Redis集群工作原理_redis 6379 16379

Redis Cluster

• redis cluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本推出后有效地解决了redis分布式方面的需求。

• Redis自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的，但是当超过一半的master结点挂掉后，集群将不再可用。

• 支撑N(N必须是奇数)个redis master node，每个master node都可以挂载多个slave node高可用，因为每个master都有salve节点，那么如果mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master。

• 每个Redis都开放两个端口号，比如6379与6379+10000，其中10000是固定值。16379是用来进行节点间通信的，用来进行故障检测，配置更新，故障转移授权等等。也被称为Cluster Bus，它们使用的协议是gossip协议，用于在节点间进行高效的数据交换。

集群节点间的通信

基本通信原理

集群元数据的维护有两种，方式：集中式、Gossip协议。Redis-Cluster节点gossip协议进行通信。

集中式

集中式是将集群元数据（节点信息、故障等等）集中存储在某个节点上。集中式元数据集中存储的一个典型代表，就是大数据领域的 storm。它是分布式的大数据实时计算引擎，是集中式的元数据存储的结构，底层基于 zookeeper（分布式协调的中间件）对所有元数据进行存储维护。

redis 维护集群元数据采用另一个方式， gossip 协议，所有节点都持有一份元数据，不同的节点如果出现了元数据的变更，就不断将元数据发送给其它的节点，让其它节点也进行元数据的变更。

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。

gossip 好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续打到所有节点上去更新，降低了压力；不好在于，元数据的更新有延时，可能导致集群中的一些操作会有一些滞后。

Gossip协议

gossip 协议包含多种消息，包含 ping,pong,meet,fail 等等。

• 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它节点进行通信。

redis-trib.rb add-node

其实内部就是发送了一个 gossip meet 消息给新加入的节点，通知那个节点去加入我们的集群。

• ping：每个节点都会频繁给其它节点发送 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。
• pong：返回 ping 和 meet，包含自己的状态和其它信息，也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 给其它节点，通知其它节点说，某个节点宕机啦。

Ping消息深入

ping 时要携带一些元数据，如果很频繁，可能会加重网络负担。

每个节点每秒会执行 10 次 ping，每次会选择 5 个最久没有通信的其它节点。当然如果发现某个节点通信延时达到了 cluster_node_timeout / 2，那么立即发送 ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了。

每次 ping，会带上自己节点的信息，还有就是带上 1/10 其它节点的信息，发送出去，进行交换。至少包含 3 个其它节点的信息，最多包含 总节点数减 2 个其它节点的信息。

分布式寻址算法

Hash算法

来了一个 key，首先计算 hash 值，然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机，所有请求过来，都会基于最新的剩余 master 节点数去取模，尝试去取数据。这会导致大部分的请求过来，全部无法拿到有效的缓存，导致大量的流量涌入数据库。

一致性Hash算法

一致性Hash算法将Hash值空间组织成一个虚拟的圆环，整个空间按顺时针方向组织，下一步将各个master节点（使用服务器的ip或主机名）进行hash，这样就能确定每个节点在其hash环上的位置。

来了一个key之后，会对这个keyh进行hash，然后顺时针找到离这个值最近的第一个master，这个master的位置就是key所在的位置。

在一致性hash算法中，节点太少时，容易因为节点分布不均，造成缓存热点的问题。为了解决这种热点问题，一致性hash算法引入虚拟节点机制，即第每个节点计算多个hash，每个计算结果的位置都放置一个虚拟节点。这样就实现了数据的均匀分布、负载均衡。

虚拟节点示意图

Redis Cluster的hash slot算法

Redis Cluster有固定的16348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。Redis Cluster中的每个master都会持有部分slot，比如3个master，那么可能每个master都包含5000多个hash slot，每增加一个master就将其他master上的slot移一部分过去，每减少一个master就将其上的slot移到其他的master上去。

Redis Cluster的高可备与主备切换原理

Redis-Cluster的的高可用的原理，几乎与哨兵是类似的。

判断节点宕机

如果一个节点认为另一个节点宕机，那么就是pfail，主观宕机。如果多个节点都认为另一个节点宕机，那么就是fail，客观宕机，跟哨兵的原理 ，几乎sdown、odown。

在cluster-node-timeout内，某个节点一直没有返回pong，那么就被认为pfail。
如果一个节点认为某个节点pfail了，那么会在gossip ping消息中，ping给其他节点，如果超过半数的节点都认为pfail了，那么就会编程fail。

从节点过滤

对宕机的master node，从其所有的slave node 中，选择一个切换成 master node。检查每个slave node与master node断开连接的时间，如果超过了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么久没资格切换成master。

从节点选举

每个从节点都根据自己对master复制数据的offset（子集），来设置一个选举时间，offset越大的从节点，选举时间越靠前。

所有master node开始slave选举投票，给要选举的slave，如果大部分（N/2+1）个master都投票给了某个从节点，则选举通过，那个从节点可以切换成master。

与哨兵相比

整个流程跟哨兵相比，非常类似，所以说，redis cluster 功能强大，直接集成了 replication 和 sentinel 的功能