1.怎么才能够突破单机瓶颈，让redis支撑海量数据
支撑N个redis master node，每个master node都可以挂载多个slave node
多master + 读写分离 + 高可用
对比replication+sentinal:
replication+sentinal:数据量很少，主要承载高并发场景，提高吞吐量，保证redis的高可用性
reids cluster:海量数据+高并发+高可用
2.数据分布算法
redis cluster架构中，开放两个端口，例如6379，另一个16379，16379是用来通信的，集群总线，用来进行故障检测，配置更新，故障转移授权
redis cluster的hash slot算法：hash slot和matser挂钩：hash算法的其中之一而已，key--->index。 共有16384个hash slot，平均分布在各个master，
数据和hash slot挂钩： 对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot
移动hash slot的成本是非常低的
3.redis cluster常识：
1>redis cluster: 自动，master+slave复制和读写分离，master+slave高可用和主备切换，支持多个master的hash slot支持数据分布式存储
redis cluster管理工具redis-trib.rb详情：https://blog.csdn.net/huwei2003/article/details/50973967
4.redis cluster简单部署和安装
1>在3台机器上启动6个redis实例
创建文件夹 cluster管理的配置文件 日志文件 dump 可执行文件
mkdir -p /etc/redis-cluster
mkdir -p /var/log/redis
mkdir -p /var/redis/7001
mkdir -p /var/redis/7002
mkdir -p /var/redis/7003
mkdir -p /var/redis/7004
mkdir -p /var/redis/7005
mkdir -p /var/redis/7006
mkdir -p /etc/redis
参考其中的一个配置：
port 7001
cluster-enabled yes
cluster-config-file /etc/redis-cluster/node-7001.conf
cluster-node-timeout 15000
daemonize yes
pidfile /var/run/redis_7001.pid
dir /var/redis/7001
logfile /var/log/redis/7001.log
bind 192.168.31.187
appendonly yes
在/etc/redis下放6个配置文件，分别为: 7001.conf，7002.conf，7003.conf，7004.conf，7005.conf，7006.conf
在/etc/init.d下，放6个启动脚本，分别为: redis_7001, redis_7002, redis_7003, redis_7004, redis_7005, redis_7006
2>创建集群
强烈推荐博客 redis集群部署及踩过的坑：https://blog.csdn.net/lsxf_xin/article/details/79442198 写的很详细
遇到的问题：
redis requires Ruby version >= 2.2.2问题
解决参考地址：https://www.cnblogs.com/carryping/p/7447823.html
问题中的问题：GPG version 2.1.17 have a bug which cause failures during fetching keys from remote server. Please downgrade or upgrade to newer version (if available) or use the second method described above.
详见博客：https://blog.csdn.net/lsxf_xin/article/details/79442198
redis-trib.rb create --replicas 1 172.16.55.133:7001 172.16.55.133:7002 172.16.55.134:7003 172.16.55.134:7004 172.16.55.135:7005 172.16.55.135:7006
success message:
Using 3 masters:
172.16.55.133:7001
172.16.55.134:7003
172.16.55.135:7005
Adding replica 172.16.55.134:7004 to 172.16.55.133:7001
Adding replica 172.16.55.135:7006 to 172.16.55.134:7003
Adding replica 172.16.55.133:7002 to 172.16.55.135:7005
....
