redis分布式缓存

一.问题

redis集群解决单机的Redis存在四大问题：
1.数据丢失问题：redis数据持久化
2.并发问题：搭建主从集群，实现读写分离
3.存储能力问题：搭建分片集群，利用插槽机制实现动态扩容
4.故障恢复问题：利用哨兵实现健康监测和自动恢复

二.单机安装Redis

（1）首先需要安装Redis所需要的依赖：

yum install -y gcc tcl

（2）使用FinalShell软件将Redis安装包上传到虚拟机的任意目录：

（3）我放到了/tmp/app目录：

（4）解压：

tar -xvf redis-6.2.4.tar.gz

（5）进入redis目录：

cd redis-6.2.4

（6）运行编译命令：

make && make install

（7）成功安装后，修改redis.conf文件中的一些配置：

# 绑定地址，默认是127.0.0.1，会导致只能在本地访问。修改为0.0.0.0则可以在任意IP访问
bind 0.0.0.0
# 数据库数量，设置为1
databases 1

（8）启动Redis服务器：

redis-server redis.conf

（9）启动一个客户端

redis-cli

（10）停止redis服务：

redis-cli shutdown

三.redis持久化

一.RDB持久化

RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。快照文件称为RDB文件，默认是保存在当前运行目录。

一.执行RDB

• 执行save命令
• 执行bgsave命令
• Redis停机时
• 触发RDB条件时

（1）save命令

127.0.0.1:6379> save

save命令会导致主进程执行RDB，这个过程中其它所有命令都会被阻塞。只有在数据迁移时可能用到。
（2）bgsave命令

127.0.0.1:6379> bgsave

这个命令执行后会开启独立子进程完成RDB，主进程可以持续处理用户请求，不受影响。
（3）停机时
Redis停机时会执行一次save命令，实现RDB持久化。
（4）触发RDB条件
Redis内部有触发RDB的机制，可以在redis.conf文件中找到，格式如下：

# 900秒内，如果至少有1个key被修改，则执行bgsave ， 如果是save "" 则表示禁用RDB
save 900 1  
save 300 10  
save 60 10000 
save ""

RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置：

# 是否压缩 ,建议不开启，压缩也会消耗cpu，磁盘的话不值钱
rdbcompression yes

# RDB文件名称
dbfilename dump.rdb  

# 文件保存的路径目录
dir ./ 

二.RDB原理

bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。(页表是一个内存数据地址)

fork采用的是copy-on-write技术：

• 当主进程执行读操作时，访问共享内存；
• 当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作。
  

三.优缺点

（1）、优点：

1.由于 RDB 文件是一个非常紧凑的二进制文件，所以加载的速度会快于 AOF 方式;
2.fork 子进程方式，除了fork线程阶段，其他时候不会阻塞;
3.RDB 文件代表着 Redis 服务器的某一个时刻的全量数据，所以它非常适合做冷备份和全量复制的场景;

（2）、缺点：

没办法做到实时持久化，会存在丢数据的风险。定时执行持久化过程，如果在这个过程中服务器崩溃了，则会导致这段时间的数据全部丢失。

二.AOF持久化

一.AOF原理

AOF全称为Append Only File（追加文件）。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件。

二.AOF配置

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

# 是否开启AOF功能，默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件，是默认方案
appendfsync everysec 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

三.AOF文件重写

因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令，可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同效果。
重写AOF:
1、已过期的数据不在写入文件。
2、保留最终命令。
3、删除无用的命令。
4、多条命令合并成一条命令。

Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置：

# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 
auto-aof-rewrite-min-size 64mb 

四.优缺点

（1）、优点

1.相比于 RDB，AOF 更加安全，默认同步策略为 everysec 即每秒同步一次，所以顶多我们就失去一秒的数据；
2.根据关注点不同，AOF 提供了不同的同步策略，我们可以根据自己的需求来选择；
3.AOF 文件是以 append-only 方式写入，相比如 RDB 全量写入的方式，它没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高；

（2）、缺点

1.由于 AOF 日志文件是命令级别的，所以相比于 RDB 紧致的二进制文件而言它的加载速度会慢些。
2. AOF 开启后，支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低。

