redis集群

Redis集群是一个distribute、fault-tolerant的Redis实现，主要设计目标是达到线性可扩展性、可用性、数据一致性。

线性拓展 官方推荐最大的节点数量为1000，由于Cluster架构中无Proxy层，Master与Slave之间使用异步replication。

数据一致性 客户端容忍一定程度的数据丢失，集群尽可能保存Client write操作的数据，保证数据一致性。

可用性 Redis集群通过partition来提供一定程度的可用性，当集群中的一部分节点失效或者无法进行通讯时，集群仍可以继续提供服务。这里有两点补充:

只要集群中大多数Master可达、且失效的Master至少有一个Slave可达，即集群非Fail状态，集群都是可用的，如下图：
Redis集群的replicas migration机制可以将拥有多个Slave的Master的某个Slave，迁移到没有Slave的Master下，即Slave分布相对平衡，确保Master都有一定数量的Slave备份。

Redis集群设计

总体架构

redis框架

集群节点属性 集群中每个Master node负责存储数据、集群状态，包括slots与nodes对应关系。Master nodes能够自动发现其他nodes，检测failure节点，当某个Master节点失效时，集群能将核实的Slave提升为Master。下图是节点的关联信息，节点定时会将这些信息发送给其他节点：

1fc2412b7429e4ab5d8704fcd39520815ea2727b 10.9.42.37:6103 master - 0 1494082584680 9 connected 10923-13652  
08e70bb3edd7d3cabda7a2ab220f2f3610db38cd 10.9.33.204:6202 slave ad1334bd09ee73fdeb7b8f16194550fc2bf3a038 0 1494082586686 8 connected  
edaafc250f616e9e12c5182f0322445ea9a89085 10.9.33.204:6203 slave 1fc2412b7429e4ab5d8704fcd39520815ea2727b 0 1494082586184 9 connected  
06cd6f24caf98a1c1df0862eadac2b05254f909d 10.9.33.204:6201 slave d458c22ccced2f29358b6e6814a206d08285374e 0 1494082584179 7 connected  
3892b7fb410a4d6339364dbdda2ebc666ffee843 10.9.42.37:6203 slave 73f7d44c03ada58bf5adaeb340359e2c043ecfa0 0 1494082582679 12 connected  
73f7d44c03ada58bf5adaeb340359e2c043ecfa0 10.9.33.204:6103 master - 0 1494082585181 3 connected 13653-16383  
4004a64211bea5050a8f46b8436564d40380cd60 10.9.33.204:6101 master - 0 1494082583678 1 connected 2731-5460  
d458c22ccced2f29358b6e6814a206d08285374e 10.9.42.37:6101 master - 0 1494082588189 7 connected 0-2730  
f8868d59c0f3d935d3dbe35601506039520f7107 10.9.42.37:6201 slave 4004a64211bea5050a8f46b8436564d40380cd60 0 1494082587187 10 connected  
45ba0d6fc3d48a43ff72e10bcc17d2d8b2592cdf 10.9.33.204:6102 master - 0 1494082583179 2 connected 8192-10922  
007d7e17bfd26a3c1e21992bb5b656a92eb65686 10.9.42.37:6202 slave 45ba0d6fc3d48a43ff72e10bcc17d2d8b2592cdf 0 1494082588189 11 connected  
ad1334bd09ee73fdeb7b8f16194550fc2bf3a038 10.9.42.37:6102 myself,master - 0 0 8 connected 5461-8191

从左至右分别是：节点ID、IP地址和端口，节点角色标志、最后发送ping时间、最后接收到pong时间、连接状态、节点负责处理的hash slot。集群可以自动识别出ip/port的变化，并通过Gossip（最终一致性，分布式服务数据同步算法）协议广播给其他节点知道。Gossip也称“病毒感染算法”、“谣言传播算法”（附录一）。

Keys分布模型 集群的键空间被分割为16384个slots（即hash槽），slot是数据映射的基本单位，即集群的最大节点数量是16384（官方推荐最大节点数量为1000个左右）。集群中的每个Master节点负责处理16384个hash槽其中的一部分，当集群处于“stable”状态时（无slots在节点间迁移），任意一个hash slot只会被单个node所服务。以下是键映射到hash槽的算法：

HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

Redis集群是在多个Redis节点之间进行数据共享，它不支持“multi-key”操作（即执行的命令需要在多个Redis节点之间移动数据，比如Set类型的并集、交集等（除非这些key属于同一个node），即Cluster不能进行跨Nodes操作。如下：