4.验证cluster
1>高可用
杀死matser，看下slave是否切换，再回复过来，看原先master是否变成slave
2>redis cluster的时候，就没有所谓的读写分离的概念了
matser的横向扩展：达到提高吞吐量的效果
5.认知
什么叫做多master的写入，就是每条数据只能存在于一个master上，不同的master负责存储不同的数据，分布式的数据存储
100w条数据，5个master，每个master就负责存储20w条数据，分布式数据存储
大型的java系统架构，还专注在大数据系统架构，分布式，分布式存储，hadoop hdfs，分布式资源调度，hadoop yarn，分布式计算，hadoop mapreduce/hive
分布式的nosql数据库，hbase，分布式的协调，zookeeper，分布式通用计算引擎，spark，分布式的实时计算引擎，storm -----路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
你在redis cluster写入数据的时候，其实是你可以将请求发送到任意一个master上去执行
但是，每个master都会计算这个key对应的CRC16值，然后对16384个hashslot取模，找到key对应的hashslot，找到hashslot对应的master
如果对应的master就在自己本地的话，set mykey1 v1，mykey1这个key对应的hashslot就在自己本地，那么自己就处理掉了
但是如果计算出来的hashslot在其他master上，那么就会给客户端返回一个moved error，告诉你，你得到哪个master上去执行这条写入的命令
高并发、高可用、高性能、可扩展、分布式系统
6.扩容
1>单机情况下：读吞吐量10w/s，写吞吐量6w/s,和当前redis的存储的容量有关啊
单机情况下，容量6g，8g
水平扩容，成倍
2>redis-trib脚本的简单实用 CRUD
redis-trib.rb推荐博客：https://blog.csdn.net/huwei2003/article/details/50973967
添加主节点： redis-trib.rb add-node 192.168.31.227:7007 192.168.31.187:7001 将数据进行平分
reshared一些数据：redis-trib.rb reshard 192.168.31.187:7001 重新分配数据
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 1
What is the receiving node ID?
*** The specified node is not known or not a master, please retry.
What is the receiving node ID?
删除node：
先将数据转移 redis-trib.rb del-node 192.168.31.187:7001 bd5a40a6ddccbd46a0f4a2208eb25d2453c2a8db
当你清空了一个master的hashslot时，redis cluster就会自动将其slave挂载到其他master上去
添加slave节点：redis-trib.rb add-node --slave --master-id 28927912ea0d59f6b790a50cf606602a5ee48108 192.168.31.227:7008 192.168.31.187:7001
。。。
7.增加冗余slave，slave自动迁移
比如现在有10个master，每个有1个slave，然后新增了3个slave作为冗余，有的master就有2个slave了，有的master出现了salve冗余
如果某个master的slave挂了，那么redis cluster会自动迁移一个冗余的slave给那个master
只要多加一些冗余的slave就可以了
为了避免的场景，就是说，如果你每个master只有一个slave，万一说一个slave死了，然后很快，master也死了，那可用性还是降低了
但是如果你给整个集群挂载了一些冗余slave，那么某个master的slave死了，冗余的slave会被自动迁移过去，作为master的新slave，此时即使那个master也死了
还是有一个slave会切换成master的
之前有一个master是有冗余slave的，直接让其他master其中的一个slave死掉，然后看有冗余slave会不会自动挂载到那个master
master NodeId:fbf899c61190cb7fc4cf75c197ed787d929bea29
实验success
-----------------------------------------------------------------理论知识----------------------------------------------------------------------------------------------
8.节点间的内部通信机制 cluster理论知识
1、基础通信原理
（1）redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
跟集中式不同，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据是完整的
维护集群的元数据用得，集中式，一种叫做gossip
集中式：好处在于，元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，立即就更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以感知到; 不好在于，所有的元数据的跟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，有一定的延时，降低了压力; 缺点，元数据更新有延时，可能导致集群的一些操作会有一些滞后
我们刚才做reshard，去做另外一个操作，会发现说，configuration error，达成一致
（2）10000端口
每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口
每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping之后返回pong
（3）交换的信息
故障信息，节点的增加和移除，hash slot信息，等等
2、gossip协议
gossip协议包含多种消息，包括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他节点进行通信
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他节点发送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