三.RDB与AOF对比

RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用。

四.RDB-AOF混合模式

（1）.RDB 能够快速地存储和恢复数据，但是在服务器宕机时会丢失大量的数据，没有保证数据的实时性和安全性；
（2）.AOF 能够实时持久化数据并且提高了数据的安全性，但是在存储和恢复数据方面又会消耗大量时间；
（3）.Redis 4.0 推出了 RDB-AOF 混合持久化方案，该方案是在 AOF 重写阶段创建一个同时包含 RDB 数据和 AOF 数据的 AOF 文件，其中 RDB 数据位于AOF 文件的开头，他存储了服务器开始执行重写操作时 Redis 服务器的数据状态（RDB 快照方案），重写操作执行之后的 Redis 命令，则会继续 append 在 AOF 文件末尾，一般这部分数据都会比较小。这样在 Redis 重启的时候，则可以先加载 RDB 的内容，然后再加载 AOF 的日志内容，这样重启的效率则会得到很大的提升，而且由于在运行阶段 Redis 命令都会以 append 的方式写入 AOF 文件，保证了数据的实时性和安全性。

四.搭建Redis主从

单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。

这里我会在同一台虚拟机中开启3个redis实例，模拟主从集群，信息如下：

IP	PORT	角色	操作
192.168.136.160	7001	master	读写
192.168.136.160	7002	slave	读
192.168.136.160	7003	slave	读

二.准备实例和配置

要在同一台虚拟机开启3个实例，必须准备三份不同的配置文件和目录，配置文件所在目录也就是工作目录。
（1）创建目录
我们创建三个文件夹，名字分别叫7001、7002、7003：

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003

（2）恢复原始配置
修改redis-6.2.4/redis.conf文件，将其中的持久化模式改为默认的RDB模式，AOF保持关闭状态。

# 开启RDB
# save ""
save 3600 1
save 300 100
save 60 10000

# 关闭AOF
appendonly no

（3）.拷贝配置文件到每个实例目录
然后将redis-6.2.4/redis.conf文件拷贝到三个目录中（在/tmp/app目录执行下列命令）：

# 方式一：逐个拷贝
cp redis-6.2.4/redis.conf 7001
cp redis-6.2.4/redis.conf 7002
cp redis-6.2.4/redis.conf 7003
# 方式二（推荐）：管道组合命令，一键拷贝
echo 7001 7002 7003 | xargs -t -n 1 cp redis-6.2.4/redis.conf

（4）修改每个实例的端口、工作目录
修改每个文件夹内的配置文件，将端口分别修改为7001、7002、7003，将rdb文件保存位置都修改为自己所在目录（在/tmp/app目录执行下列命令）：

sed -i -e 's/6379/7001/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/app\/7001\//g' 7001/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7002/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/app\/7002\//g' 7002/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7003/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/app\/7003\//g' 7003/redis.conf

（5）修改每个实例的声明IP
虚拟机本身有多个IP，为了避免将来混乱，我们需要在redis.conf文件中指定每一个实例的绑定ip信息，格式如下：

# redis实例的声明 IP
replica-announce-ip 192.168.136.160

每个目录都要改，我们一键完成修改（在/tmp/app目录执行下列命令）：

# 逐一执行
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.136.160' 7001/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.136.160' 7002/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.136.160' 7003/redis.conf

# 或者一键修改（推荐）
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.136.160' {}/redis.conf

三.启动

在/tmp/app分别启动3个redis实例，启动命令：

# 第1个
redis-server 7001/redis.conf
# 第2个
redis-server 7002/redis.conf
# 第3个
redis-server 7003/redis.conf

如果要一键停止，可以运行下面命令：

printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

四.开启主从关系

现在三个实例还没有任何关系，要配置主从可以使用replicaof 或者slaveof（5.0以前）命令。

有临时和永久两种模式：

• 修改配置文件（永久生效）

  • 在redis.conf中添加一行配置：slaveof

• 使用redis-cli客户端连接到redis服务，执行slaveof命令（重启后失效）：

slaveof <masterip> <masterport>

注意：在5.0以后新增命令replicaof，与salveof效果一致。

演示，使用方式二。

• 通过redis-cli命令连接7002，执行下面命令：

# 连接 7002
redis-cli -p 7002
# 执行slaveof
slaveof 192.168.136.160 7001

• 通过redis-cli命令连接7003，执行下面命令：

# 连接 7003
redis-cli -p 7003
# 执行slaveof
slaveof 192.168.136.160 7001

• 然后连接 7001节点，查看集群状态：

# 连接 7001
redis-cli -p 7001
# 查看状态
info replication

五.主从数据同步原理

一.全量同步

主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：

这里有一个问题，master如何得知salve是第一次来连接呢？？

有几个概念，可以作为判断依据：

• Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid
• offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。

