Redis7--基础篇8（集群cluster）
1. 集群（cluster）介绍
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。
- 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。
- 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。
- 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. 集群算法（分片、槽位slot）概念介绍
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。
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。
什么是槽位slot？
集群的密钥空间被分成16384个槽，有效地设置了16384个主节点的集群大小上限（但是，建议的最大节点大小约为1000个节点)。
集群中的每个主节点处理16384个哈希槽的一个子集。当没有集群重新配置正在进行时（即哈希槽从一个节点移动到另一个节点），集群是稳定的。当集群稳定时，单个哈希槽将由单个节点提供服务（但是，服务节点可以有一个或多个副本，在网络分裂或故障的情况下替换它，并且可以用于扩展，读取陈旧数据是可接受的操作）。
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：
最大优势，方便扩缩容和数据分派查找
3. slot槽位映射的三种方案
3.1 哈希取余分区
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。
3.2 一致性哈希算法分区
一致性Hash算法背景
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，自然取余数不OK了。
1. 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 2^{32-1} 232−1] ，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 2^{32} 232) ，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，前面笔记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 2^{32} 232 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 2^{32-1} 232−1 （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 2^{32-1} 232−1 ，也就是说0点左侧的第一个点代表 2 32 − 1 2^{32-1} 232−1 ， 0和 2 32 − 1 2^{32-1} 232−1 在零点中方向重合，我们把这个由 2 32 2^{32} 232 个点组成的圆环称为Hash环。
2. 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：
3. 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。
优点：
- 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。
- 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。
缺点：
- Hash环的数据倾斜问题
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：
3.3 哈希槽分区
一致性哈希算法会出现哈希环的数据倾斜问题，导致哈希槽分区的出现。
哈希槽实质就是一个数组，数组[0, 2 14 − 1 2^{14 -1} 214−1]形成hash slot空间。解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，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。
一个集群只能有16384个槽，编号0 ~ 16383（0 ~ 2 14 − 1 2^{14-1} 214−1）。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。以槽为单位移动数据，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。
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
3.4 为什么Redis集群的哈希槽最大数为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
正常的心跳数据包带有节点的完整配置，可以用幂等方式用旧的节点替换旧节点，以便更新旧的配置。
这意味着它们包含原始节点的插槽配置，该节点使用2k的空间和16k的插槽，但是会使用8k的空间（使用65k的插槽）。
同时，由于其他设计折衷，Redis集群不太可能扩展到1000个以上的主节点。
因此16k处于正确的范围内，以确保每个主机具有足够的插槽，最多可容纳1000个矩阵，但数量足够少，可以轻松地将插槽配置作为原始位图传播。请注意，在小型群集中，位图将难以压缩，因为当N较小时，位图将设置的slot / N位占设置位的很大百分比
(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。
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
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。
3.4 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。
4. 集群环境案例操作
4.1 3主3从集群配置
IP：192.168.111.175+端口6381/端口6382
IP：192.168.111.172+端口6383/端口6384
IP：192.168.111.174+端口6385/端口6386
redisCluster6381.conf
vim/myredis/cluster/redisCluster6381.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6381
logfile "/myredis/cluster/cluster6381.log"
pidfile /myredis/cluster6381.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6381.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6381.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6381.conf
cluster-node-timeout 5000
redisCluster6382.conf
vim/myredis/cluster/redisCluster6382.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6382
logfile "/myredis/cluster/cluster6382.log"
pidfile /myredis/cluster6382.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6382.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6382.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6382.conf
cluster-node-timeout 5000
redisCluster6383.conf
vim/myredis/cluster/redisCluster6383.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6383
logfile "/myredis/cluster/cluster6383.log"
pidfile /myredis/cluster6383.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6383.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6383.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6383.conf
cluster-node-timeout 5000
redisCluster6384.conf
vim/myredis/cluster/redisCluster6384.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6384
logfile "/myredis/cluster/cluster6384.log"
pidfile /myredis/cluster6384.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6384.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6384.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6384.conf
cluster-node-timeout 5000
redisCluster6385.conf
vim/myredis/cluster/redisCluster6385.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6385
logfile "/myredis/cluster/cluster6385.log"
pidfile /myredis/cluster6385.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6385.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6385.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6385.conf
cluster-node-timeout 5000
redisCluster6386.conf
vim/myredis/cluster/redisCluster6386.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6386
logfile "/myredis/cluster/cluster6386.log"
pidfile /myredis/cluster6386.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6386.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6386.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6386.conf
cluster-node-timeout 5000
启动6台Redis服务
redis-server/myredis/cluster/redisCluster6381.conf
redis-server/myredis/cluster/redisCluster6382.coni
redis-server/myredis/cluster/redisCluster6383.coni
redis-server/myredis/cluster/redisCluster6384.coni
redis-server/myredis/cluster/redisCluster6385.coni
redis-server/myredis/cluster/redisCluster6386.coni
构建集群关系
# --cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点
redis-cli -a 111111 --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.111.175:6381 192.168.111.175:6382 192.168.111.172:6383 192.168.111.172:6384 192.168.111.174:6385 192.168.111.174:6386
查看并检验集群状态
redis-cli -a 111111 -p 6381
info replication
cluster info
cluster nodes
4.2 3主3从集群读写
查看集群信息
cluster nodes
查看某个key该属于对应的槽位值
cluster keyslot k1
cluster keyslot k2
优化路由
redis-cli -a 111111 -p 6381 -c
一定注意槽位的范围区间，加入参数-c，优化路由，否则会报错。
4.3 主从容错切换案例
-
主6381和从机切换，先停止主机6381
1.1 6381主机停了，对应的真实从机上位
1.2 6381作为1号主机分配的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号 -
再次查看集群信息,本次6381主6384
-
停止主机6381,再次查看集群信
6381宕机了，6384上位成为了新的master。
备注：本次脑图笔记6381为主下面挂从6384。每次案例下面挂的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号机器。
6384成功上位并正常使用
-
随后，6381原来的主机回来了，是否会上位?