每个节点每秒都会频繁发送ping给其他的集群，ping，频繁的互相之间交换数据，互相进行元数据的更新
pong: 返回ping和meet，包含自己的状态和其他信息，也可以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给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了
3、ping消息深入
ping很频繁，而且要携带一些元数据，所以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他节点
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
比如说，两个节点之间都10分钟没有交换数据了，那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题
所以cluster_node_timeout可以调节，如果调节比较大，那么会降低发送的频率
每次ping，一个是带上自己节点的信息，还有就是带上1/10其他节点的信息，发送出去，进行数据交换
至少包含3个其他节点的信息，最多包含总节点-2个其他节点的信息
二、面向集群的jedis内部实现原理
开发，jedis，redis的java client客户端，redis cluster，jedis cluster api
jedis cluster api与redis cluster集×××互的一些基本原理
1、基于重定向的客户端
redis-cli -c，自动重定向
（1）请求重定向
客户端可能会挑选任意一个redis实例去发送命令，每个redis实例接收到命令，都会计算key对应的hash slot
如果在本地就在本地处理，否则返回moved给客户端，让客户端进行重定向
cluster keyslot mykey，可以查看一个key对应的hash slot是什么
用redis-cli的时候，可以加入-c参数，支持自动的请求重定向，redis-cli接收到moved之后，会自动重定向到对应的节点执行命令
（2）计算hash slot
计算hash slot的算法，就是根据key计算CRC16值，然后对16384取模，拿到对应的hash slot
用hash tag可以手动指定key对应的slot，同一个hash tag下的key，都会在一个hash slot中，比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}
（3）hash slot查找
节点间通过gossip协议进行数据交换，就知道每个hash slot在哪个节点上
2、smart jedis
（1）什么是smart jedis
基于重定向的客户端，很消耗网络IO，因为大部分情况下，可能都会出现一次请求重定向，才能找到正确的节点
所以大部分的客户端，比如java redis客户端，就是jedis，都是smart的
本地维护一份hashslot -> node的映射表，缓存，大部分情况下，直接走本地缓存就可以找到hashslot -> node，不需要通过节点进行moved重定向
（2）JedisCluster的工作原理
在JedisCluster初始化的时候，就会随机选择一个node，初始化hashslot -> node映射表，同时为每个节点创建一个JedisPool连接池
每次基于JedisCluster执行操作，首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot，然后在本地映射表找到对应的节点
如果那个node正好还是持有那个hashslot，那么就ok; 如果说进行了reshard这样的操作，可能hashslot已经不在那个node上了，就会返回moved
如果JedisCluter API发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新本地的hashslot -> node映射表缓存
重复上面几个步骤，直到找到对应的节点，如果重试超过5次，那么就报错，JedisClusterMaxRedirectionException
jedis老版本，可能会出现在集群某个节点故障还没完成自动切换恢复时，频繁更新hash slot，频繁ping节点检查活跃，导致大量网络IO开销
jedis最新版本，对于这些过度的hash slot更新和ping，都进行了优化，避免了类似问题
（3）hashslot迁移和ask重定向
如果hash slot正在迁移，那么会返回ask重定向给jedis
jedis接收到ask重定向之后，会重新定位到目标节点去执行，但是因为ask发生在hash slot迁移过程中，所以JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存
已经可以确定说，hashslot已经迁移完了，moved是会更新本地hashslot->node映射表缓存的
三、高可用性与主备切换原理
redis cluster的高可用的原理，几乎跟哨兵是类似的
1、判断节点宕机
如果一个节点认为另外一个节点宕机，那么就是pfail，主观宕机
如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是fail，客观宕机，跟哨兵的原理几乎一样，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，那么就会变成fail
2、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，那么就没有资格切换成master
这个也是跟哨兵是一样的，从节点超时过滤的步骤
3、从节点选举
哨兵：对所有从节点进行排序，slave priority，offset，run id
每个从节点，都根据自己对master复制数据的offset，来设置一个选举时间，offset越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举
所有的master node开始slave选举投票，给要进行选举的slave进行投票，如果大部分master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点，那么选举通过，那个从节点可以切换成master
从节点执行主备切换，从节点切换为主节点
4、与哨兵比较
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sentinal的功能
没有办法去给大家深入讲解redis底层的设计的细节，核心原理和设计的细节，那个除非单独开一门课，redis底层原理深度剖析，redis源码
对于咱们这个架构课来说，主要关注的是架构，不是底层的细节，对于架构来说，核心的原理的基本思路，是要梳理清晰的