因此slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id 和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据。

因为slave原本也是一个master，有自己的replid和offset，当第一次变成slave，与master建立连接时，发送的replid和offset是自己的replid和offset。

master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致，说明这是一个全新的slave，就知道要做全量同步了。

master会将自己的replid和offset都发送给这个slave，slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。

因此，master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。

如图：

完整流程描述：

• slave节点请求增量同步
• master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
• master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
• slave清空本地数据，加载master的RDB
• master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave
• slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步

二.增量同步

全量同步需要先做RDB，然后将RDB文件通过网络传输个slave，成本太高了。因此除了第一次做全量同步，其它大多数时候slave与master都是做增量同步。

什么是增量同步？就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图：

那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

三.repl_backlog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组，只不过数组是环形，也就是说角标到达数组末尾后，会再次从0开始读写，这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset，包括master当前的offset，和slave已经拷贝到的offset：

slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset：

直到数组被填满：

此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。

但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset：

如果master继续写入新数据，其offset就会覆盖旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖：

棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。

四.主从同步优化

主从同步可以保证主从数据的一致性，非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：

• 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制，避免全量同步时的磁盘IO。
• Redis单节点上的内存占用不要太大，减少RDB导致的过多磁盘IO
• 适当提高repl_baklog的大小，发现slave宕机时尽快实现故障恢复，尽可能避免全量同步
• 限制一个master上的slave节点数量，如果实在是太多slave，则可以采用主-从-从链式结构，减少master压力(问题：中间从节点挂了，后面的都数据不同步)

主从从架构图：

六.Redis哨兵

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。

一.哨兵原理

一.集群结构和作用

哨兵的作用如下：

• 监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
• 自动故障恢复：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
• 通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端

二.集群监控原理

Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：

•主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。

•客观下线：若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

三.集群故障恢复原理

一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：

• 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过指定值（down-after-milliseconds * 10）则会排除该slave节点
• 然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举
• 如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
• 最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

当选出一个新的master后，该如何实现切换呢？

流程如下：

• sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master
• sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
• 最后，sentinel将故障节点标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点
  

二.搭建哨兵集群

一.集群结构

这里我们搭建一个三节点形成的Sentinel集群，来监管之前的Redis主从集群。三个sentinel实例如下：

节点	IP	PORT
s1 192.168.136.160	27001
s2 192.168.136.160	27002
s3 192.168.136.160	27003

二.准备实例和配置

要在同一台虚拟机开启3个实例，必须准备三份不同的配置文件和目录，配置文件所在目录也就是工作目录。

（1）我们创建三个文件夹，名字分别叫s1、s2、s3：

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 创建目录
mkdir s1 s2 s3

（2）然后我们在s1目录创建一个sentinel.conf文件，添加下面的内容：

port 27001
sentinel announce-ip 192.168.136.160
sentinel monitor mymaster 192.168.136.160 7001 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000
dir "/tmp/app/s1"

解读：

• port 27001：是当前sentinel实例的端口
• sentinel monitor mymaster 192.168.136.160 7001 2：指定主节点信息
  • mymaster：主节点名称，自定义，任意写
  • 192.168.136.160 7001：主节点的ip和端口
  • 2：选举master时的quorum值

（3）然后将s1/sentinel.conf文件拷贝到s2、s3两个目录中（在/tmp/app目录执行下列命令）：

# 方式一：逐个拷贝
cp s1/sentinel.conf s2
cp s1/sentinel.conf s3
# 方式二：管道组合命令，一键拷贝
echo s2 s3 | xargs -t -n 1 cp s1/sentinel.conf

（4）修改s2、s3两个文件夹内的配置文件，将端口分别修改为27002、27003：

sed -i -e 's/27001/27002/g' -e 's/s1/s2/g' s2/sentinel.conf
sed -i -e 's/27001/27003/g' -e 's/s1/s3/g' s3/sentinel.conf

