Redis集群

简要记录了Redis集群的核心原理

这几天工作需要研究了一下Redis集群，将其原理的核心内容记录下来以便以后查阅。

一个系统建立集群主要需要解决两个问题：数据同步问题和集群容错问题。

一个简单粗暴的方案是部署多台一模一样的Redis服务，再用负载均衡来分摊压力以及监控服务状态。这种方案的优势在于容错简单，只要有一台存活，整个集群就仍然可用。但是它的问题在于保证这些Redis服务的数据一致时，会导致大量数据同步操作，反而影响性能和稳定性。

Redis集群方案基于分而治之的思想。Redis中数据都是以Key-Value形式存储的，而不同Key的数据之间是相互独立的。因此可以将Key按照某种规则划分成多个分区，将不同分区的数据存放在不同的节点上。这个方案类似数据结构中哈希表的结构。在Redis集群的实现中，使用哈希算法（公式是<code>CRC16(Key) mod 16383</code>）将Key映射到0~16383范围的整数。这样每个整数对应存储了若干个Key-Value数据，这样一个整数对应的抽象存储称为一个槽（slot）。每个Redis Cluster的节点——准确讲是master节点——负责一定范围的槽，所有节点组成的集群覆盖了0~16383整个范围的槽。

据说任何计算机问题都可以通过增加一个中间层来解决。槽的概念也是这么一层。它介于数据和节点之间，简化了扩容和收缩操作的难度。数据和槽的映射关系由固定算法完成，不需要维护，节点只需维护自身和槽的映射关系。

上面的方案只是解决了性能扩展的问题，集群的故障容错能力并没有提升。提高容错能力的方法一般为使用某种备份/冗余手段。负责一定数量的槽的节点被称为master节点。为了增加集群稳定性，每个master节点可以配置若干个备份节点——称为slave节点。Slave节点一般作为冷备份保存master节点的数据，在master节点宕机时替换master节点。在一些数据访问压力比较大的情况下，slave节点也可以提供读取数据的功能，不过slave节点的数据实时性会略差一下。而写数据的操作则只能通过master节点进行。

当Redis节点接收到对某个key的命令时，如果这个key对应的槽不在自己的负责范围内，则返回MOVED重定向错误，通知客户端到正确的节点去访问数据。

如果频繁出现重定向错误，势必会影响访问的性能。由于从key映射到槽的算法是固定公开的，客户端可以在内部维护槽到节点的映射关系，访问数据时可以自己通过key计算出槽，然后找到正确的节点，减少重定向错误。目前大部分开发语言的Redis客户端都会实现这个策略。这个地址https://redis.io/clients可以查看主流语言的Redis客户端。

尽管不同节点存储的数据相互独立，这些节点仍然需要相互通信以同步节点状态信息。Redis集群采用P2P的Gossip协议，节点之间不断地通信交换信息，最终所有节点的状态都会达成一致。常用的Gossip消息有下面几种：

ping消息：每个节点不断地向其他节点发起ping消息，用于检测节点是否在线和交换节点状态信息。

pong消息：收到ping、meet消息时的响应消息。

meet消息：新节点加入消息。

fail消息：节点下线消息。

forget消息：忘记节点消息，使一个节点下线。这个命令必须在60秒内在所有节点执行，否则超过60秒后该节点重新参与消息交换。实践中不建议直接使用forget命令来操作节点下线。

当某个节点出现问题时，需要一定的传播时间让多数master节点认为该节点确实不可用，才能标记标记该节点真正下线。Redis集群的节点下线包括两个环节：主观下线（pfail）和客观下线（fail）。

主观下线：当节点A在cluster-node-timeout时间内和节点B通信（ping-pong消息）一直失败，则节点A认为节点B不可用，标记为主观下线，并将状态消息传播给其他节点。

客观下线：当一个节点被集群内多数master节点标记为主观下线后，则触发客观下线流程，标记该节点真正下线。

一个持有槽的master节点客观下线后，集群会从slave节点中选出一个提升为master节点来替换它。Redis集群使用选举-投票的算法来挑选slave节点。一个slave节点必须获得包括故障的master节点在内的多数master节点的投票后才能被提升为master节点。假设集群规模为3主3从，则必须至少有2个主节点存活才能执行故障恢复。如果部署时将2个主节点部署到同一台服务器上，则该服务器不幸宕机后集群无法执行故障恢复。

