redis 集群（cluster）

1. 前言

我们知道，在Web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务（主存分离、快速容灾技术）还需要考虑数据容量的扩展，数据安全不会丢失等。

在Redis中，实现高可用技术主要包括持久化、主存复制``、哨兵和集群，下面分别说明他们的作用以及解决了什么问题。

• 持久化：持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段)，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
• 主存复制：复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在复制基础上实现高可用的。复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷：故障恢复无法自动化；写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。
• 哨兵：在复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障转移。缺陷：写操作无法负载均衡；存储能力受单机限制
• 集群：通过集群，Redis解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案

2. 夯实基础

2.1 什么是redis 集群

由于数据量过大，单个Master复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展每个复制集只负责存储整个数据集的一部分，这就是Redis的集群，其作用是提供在多个Redis节点间共享数据的程序集。
Redis集群是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集，Redis集群可以支持多个Master。

2.2 redis 集群的作用

1）Redis集群支持多个Master，每个Master又可以挂载多个Slave

• 读写分离
• 支持数据的高可用
• 支持海量数据的读写存储操作

2）由于Cluster自带Sentinel的故障转移机制，内置了高可用的支持，无需再去使用哨兵功能。
3）客户端与Redis的节点连接，不再需要连接集群中所有的节点，只需要任意连接集群中的一个可用节点即可。
4）槽位slot负责分配到各个物理服务节点，由对应的集群来负责维护节点、插槽和数据之间的关系。

2.3 集群算法-分片-槽位slot

2.3.1 定义

具体参见：https://redis.io/docs/reference/cluster-spec/#key-distribution-model

2.3.2 Redis 集群槽位slot

Redis集群没有使用一致性hash，而是引入了哈希槽的概念。

Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

举个例子：比如当前集群有3个节点，那么:

2.3.3 Redis 集群分片

1）分片是什么？

使用Redis集群时我们会将存储的数据分散到多台redis机器上，这称为分片。简言之，集群中的每个Redis实例都被认为是整个数据的一个分片。

2）如何找到给定key的分片

为了找到给定key的分片，我们对key进行CRC16(key)算法处理并通过对总分片数量取模。然后，使用确定性哈希函数，这意味着给定的key将多次始终映射到同一个分片，我们可以推断将来读取特定key的位置。

2.3.4 集群槽位分片的优势

最大优势：方便扩缩容和数据分派查找。

这种结构很容易添加或者删除节点，比如如果我想新添加个节点D，我需要从节点A、B、C中取部分槽到D上，如果我移除节点A，需要将A中的槽移到B和C节点上，然后将没有任何槽的A节点从集群中移除即可。

由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务，所以无论添加删除或者改变某个节点的哈希槽的数量都不会造成集群不可用的状态。

2.4 slot槽位映射(常见3种方案)

2.4.1 哈希取分区

2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：hash(key) % N个机器台数，

计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

优点：
简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

缺点：
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。

此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

2.4.2 一致性哈希算法分区

1）定义
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数就会变动。

2）作用
提出一致性HASH解决方案，目的是当服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系。

3）实现步骤

第一步： 算法构建一次性哈希环

一致性哈希环：一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。

它也是按照使用取模的方法，前面介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32 取模。

简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形）。

整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^{32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2}32-1， 0和2^{32-1在零点中方向重合，我们把这个由2}32个点组成的圆环称为Hash环。

第二步：Redis服务器IP节点映射

节点映射：将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。

将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：

第三步：key落到服务器的落键规则

当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。

如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

4）一致性hash方式的优缺点

主要优点
（1）容错性：假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。

简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据且这些数据会转移到D进行存储。

（2） 扩展性：数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

主要缺点：一致性哈希算法的数据倾斜问题。

一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，

例如系统中只有两台服务器：

5）小总结

为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据，将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。

而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。

优点：加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。
缺点 ：数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果，存在数据倾斜问题。

2.4.3 哈希槽分区

1）为什么会出现哈希槽分区方案
因为一致性哈希算法的数据倾斜问题。哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14-1]形成hash slot空间。

2）主要作用

解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系， 现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。

槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。

3）多少个hash槽

一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0,2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。

集群会记录节点和槽的对应关系，解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取模，余数是几key就落入对应的槽里。HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384。以槽位单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。

4）哈希槽计算

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。

当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis先对key使用crc16算法算出一个结果然后用结果对16384求余数[ CRC16(key) % 16384]，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。

如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上

2.4.4 注意事项

Redis集群不保证强一致性，这意味着在特定的条件下，Redis集群可能会丢掉一些被系统收到的写入请求命令。

3. 面试题及解析

3.1 为什么redis集群的最大槽数是16384个？

Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。

Redis 集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。但为什么哈希槽的数量是16384（2^14）个呢？

CRC16算法产生的hash值有16bit，该算法可以产生2^16=65536个值。
换句话说值是分布在0~65535之间，有更大的65536不用为什么只用16384就够？作者在做mod运算的时候，为什么不mod65536，而选择mod16384？ HASH_SLOT = CRC16(key) mod 65536为什么没启用 具体参见

总而言之。

(1) 如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。

1. 在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。 当槽位为65536时，这块的大小是: 65536÷8÷1024=8kb
2. 在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。 当槽位为16384时，这块的大小是: 16384÷8÷1024=2kb

因为每秒钟，redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，如果槽位为65536，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。

(2) redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。

集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者不建议redis cluster节点数量超过1000个。 那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

(3)槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输

Redis主节点的配置信息中它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots / N很高的话(N表示节点数)，bitmap的压缩率就很低。 如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。

4. 总结

---

相关材料

1. https://redis.io/docs/reference/cluster-spec/
2. redis集群知识点