三.启动

分别启动3个redis实例，启动命令：

# 第1个
redis-sentinel s1/sentinel.conf
# 第2个
redis-sentinel s2/sentinel.conf
# 第3个
redis-sentinel s3/sentinel.conf

三个redis-sentinel+三个redis-server就有6个实例了

三.RedisTemplate

在Sentinel集群监管下的Redis主从集群，其节点会因为自动故障转移而发生变化，Redis的客户端必须感知这种变化，及时更新连接信息。Spring的RedisTemplate底层利用lettuce实现了节点的感知和自动切换。

一.引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

二.配置Redis地址

然后在配置文件application.yml中指定redis的sentinel相关信息：

spring:
  redis:
    sentinel:
      master: mymaster
      nodes:
        - 192.168.136.160:27001
        - 192.168.136.160:27002
        - 192.168.136.160:27003

三.配置读写分离

在项目的启动类中，添加一个新的bean，这样就可以直接使用了：

@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){
    return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

这个bean中配置的就是读写策略，包括四种：

• MASTER：从主节点读取
• MASTER_PREFERRED：优先从master节点读取，master不可用才读取replica
• REPLICA：从slave（replica）节点读取
• REPLICA _PREFERRED：优先从slave（replica）节点读取，所有的slave都不可用才读取master

七.Redis分片集群

一.搭建分片集群

一.计划

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：

• 海量数据存储问题

• 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题，如图:

分片集群特征：

• 集群中有多个master，每个master保存不同数据

• 每个master都可以有多个slave节点

• master之间通过ping监测彼此健康状态

• 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例，模拟分片集群，信息如下：

IP	PORT	角色
192.168.136.160	7001	master
192.168.136.160	7002	master
192.168.136.160	7003	master
192.168.136.160	8001	slave
192.168.136.160	8002	slave
192.168.136.160	8003	slave

二.准备实例和配置

（1）删除之前的7001、7002、7003这几个目录，重新创建出7001、7002、7003、8001、8002、8003目录：

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 删除旧的，避免配置干扰
rm -rf 7001 7002 7003
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003 8001 8002 8003

（2）在/tmp/app下准备一个新的redis.conf文件，内容如下：

port 6379
# 开启集群功能
cluster-enabled yes
# 集群的配置文件名称，不需要我们创建，由redis自己维护
cluster-config-file /tmp/app/6379/nodes.conf
# 节点心跳失败的超时时间
cluster-node-timeout 5000
# 持久化文件存放目录
dir /tmp/app/6379
# 绑定地址
bind 0.0.0.0
# 让redis后台运行
daemonize yes
# 注册的实例ip
replica-announce-ip 192.168.136.160
# 保护模式
protected-mode no
# 数据库数量
databases 1
# 日志
logfile /tmp/app/6379/run.log

（3）将这个文件拷贝到每个目录下：

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 执行拷贝
echo 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -t -n 1 cp redis.conf

（4）修改每个目录下的redis.conf，将其中的6379修改为与所在目录一致：

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 修改配置文件
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t sed -i 's/6379/{}/g' {}/redis.conf

三.启动

因为已经配置了后台启动模式，所以可以直接启动服务：

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 一键启动所有服务
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-server {}/redis.conf

通过ps查看状态：

ps -ef | grep redis

如果要关闭所有进程，可以执行命令：

ps -ef | grep redis | awk '{print $2}' | xargs kill

或者（推荐这种方式）：

printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

四.创建集群

虽然服务启动了，但是目前每个服务之间都是独立的，没有任何关联。

我们需要执行命令来创建集群，在Redis5.0之前创建集群比较麻烦，5.0之后集群管理命令都集成到了redis-cli中。
（1）Redis5.0之前
Redis5.0之前集群命令都是用redis安装包下的src/redis-trib.rb来实现的。因为redis-trib.rb是有ruby语言编写的所以需要安装ruby环境。

 # 安装依赖
 yum -y install zlib ruby rubygems
 gem install redis

然后通过命令来管理集群：

# 进入redis的src目录
cd /tmp/app/redis-6.2.4/src
# 创建集群
./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.136.160:7001 192.168.136.160:7002 192.168.136.160:7003 192.168.136.160:8001 192.168.136.160:8002 192.168.136.160:8003