10.9.42.37:6102> smembers set1  
-> Redirected to slot [3037] located at 10.9.33.204:6101
1) "d"  
2) "b"  
3) "g"  
4) "c"  
5) "a"  
6) "f"  
7) "e"  
(1.08s)
10.9.33.204:6101> smembers set2  
-> Redirected to slot [15294] located at 10.9.33.204:6103
1) "b"  
2) "c"  
3) "f"  
4) "g"  
5) "h"  
6) "i"  
7) "a"  
10.9.33.204:6103> sunion set1 set2  
(error) CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot

Redis为了兼容multi-key操作，提供了“hash tags”操作，每个key可以包含自定义的“tags”，在存储的时候根据tags计算此key应该映射到哪个node上。通过“hash tags”可以强制某些keys被保存到同一个节点上，便于进行“multi key”操作。基本上如果关键字包含“{...}”，那么在{和}之间的字符串被hash，然而可能有多个匹配的{或}该算法由以下规则规定：如果key包含｛，在｛的右边有一个｝，并在第一次出现｛与第一次出现｝之间有一个或者多个字符串，那么就作为key进行hash。例如，{user1000}.following和{user1000}.followed就在同一个hash slot；foo{}{bar}整个字符被hash，foo{{bar}},{bar被hash；foo{bar}{zap},bar被hash。如下所示：

10.9.33.204:6103> set {user1000}.following 1000  
10.9.33.204:6101> set {user1000}.followed 1000  
10.9.33.204:6101> keys *  
4) {user1000}.following  
6) {user1000}.followed

特殊说明一点，在resharding期间，原来同一个slot的keys被迁移到不同的node中，multi-key操作可能不可用。

数据一致性保证 Redis集群尽可能保证数据的强一致性，但在特定条件下会丢失数据，原因有两点：异步replication机制以及network partition。

Master以及对应的Slaves之间使用异步的机制，在节点failover后，新的Master将会最终替代其他的replicas：

write命令提交到Master，Master执行完毕后向Client返回“OK”，但由于一部分replication，此时数据还没传播给Slave；如果此时Master不可达的时间超过阀值，此时集群将触发对应的slave选举为新的Master，此时没有replication同步到slave的数据将丢失。

在network partition时，总有一个窗口期（node timeout）可能会导致数据丢失：

由于网络分区，此时master不可达，且Client与Master处于一个分区，且此时集群处于“OK”。此时Failover机制，将其中一个Slave提升为新的Master，等待网络分区消除后，老的Master再次可达，此时节点被切换为Slave，而在这段期间，处于网络分区期间，Client仍然将write提交到老的Master，因为该Master被认为是仍然有效的。当老的Master再次加入集群，被切换成Slave后，这些数据将永远丢失。

网络分区

集群可用性 上述谈到多次集群状态的概念，那集群什么时候处于“OK”，什么时候处于“FAIL”，节点什么时候可用等，详见下面的解释：当NODE_TIMEOUT时，触发failover，此时集群仍然可用的前提是：“大分区”（相对发生网络分区的Client-Master小分区端而言）端必须持有大部份Masters，且每个不可达的Master至少有一个Slave也在“大分区”端，且集群在小部分Nodes失效后仍然可以恢复有效性。举个例子：

集群有N个Master，且每个Master都有一个Slave，那么集群的可用性只能容忍一个Master节点被分区隔离，也就是说只有一个Master处于小分区端，当第二个Master节点被分区隔离之前扔保持可用性的概率为1-(1 /(N*2-1))，这里的意思是：当第一个节点失效后，剩余N*2-1节点，此时没有Slave的Master失效的概率为1 /(N*2-1)。比如有10个节点，每个Master有一个Slave，当2个nodes被隔离或失效后，集群可用性的概率是：1/(10*2-1)=5.26%，此时集群不再可用。

为了避免上述情况发生，Redis Cluster提供了“replicas migration”机制，当Master节点发生failover后，集群会动态重新分配、平衡Slaves的分布，有效地提高了集群的可用性。

从节点选举逻辑

节点是已下线Master对应的Slave
FAIL状态的Master负责的hash slot 非空
主从节点之间的replication link断线的时长不能超过NODE_TIMEOUT * REDIS_CLUSTER_SLAVE_VALIDITY_MULT

Nodes handshake Nodes通过端口发送Ping、Pong，除了Ping之外，节点会拒绝其他所有非本集群节点的packets，一个节点注册成为集群的新成员有2中方法：

通过“Cluster meet”指令引入，即将指定的node加入集群，集群将认为指定的node为“可信任”。
当其他nodes通过gossip引入了新的nodes，这些nodes也是被认为是“可信任的”。即：如果A信任B，B信任C，且B向A传播关于C的信息，那么A也信任C，并尝试连接C。

