Redis集群
1.1. 集群原理
1.1.1. redis-cluster架构图
架构细节:
(1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.
(2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效.
(3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可
(4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 负责维护node<->slot<->value
Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，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，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，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
1.1.2. redis-cluster投票:容错
采用投票的机制，集群中节点间，相互发送ping如果没有回应pong，则认为这个节点已经出问题了，这时其他节点也会再发送ping如果半数以上的节点没有收到pong则认为这个节点已经挂了
(1)领着投票过程是集群中所有master参与,如果半数以上master节点与master节点通信超过(cluster-node-timeout),认为当前master节点挂掉.
(2):什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?
a:如果集群任意master挂掉,且当前master没有slave.集群进入fail状态,也可以理解成集群的slot映射[0-16383]不完成时进入fail状态. ps : redis-3.0.0.rc1加入cluster-require-full-coverage参数,默认关闭,打开集群兼容部分失败.
b:如果集群超过半数以上master挂掉，无论是否有slave集群进入fail状态.
ps:当集群不可用时,所有对集群的操作做都不可用，收到((error) CLUSTERDOWN The cluster is down)错误
1.2Redis 集群的主从复制模型
为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.
在我们例子中具有A，B，C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了，那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用.
然而如果在集群创建的时候（或者过一段时间）我们为每个节点添加一个从节点A1，B1，C1,那么整个集群便有三个master节点和三个slave节点组成，这样在节点B失败后，集群便会选举B1为新的主节点继续服务，整个集群便不会因为槽找不到而不可用了
不过当B和B1 都失败后，集群人爱是不可用的.
1.3Redis 一致性保证
Redis 并不能保证数据的强一致性. 这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作.
第一个原因是因为集群是用了异步复制. 写操作过程:
- 客户端向主节点B写入一条命令.
- 主节点B向客户端回复命令状态.
- 主节点将写操作复制给他得从节点 B1, B2 和 B3.
主节点对命令的复制工作发生在返回命令回复之后， 因为如果每次处理命令请求都需要等待复制操作完成的话， 那么主节点处理命令请求的速度将极大地降低 —— 我们必须在性能和一致性之间做出权衡。
注意：Redis 集群可能会在将来提供同步写的方法。
Redis 集群另外一种可能会丢失命令的情况是集群出现了网络分区， 并且一个客户端与至少包括一个主节点在内的少数实例被孤立。.
举个例子 假设集群包含 A 、 B 、 C 、 A1 、 B1 、 C1 六个节点， 其中 A 、B 、C 为主节点， A1 、B1 、C1 为A，B，C的从节点， 还有一个客户端 Z1
假设集群中发生网络分区，那么集群可能会分为两方，大部分的一方包含节点 A 、C 、A1 、B1 和 C1 ，小部分的一方则包含节点 B 和客户端 Z1 .
Z1仍然能够向主节点B中写入, 如果网络分区发生时间较短,那么集群将会继续正常运作,如果分区的时间足够让大部分的一方将B1选举为新的master，那么Z1写入B中得数据便丢失了.
注意， 在网络分裂出现期间， 客户端 Z1 可以向主节点 B 发送写命令的最大时间是有限制的， 这一时间限制称为节点超时时间（node timeout）， 是 Redis 集群的一个重要的配置选项：