

建议进一步实践：

部署一个小型 Redis Cluster，观察槽分配和数据迁移。
模拟节点故障，验证故障转移行为。
使用客户端 SDK（如 Jedis）测试跨槽操作的限制。

如果有具体问题（例如某个模式的配置或优化），可以进一步探讨！

深入理解原生集群模式

分槽，每部分槽都有主从节点，来保证不丢数据。

要深入理解 Redis 原生集群模式（Redis Cluster）如何实现高可用和存储海量数据，我们需要从其核心设计出发，逐步推演其机制，分析数据分布、故障处理和扩展逻辑。通过通俗的语言和详细的推演，帮助你加深理解，同时保持技术深度。以下是从头到尾的逐步分析。

1. Redis Cluster 基本概念

Redis Cluster 是 Redis 提供的分布式解决方案，旨在解决单机 Redis 的两大限制：

存储容量：单机内存有限，无法存储海量数据。
高可用性：单机故障会导致服务不可用。

Redis Cluster 通过以下核心机制实现目标：

数据分片：将数据分散到多个节点，突破单机内存限制。
主从复制：通过冗余节点保证故障时服务不中断。
去中心化设计：节点自治，无需额外管理组件（如哨兵）。

为了理解其高可用和海量存储，我们先推演其数据分片机制，再分析高可用实现，最后探讨扩展性。

2. 数据分片：如何存储海量数据？

Redis Cluster 通过数据分片将海量数据分布到多个节点，从而突破单机内存限制。让我们一步步推演其实现逻辑。

2.1 键空间分片：16384 个槽

Redis Cluster 将键空间划分为 16384 个槽（slot）。每个槽可以看作一个逻辑的数据分区，负责存储一部分键值对。

推演：

假设我们有 3 个主节点（A、B、C），集群初始化时：
- 节点 A 负责槽 0-5460。
- 节点 B 负责槽 5461-10922。
- 节点 C 负责槽 10923-16383。
每个键通过以下公式映射到槽：
```
slot = CRC16(key) % 16384
```
- 例如，键 user:123 的 CRC16 值是 5000，落入槽 5000，由节点 A 负责。
- 键 order:456 的 CRC16 值是 12000，落入槽 12000，由节点 C 负责。

为什么 16384 个槽？

粒度适中：
- 槽太少（如 1024）：数据分布不均，某些节点可能过载。
- 槽太多（如 65536）：槽映射表占用内存大，节点间通信开销高。
- 16384 是性能和灵活性的折中，映射表仅约 2KB（16384 bit）。
迁移成本低：槽是固定数量，扩展或收缩时只需迁移部分槽，而非重新计算所有键。

2.2 数据存储与访问

存储：
- 客户端写入键值对时，计算键的槽，路由到对应的主节点。
- 例如，写入 SET user:123 Alice：
  - 计算槽：CRC16("user:123") % 16384 = 5000。
  - 路由到节点 A，存储在 A 的内存中。
访问：
- 客户端读取时同样计算槽，定位到节点 A。
- 如果客户端访问错误节点（如向节点 B 请求槽 5000），节点 B 返回 MOVED 重定向，告知正确节点地址。
- 智能客户端（如 Jedis、Lettuce）会缓存槽映射，减少重定向开销。

2.3 海量数据的实现

通过分片，Redis Cluster 将数据分散到多个节点，每个节点只存储一部分数据。推演以下场景：

单机限制：假设一台服务器内存为 64GB，Redis 单实例可存储约 50GB 数据（考虑其他开销）。
3 节点集群：
- 每个节点存储 50GB，总计 150GB。
- 槽平均分配：每个节点负责约 5461 个槽（16384 ÷ 3）。
扩展到 N 节点：
- N 个节点可存储 N × 50GB 数据。
- 例如，10 个节点可存储 500GB，100 个节点可存储 5TB。