恢复前
恢复后
6381不会上位并以从节点形式回归 -
手动故障转移or节点从属调整该如何处理
5.1 上面一换后6381、6384主从对调了，和原始设计图不一样了，该如何处理
5.2 重新登陆6381机器
5.3 cluster failover
4.4 主从扩容案例
新建6387、6388两个实例
IP：192.168.111.174+端口6387/端口6388
vim/myredis/cluster/redisCluster6387.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6387
logfile "/myredis/cluster/cluster6387.log"
pidfile /myredis/cluster6387.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6387.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6387.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6387.conf
cluster-node-timeout 5000
vim/myredis/cluster/redisCluster6388.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6388
logfile "/myredis/cluster/cluster6388.log"
pidfile /myredis/cluster6388.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6388.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6388.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6388.conf
cluster-node-timeout 5000
启动两个实例
redis-server/myredis/cluster/redisCluster6387.conf
redis-server/myredis/cluster/redisCluster6388.coni
将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群
将新增的6387作为master节点加入原有集群
redis-cli -a 密码 --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381
6387 就是将要作为master新增节点
6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群
redis-cli -a 111111 --cluster add-node 192.168.111.174:6387 192.168.111.175:6381
检查集群情况第1次
redis-cli -a 111111 --cluster check 192.168.111.175:6381
重新分派槽号(reshard)
重新分派槽号
命令:redis-cli -a 密码 --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli -a 密码 --cluster reshard 192.168.111.175:6381
检查集群情况第2次
redis-cli -a 111111 --cluster check 192.168.111.175:6381
为什么6387是3个新的区间，以前的还是连续？ 重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6383/6385三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387
为主节点6387分配从节点6388
命令：redis-cli -a 密码 --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID
redis-cli -a 111111 --cluster add-node 192.168.111.174:6388 192.168.111.174:6387 --cluster-slave --cluster-master-id 4feb6a7ee0ed2b39ff86474cf4189ab2a554a40f-------这个是6387的编号，按照自己实际情况
检查集群情况第3次
redis-cli -a 111111 --cluster check 192.168.111.175:6381
4.5 主从缩容案例
删除6387、6388两个实例
检查集群情况第一次，先获得从节点6388的节点ID
redis-cli -a 密码 --cluster check 192.168.111.174:6388
从集群中将4号从节点6388删除
命令：redis-cli -a 密码 --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID
redis-cli -a 111111 --cluster del-node 192.168.111.174:6388 218e7b8b4f81be54ff173e4776b4f4faaf7c13da
检查一下发现，6388被删除了，只剩下7台机器了
redis-cli -a 111111 --cluster check 192.168.111.174:6385
将6387的槽号清空，重重新分配，本例将清出来的槽号都给6381
redis-cli -a 111111 --cluster reshard 192.168.111.175:6381
检查集群情况第二次
redis-cli -a 111111 --cluster check 192.168.111.175:6381
# 4096个槽位都指给6381，它变成了8192个槽位，相当于全部都给6381了，不然要输入3次，一锅端
将6387删除
命令：redis-cli -a 密码 --cluster del-node ip:端口 6387节点ID
redis-cli -a 111111 --cluster del-node 192.168.111.174:6387 4feb6a7ee0ed2b39ff86474cf4189ab2a554a40f
检查集群情况第三次.6387/6388被彻底祛除
redis-cli -a 111111 --cluster check 192.168.111.175:6381
5. 集群常用操作命令和CRC16算法分析
不在同一个slot槽位下的多键操作支持不好通识占位符登场
不在同一个slot槽位下的键值无法使用mset、mget等多键操作
可以通过{}来定义同一个组的概念，使key中{}内相同内容的键值对放到一个slot槽位去，对照下图类似k1k2k3都映射为x，自然槽位一样
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
cluster.c源码分析一下看看
集群是否完整才能对外提供服务
默认YES，现在集群架构是3主3从的redis cluster由3个master平分16384个slot，每个master的小集群负责1/3的slot，对应一部分数据。
cluster-require-full-coverage： 默认值 yes , 即需要集群完整性，方可对外提供服务 通常情况，如果这3个小集群中，任何一个（1主1从）挂了，你这个集群对外可提供的数据只有2/3了， 整个集群是不完整的， redis 默认在这种情况下，是不会对外提供服务的。
如果你的诉求是，集群不完整的话也需要对外提供服务，需要将该参数设置为no ，这样的话你挂了的那个小集群是不行了，但是其他的小集群仍然可以对外提供服务。
CLUSTERCOUNTKEYSINSLOT槽位数字编号
1 - 该槽位被占用
0 - 该槽位没占用
CLUSTER KEYSLOT key
该键应该存在哪个槽位上