重定向与resharding

MOVED重定向 Client可以将请求发给任意一个Node，包含Slaves，Node解析命令，检查语法，multiple keys是否在同一个slot。如果当前node持有该slot，那么命令直接执行并返回，否则当前Node向Client返回“MOVED”错误。

10.9.33.204:6101> keys *  
1) test9  
10.9.33.204:6101> get test9  
value9  
10.9.33.204:6101> get test8  
(error) MOVED 905 10.9.42.37:6101

905指test8对应的slot，10.9.42.37:6101指slot所在的Node的ip:port，Client根据返回信息，重定向至指定的Node。若此过程中集群发生变更（配置调整、failover、resharding等），原来返回到Client可能已失真，重新发送命令时，可能会再次发生MOVED错误。

Redis集群提供集群模式的客户端，在跳转时会自动进行节点转向，以下是常用的：

Shell终端：redis-cli -c -h 10.9.33.204 -p 6101，集群提示重定向至Key所在的Slot:

10.9.33.204:6101> keys *  
1) test9  
10.9.33.204:6101> get test8  
-> Redirected to slot [905] located at 10.9.42.37:6101
value8

Java：JedisCluster，需要配置集群信息，其他API如Jedis差异不大

<bean id="jedisClusterRaw" class="redis.clients.jedis.JedisCluster">  
  <constructor-arg index="0">
    <set>
      <bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
        <constructor-arg type="String" value="${redis.host1}"/>
        <constructor-arg type="int" value="${redis.port1}"/>
      </bean>
    </set>
  </constructor-arg>
  <constructor-arg index="1" ref="jedisPoolConfig" />
</bean>

private static String configLocation = "classpath*:config-spring.xml";  
private static ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext(configLocation);

private void testCluster() {  
  JedisCluster jedisCluster = ctx.getBean("jedisClusterRaw", JedisCluster.class);
  String v = jedisCluster.get("test6");
  System.out.println("v:" + v);
}

ASK重定向 ASK重定向与MOVED重定向非常相似，两者最大的区别在于在resharding期间，当前的Client发送的命令暂时与指定的Node交互，在迁移期间，slot原来的keys仍有可能在原来的节点上，所以Client的命令仍然先经过原来的节点，对于不存的节点，再到新的节点进行尝试获取，一旦完成slot的迁移，原来slot接收到Client命令请求，则节点向客户端返回MOVED转向。对比ASK重定向，MOVED重定向指hash slots已经永久地被另一个node接管，后续Client的命令都是与该Node交互。ASK是Redis集群非阻塞的表现，即Redis集群不会因slot resharding而导致整个集群不可用。

容错

节点失效检测 跟大部份分布式框架一样，Redis Cluster节点间通过持续的心跳来保持信息同步，不过Redis Cluster节点信息同步是内部实现的，不依赖第三方组件，如zk。集群中的nodes持续交换ping、pong数据，消息协议使用Gossip，这两种packet数据结构一样，它们之间通过type字段区分。

节点定时向其他节点发送ping命令，它会随机选择存储的其他集群节点的其中三个进行信息“广播”，例如广播的信息包含一项是节点是否被标记为PFAIL/FAIL。PFAIL表示“可能已失效”，是尚未完全确认的失效状态（即可能是某个节点或少数Master认为其不可达）；FAIL表示Node被集群大多数的Masters认定为失效（即大多数Master已认定为不可达，且不可达的时间已经超过配置的NODE_TIMEOUT）。

当节点收到其他节点广播的信息，它会记录被其他节点标记为失效的节点。举个例子，如果节点被某个节点标记为PFAIL，集群中大部份其他主节点也认为该节点进入了失效状态，那么该节点的状态会被标志为FAIL。当节点被标志为FAIL，这个节点已失效的信息会被广播至整个集群，所有集群中的节点都会将失效的节点标志为FAIL。

集群失效检测 当某个Master或者Slave不能被大多数Nodes可达时，用于故障迁移并将合适Slave提升为Master。当Slave提升未能成功，集群不能正常工作。即集群不能处理Client的命令的请求，当Client发出命令请求时，集群节点都将返回错误内容的respone。

集群正常工作时，负责处理16384个slots的节点中，全部节点均正常。反之，若集群中有一部分hash slot不能正常使用，集群亦将停止工作，即集群进入了FAIL状态。对于集群进入FAIL状态，会有以下两种情况：