（2）Redis5.0以后
我们使用的是Redis6.2.4版本，集群管理以及集成到了redis-cli中，格式如下：

redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.136.160:7001 192.168.136.160:7002 192.168.136.160:7003 192.168.136.160:8001 192.168.136.160:8002 192.168.136.160:8003

命令说明：

• redis-cli --cluster或者./redis-trib.rb：代表集群操作命令
• create：代表是创建集群
• --replicas 1或者--cluster-replicas 1 ：指定集群中每个master的副本个数为1，此时节点总数 ÷ (replicas + 1) 得到的就是master的数量。因此节点列表中的前n个就是master，其它节点都是slave节点，随机分配到不同master

（3）运行后：

输入yes，集群开始创建：

（4）通过命令可以查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

五.测试

（1）集群操作时，需要给redis-cli加上-c参数才可以：

redis-cli -c -p 7001

二.散列插槽

一.插槽原理

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到：

数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：

• key中包含"{}"，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分
• key中不包含“{}”，整个key都是有效部分

例如：key为a，那么就根据a计算，如果是{itcast}a，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。

如图，在7001这个节点执行set a 1时，对a做hash运算，对16384取余，得到的结果是15495，因此要存储到103节点，因此需要切换到7003节点

切换到了7001后，执行get a时，对a做hash运算，对16384取余，得到的结果是15495，因此需要切换到7003节点

二.集群伸缩

一.分片集群命令

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：

比如，添加节点的命令：

二.创建新的redis实例

在/tmp/app创建一个文件夹：

mkdir 7004

拷贝配置文件：

cp redis.conf  7004

修改配置文件：

 sed -i -e 's/6379/7004/g'  7004/redis.conf

启动

redis-server 7004/redis.conf

三.添加新节点到redis

查看手册：

redis-cli --cluster help

执行命令：

redis-cli --cluster add-node  192.168.136.160:7004 192.168.136.160:7001

通过命令查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

如图，7004加入了集群，并且默认是一个master节点：

但是，可以看到7004节点的插槽数量为0，因此没有任何数据可以存储到7004上

四.转移插槽

（1）我们要将a存储到7004节点，因此需要先看看a的插槽是多少：

如图所示，a的插槽为15495

（2）我们可以将13000~16383的插槽从7001转移到7004，命令格式如下：

建立连接：

redis-cli --cluster reshard 192.168.136.160:7001

得到下面的反馈：

询问要移动多少个插槽，我们计划是3383个：

又询问哪个node来接收这些插槽？我们是分配到7004去，先得到7004的ID（注意：空格）

复制这个id，然后拷贝到刚才的控制台后：

这里询问，你的插槽是从哪里移动过来的？

• all：代表全部，也就是三个节点各转移一部分
• 具体的id：目标节点的id
• done：没有了

这里我们要从7003获取，因此填写7003的id：

填写：done

确认要转移吗？输入yes

然后，通过命令查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

二.故障转移

一.自动故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？

直接停止一个redis实例，例如7002：

redis-cli -p 7002 shutdown

（1）首先是该实例与其它实例失去连接
（2）然后是疑似宕机：

（3）最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：

（4）当7002再次启动，就会变为一个slave节点了：

二.手动故障转移

利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机，切换到执行cluster failover命令的这个slave节点，实现无感知的数据迁移。其流程如下：

这种failover命令可以指定三种模式：

• 缺省：默认的流程，如图1~6歩
• force：省略了对offset的一致性校验
• takeover：直接执行第5歩，忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见

案例需求：在7002这个slave节点执行手动故障转移，重新夺回master地位

步骤如下：

（1）利用redis-cli连接7002这个节点

（2）执行cluster failover命令

redis-cli -p 7002
CLUSTER FAILOVER

（3）然后，通过命令查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

三.RedisTemplate访问分片集群

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持，而使用的步骤与哨兵模式基本一致：

1）引入redis的starter依赖

2）配置分片集群地址

3）配置读写分离

与哨兵模式相比，其中只有分片集群的配置方式略有差异，如下：

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.136.160:7001
        - 192.168.136.160:7002
        - 192.168.136.160:7003
        - 192.168.136.160:8001
        - 192.168.136.160:8002
        - 192.168.136.160:8003