关键点：

水平扩展：通过增加节点，集群存储容量线性增长。
负载均衡：槽分配尽量均匀，避免热点节点。
无单点瓶颈：每个节点独立存储和处理自己的数据。

2.4 数据迁移与动态扩展

为了支持海量数据的动态增长，Redis Cluster 允许节点加入或退出，数据随之迁移。推演添加节点的流程：

新节点加入：
- 部署新节点 D，加入集群（CLUSTER MEET 命令）。
- 初始状态：D 无槽，无数据。
槽重新分配：
- 管理员或工具（如 redis-cli --cluster rebalance）决定从现有节点迁移槽到 D。
- 例如，从节点 A 迁移 1000 个槽（4000-4999）到 D。
数据迁移：
- 对于每个槽：
  - 节点 A 锁定槽，暂停写入。
  - 使用 MIGRATE 命令将槽内的键值对传输到 D。
  - 更新集群槽映射，通知所有节点槽 4000-4999 归 D 负责。
- 迁移完成后，节点 A 的数据减少，D 开始服务。
客户端更新：
- 客户端收到 MOVED 重定向，更新本地槽映射。

删除节点的推演：

将节点的数据和槽迁移到其他节点。
确认节点空闲后移除（CLUSTER FORGET）。

特点：

动态扩展：支持在线添加/删除节点，适应数据增长。
数据均衡：迁移后重新分配槽，保持负载均匀。
无停机：迁移过程渐进式完成，服务不中断。

2.5 存储海量数据的总结

Redis Cluster 通过以下机制实现海量数据存储：

分片：16384 个槽将数据分散到多个节点，突破单机内存限制。
水平扩展：节点数量增加，存储容量线性增长。
动态调整：槽和数据迁移支持集群规模变化。
高效路由：槽映射和智能客户端保证访问性能。

3. 高可用：如何保证服务不中断？

高可用意味着即使部分节点故障，集群仍能正常提供服务。Redis Cluster 通过主从复制和自动故障转移实现高可用。以下是逐步推演。

3.1 主从架构

Redis Cluster 通常为每个主节点（Master）配置一个或多个从节点（Slave）。从节点是主节点的副本，实时同步数据。

推演部署：

假设 3 主 3 从的集群：
- 主节点：A（槽 0-5460）、B（槽 5461-10922）、C（槽 10923-16383）。
- 从节点：A1（A 的从节点）、B1（B 的从节点）、C1（C 的从节点）。
每个主节点负责读写，从节点只读并同步数据。

数据同步：

全量同步：
- 从节点初次连接主节点时，触发全量同步。
- 主节点生成 RDB 文件（内存快照），发送给从节点。
- 从节点加载 RDB，获得主节点完整数据集。
增量同步：
- 主节点将后续写命令实时转发给从节点（通过复制缓冲区）。
- 从节点执行相同命令，保持数据一致。
异步复制：
- 写操作在主节点完成即返回，同步到从节点是异步的。
- 优点：低延迟，高性能。
- 缺点：可能丢失少量未同步数据（最终一致性）。

3.2 故障检测

Redis Cluster 的节点通过 Gossip 协议互相通信，实时监控集群状态。

推演：

每个节点定期发送 PING 消息给其他节点。
如果节点 A 在 node-timeout 时间内未响应：
- 其他节点（如 B、C）标记 A 为主观下线（PFAIL）。
集群内节点交换 PFAIL 信息：
- 如果超过半数主节点认为 A 下线，标记为客观下线（FAIL）。
- 客观下线触发故障转移。

3.3 自动故障转移

当主节点故障，集群自动提升从节点为主节点，接管服务。推演故障转移流程：

主节点 A 故障：
- 节点 A（槽 0-5460）无响应，标记为 FAIL。
从节点选举：
- A 的从节点（如 A1）竞争成为新主节点。
- 选举基于复制偏移量（replication offset），偏移量最大的从节点优先（数据最完整）。
从节点升级：
- A1 执行 SLAVEOF NO ONE，成为主节点。
- A1 接管槽 0-5460，开始处理读写请求。
集群更新：
- A1 通知其他节点更新槽映射，槽 0-5460 归 A1 负责。
- 客户端收到 MOVED 重定向，访问 A1。
原主节点恢复：
- 如果 A 恢复，自动成为 A1 的从节点，同步数据。