至少有一个hash slot不可用。
集群中大部份Master都进入了PFAIL状态。

上述为Redis集群原理概述，下面我们对比一下其他的Redis集群方案。

Redis集群方案对比

客户端分片

逻辑都是可控的，不依赖第三方分布式中间件
静态的数据分片，需要增加或减少Redis实例的数量，需要手工调整分片的程序
运维成本高，拓展需要手工操作
跨系统、平台维护相同的分片逻辑成本高，例如一个终端是PHP、另一个终端是JAVA，需要实现两套不同的分片逻辑

Twemproxy

Redis客户端把请求发送到Twemproxy，路由规则发送到正确的Redis实例
LVS集群：实现twemproxy的负载均衡，提高proxy的可用性和扩容能力，使得twemproxy对应用透明
Sentinel集群：检测Redis主从的存活状态，当redis master失效，把slave提升为新的master
支持无效Redis实例的自动删除
减少客户端与Redis实例的连接数

但由于需要依赖组件较多和Redis请求都需要经过代理，在这过程中会造成性能损失，Twemproxy单节点的吞吐量对比Redis单实例，吞吐量要低不少，另外Twemproxy无法支持平滑支持Redis节点。

Codis

支持平滑增加/减少Reids实例
Codis Proxy：客户端连接的Redis代理服务
Codis Manager：Codis的管理工具
Codis Redis：维护Redis分支，基于2.8.13开发
Zookeeper：存放数据路由表和codis-proxy节点的元信息

附几张CodisManager的使用截图：

概览Dashboard

Slots分布

Slot迁移操作

当然Codis也有自身的一些缺陷，例如主从同步需要用户自身实现。

Redis Cluster

Redis集群根据上述说明，可以了解到，框架是采用P2P的模式，完全去中心化，数据存储模块和分布式的逻辑模块耦合在一起。这样带来的好处是部署非常简单，一体式部署，相对Codis而言，没有太多的其他概念、组件和依赖。但缺点也是比较明显，譬如分布式逻辑出现bug，只能回滚重启整个集群。

同时，我们通过上述可以了解到，Redis集群对协议进行了较大的修改，对客户端的交互升级不少，见上述“MOVED重定向”的客户端实现。由于历史原因，历史的应用均使用传统的Redis API，若业务更换Redis Client，存在不少问题，例如升级工作、数据迁移及测试，所以业内暂未被大规模使用。

总结

综上所述，回答了以下问题：

Redis集群为了解决什么问题而存在的？ 解决线性可扩展性。

Redis集群诞生以前怎么解决这个问题？ 客户端分片、代理协助分片(Twemproxy)、查询路由、预分片、一致性哈希、客户端代理/转发等。

Redis集群采用什么方式保证线性可扩展性、可用性、数据一致性？ Hash槽、查询路由、节点互联的混合模式。

Redis集群化面临的问题是什么？ Redis集群本身要解决的是可伸缩问题，同时数据一致、集群可用等一系列问题。前者涉及到了节点的哈希槽的分配(含重分配)，节点的增删，主从关系指定与变更(含自动迁移)这些具体的交互过程；后者则是故障发现，故障转移，选举过程等详细的过程。

Redis集群实现的核心思想和思路是什么？ 通过消息的交互（Gossip）实现去中心化(指的是集群自身的实现，不是指数据)，通过Hash槽分配，实现集群线性可拓展。

写在最后

以上是在研究/使用Redis集群过程中的一点思考与总结，好记性不如烂笔头，多多积累，以开阔思路，更好解决工作中遇到的问题。

参考资料

Redis官网
 CodisLabs

附录一

Gossip协议 Gossip也称“病毒感染算法”、“谣言传播算法”，Redis集群节点间使用Gossip协议交互。以下是Gossip算法的描述：

在总数为n+1的人群中，被感染的人数初始化为1，并向周围传播。（一个节点状态发生变化，并向邻近节点发送更新信息）
在每个周期内总有未被感染的人转变为被感染的人，方式为每个被感染的人随机感染b个人。（对于节点状态变化的信息随机发送给b个节点，下图b值为2，Redis Cluster中默认值为3）
经过足够的时间，所有人都会被感染。（随着时间推移，信息能够传递到所有节点）

对于Redis Cluster而言，node首先需要知道集群中至少一个seed node，此node向seed发送ping请求，接收到seed节点pong返回自身节点已知的所有nodes列表，然后与node解析返回的nodes列表并与之建立连接，同时也会向每个nodes发送ping，并从pong结果中merge出全局的nodes列表，并与之逐步建立连接。另数据传输的方式也是类似，如上述gossip协议。

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