Redis架构 - Cluster集群模式

简介

Redis Cluster是Redis数据库的分布式解决方案，它能够将数据分布在多个Redis节点之间，从而提高数据的存储和访问能力。

Redis Cluster使用哈希槽（hash slot）机制来将数据分布在多个节点之间。每个节点都负责存储一定数量的哈希槽。当向Redis Cluster写入数据时，会根据数据的键计算出一个哈希值，然后将该哈希值映射到相应的哈希槽上。这样，相同的键会被映射到同一个哈希槽上，并存储在同一个节点上。当读取数据时，会根据键计算出哈希值，然后查找相应的哈希槽，从而确定数据所在的节点。

在Redis Cluster中，每个节点都是完全对等的，因此它们之间没有主从的概念。但是，为了保证数据的高可用性，Redis Cluster中的每个主节点都会配置相对应的副本节点，从而在主节点出现故障时能够继续提供服务。

总体来讲，Redis Cluster是一种高可用的、分布式的数据存储方案，能够支持海量数据的存储和高性能的读写操作。

架构图

如图所示，这是最基础的Redis Cluster3+3集群，有三个主节点（Master）、三个副本节点（Replica）、一个客户端（Client）。客户端需要与全部节点创建连接。在写数据时，先对key取模（CRC16(key)%16384），计算出哈希值，确定该数据需要写入哪个哈希槽，根据哈希槽所在的节点，将数据写入相应的主节点，同时主节点也会把数据同步到相应的副本节点上。读取数据也是类似的过程。如果，某个主节点发生故障，对应的副本节点会升级为主节点，以保证Redis Cluster的可用性。

优势劣势

优势

• 高可用性：Redis Cluster使用主从节点模型，每个主节点都会配置相对应的副本节点，从而在主节点出现故障时能够继续提供服务。
• 高性能：Redis Cluster使用哈希槽机制将数据分布在多个节点之间，从而能够支持海量数据的存储和高性能的读写操作。
• 容易扩展：Redis Cluster能够方便地扩展，当需要更多的存储空间时，可以添加新的节点，并自动将数据分布到新的节点上。
• 简单易用：Redis Cluster的操作和单机的Redis数据库几乎一致，对于开发人员而言，使用起来非常方便。

劣势

• 部分命令不支持：Redis Cluster不支持一些高级特性，例如事务、持久化、压缩等。如果需要使用这些特性，可能要考虑使用Sentinel模式。
• 数据不一致的风险：在故障转移过程中，可能会出现数据不一致的情况。因此，在使用Redis Cluster时一定要注意这一点。
• 数据倾斜：由于Redis Cluster使用哈希槽机制将数据分布在多个节点之间，因此在使用的过程中我们应尽量把key打散，以保证数据能够尽可能平均的分布在多个节点上。

总结

总体来讲，Redis Cluster能够支持海量数据的存储和高性能的读写操作，同时也具有非常好的扩展性，再结合主从模式也可以保证高可用性。只是在使用过程中需要考虑数据不一致的风险和数据倾斜的问题。

适用场景

• 存储海量数据：Redis Cluster使用哈希槽机制将数据分布在多个节点之间，从而能够支持海量数据的存储。
• 需要高可用性：Redis Cluster使用主从节点模型，并自动完成故障转移，能够提供高可用性。

Redis Cluster最大的特性就是可以存储海量数据，并且可以很方便的进行集群扩展。例如在电商、社交、金融等场景下，Cluster模式比较合适。
如果只考虑高可用性，且数据量不是非常大，那么Sentinel模式就一个非常不错的方案。