关键点：

去中心化：故障转移由集群节点协作完成，无需外部组件（如哨兵）。
快速恢复：选举和切换通常在秒级完成。
数据一致性：
- 异步复制可能导致故障时丢失少量写操作。
- 可通过 min-slaves-to-write 配置要求主节点至少有 N 个从节点同步才接受写入，降低丢失风险。

3.4 高可用的实现总结

Redis Cluster 通过以下机制保证高可用：

主从复制：从节点冗余主节点数据，故障时可接替。
Gossip 协议：节点间实时通信，快速检测故障。
自动故障转移：从节点动态升级，服务不中断。
客户端适配：重定向机制确保客户端访问正确节点。

4. 高可用与海量存储的结合

Redis Cluster 将数据分片和高可用结合，形成一个既能存储海量数据又高可用的系统。推演其整体工作流程：

数据分布：
- 数据按槽分散到多个主节点，存储容量随节点数增长。
- 例如，10 个主节点可存储 10 倍单机容量。
冗余备份：
- 每个主节点配从节点，数据同步保证冗余。
- 例如，10 主 10 从，故障时从节点接管。
动态调整：
- 添加主从节点对，迁移槽和数据，扩展容量。
- 删除节点时，槽重新分配，数据平滑迁移。
故障处理：
- 主节点故障，从节点升级，槽分配不变。
- 客户端通过重定向继续访问。

场景模拟：

初始集群：3 主（A、B、C）3 从（A1、B1、C1），存储 150GB。
主节点 A 故障：
- A1 升级为主节点，接管槽 0-5460。
- 总存储容量不变，服务恢复。
数据增长：
- 添加新主节点 D 和从节点 D1。
- 迁移 4096 个槽到 D（如 13688-16383）。
- 总容量增至 200GB。

5. 设计权衡与深入思考

为了加深理解，我们分析 Redis Cluster 在高可用和海量存储设计中的权衡：

一致性 vs 性能：
- 异步复制优先性能，可能丢失少量数据。
- 如果需要强一致性，可牺牲性能（如等待从节点确认）。
槽数量的折中：
- 16384 个槽平衡了分布粒度和管理开销。
- 固定槽数简化了迁移逻辑，但限制了极端场景的灵活性。
去中心化 vs 复杂性：
- 无需外部管理组件，降低部署难度。
- 但 Gossip 协议和槽管理增加了节点间通信开销。
多键操作限制：
- 跨槽操作（如 MGET）需客户端拆分请求。
- 适合键值分离的场景，不适合复杂事务。

6. 实践建议

为了进一步学习 Redis Cluster：

部署实验：
- 使用 redis-cli 或 Docker 搭建 3 主 3 从集群。
- 写入数据，观察槽分配（CLUSTER SLOTS）。
故障模拟：
- 关闭主节点，验证从节点升级（CLUSTER NODES 查看状态）。
- 检查客户端重定向行为。
扩展测试：
- 添加新节点，执行 redis-cli --cluster rebalance 迁移槽。
- 验证数据完整性和性能。
代码实践：
- 使用 Jedis 或 Lettuce 编写客户端代码，处理 MOVED 和 ASK 重定向。
- 测试跨槽操作的限制。

7. 总结

Redis Cluster 通过以下机制实现存储海量数据和高可用：

海量存储：
- 数据分片：16384 个槽将数据分散到多个节点，突破单机内存限制。
- 水平扩展：动态添加节点，存储容量线性增长。
- 动态迁移：槽和数据在线迁移，支持集群调整。
高可用：
- 主从复制：从节点备份数据，故障时接替。
- 故障检测：Gossip 协议监控节点状态。
- 自动故障转移：从节点快速升级，服务不中断。