redis集群的架构、问题，附脑洞_redis集群模式的问题

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作者：一凡 | 慕课网讲师

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Redis 是一种开源（BSD 许可）、数据结构存储在内存中的系统，用作数据库、缓存和消息队列。Redis 提供了诸如字符串、散列、列表、集合、带范围查询的排序集合、位图、超级日志、地理空间索引和流等数据结构。Redis 内置复制、Lua 脚本、LRU 驱逐、事务和不同级别的磁盘持久化，并通过 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 自动分区提供高可用性。

1 集群的优势

下面是redis集群的几个明显优势。

1.1 伸缩性，数据规模不断增大的时候，容易扩容

单实例模式：只能垂直扩展，增大机器内存的容量；

集群模式：支持垂直扩展，也支持水平扩展，有更好的灵活性，也可以支持更大的容量；

1. 2 高可用，服务故障的情况，影响范围小

单实例模式：故障转移前100%不可用(slave转换为master之前)；

集群模式：故障转移前部分不可用(集群规模越大，故障影响越小); 

1. 3 高性能，查询和写入的性能 

单实例模式：查询可以分散在多个slave，写入却只有一个master；

集群模式：查询有多个master和多个slave，写入也有多个master；

2 数据分片，一致性hash

实现redis集群的核心点，是针对数据的分片，这里的一致性hash算法就非常关键。

2.1 普通的hash 算法

node=hash(key)%number

数量变化和node顺序变化，导致node选择的差异性巨大，造成巨大的缓存失效。

2.2 一致性hash

hash(node) 形成虚拟节点环,hash(key)落在虚拟节点环，找到对应的node。

由于hash(node)的稳定性，与node顺序无关。node变更只影响一小部分数据。

2.3 redis cluster的hash slot算法

关系: cluster > node > slot > key

Redis Cluster在设计中没有使用一致性哈希（Consistency Hashing），而是使用数据分片引入哈希槽（hash slot）来实现。

一个 Redis Cluster包含16384（0~16383）个哈希槽，存储在Redis Cluster中的所有键都会被映射到这些slot中。

集群中的每个键都属于这16384个哈希槽中的一个，集群使用公式slot=CRC16（key）/16384来计算key属于哪个槽，其中CRC16(key)语句用于计算key的CRC16 校验和。

按照槽来进行分片，通过为每个节点指派不同数量的槽，可以控制不同节点负责的数据量和请求数。

3 集群元数据的一致性

3.1 对比：集中式存储元数据

依赖外部的集中式存储服务，比如：zookeeper, etcd等，会增加运维负担和系统复杂度。

集中式的好处在于，元数据的读取和更新，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，就立即更新到集中式的存储中，其它节点读取的时候就可以感知到；不好在于，所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力。

3.2 gossip 协议来广播自己的状态以及自己对整个集群认知的改变