默认情况下，Redis集群如果有master节点不可用，即有一些槽没有负责的节点，则整个集群不可用。也就是说当一个master节点故障，到故障恢复的这段时间，整个集群都处于不可用的状态。这对于一些业务来说是不可忍受的。可以在配置中将cluster-require-full-coverage配置为no，那么master节点故障时只会影响访问它负责的相关槽的数据，不影响对其他节点的访问。

修改Redis配置文件以启动集群模式：

然后启动新节点。

使用客户端发起命令<code>cluster &lt;ip&gt; &lt;port&gt;</code>，节点会发送meet消息将指定IP和端口的新节点加入集群。

上一步执行完后我们得到的是一个还没有负责任何槽的“空”集群。为了使集群可用，我们需要将16384个槽都分配到master节点数。

在客户端执行<code>cluster add addslots {&lt;a&gt;...&lt;b&gt;}</code>命令，将<code>&lt;a&gt;</code>~<code>&lt;b&gt;</code>范围的槽都分配给当前客户端所连接的节点。将所有的槽都分配给master节点后，执行<code>cluster nodes</code>命令，查看各个节点负责的槽，以及节点的ID。

接下来还需要分配slave节点。使用客户端连接待分配的slave节点，执行<code>cluster replicate &lt;nodeId&gt;</code>命令，将该节点分配为<code>&lt;nodeId&gt;</code>指定的master节点的备份。

在Redis 5版本中<code>redis-cli</code>客户端新增了集群操作命令。

如下所示，直接使用命令创建一个3主3从的集群：

如果你用的是旧版本的Redis，可以使用官方提供的<code>redis-trib.rb</code>脚本来创建集群:

扩容操作与创建集群操作类似，不同的在于最后一步是将槽从已有的节点迁移到新节点。

启动新节点：同创建集群。

将新节点加入到集群：使用<code>redis-cli --cluster add-node</code>命令将新节点加入集群（内部使用meet消息实现）。

迁移槽和数据：添加新节点后，需要将一些槽和数据从旧节点迁移到新节点。使用命令<code>redis-cli --cluster reshard</code>进行槽迁移操作。

为了安全删除节点，Redis集群只能下线没有负责槽的节点。因此如果要下线有负责槽的master节点，则需要先将它负责的槽迁移到其他节点。

迁移槽。使用命令<code>redis-cli --cluster reshard</code>将待删除节点的槽都迁移到其他节点。

忘记节点。使用命令<code>redis-cli --cluster del-node</code>删除节点（内部使用forget消息实现）。

如果你的redis-cli版本低于5，那么可以使用redis-trib.rb脚本来完成上面的命令。点击这里查看<code>redis-cli</code>和<code>redis-trib.rb</code>操作集群的命令。

Redis有RDB和AOF两种持久化策略。这篇文章详细讲解了RDB和AOF持久化原理。

RDB持久化神坑：

即使设置了<code>save ""</code>试图关闭RDB，然而RDB持久化仍然有可能会触发。

从节点全量复制（比如新增从节点时），主节点触发RDB持久化产生RDB文件。然后发送RDB文件给从节点。最后该从节点和对应的主节点都会有RDB文件。

执行shutdown时，如果没有开启AOF，也会触发RDB持久化。

不管save如何设置，只要RDB文件存在，redis启动时就会去加载该文件。

后果：

如果关闭了RDB持久化（以及AOF持久化），那么当Redis重启时，则会加载上一次从节点全量复制或者执行shutdown时保存的RDB文件。而这个RDB文件很可能是一份过时已久的数据。

Cluster模式下，Redis重启并从RDB文件恢复数据后，如果没有读取到cluster-config-file中nodes的配置，则标记自己为单独的master并占用从RDB中恢复的数据的Key对应的槽，导致此节点无法再加入其它集群。