Redis集群模式(Cluster)
一. 单master在海量数据下的瓶颈
- 在单master的架构下，由于所有slave的数据都与master保持一致，因此Redis所能承载的数据量完全取决于master机器所在的内存。一旦出现内存不足的情况，只能进行垂直扩若，扩展性较差。
- 采用Cluster集群架构：多master 读写分离 高可用 支持N个master，且每个master下都可挂在M个slave。基于Cluster的读写分离架构，每个master负责处理写请求，master下的slave负责处理读请求。一旦某个master宕机，会自动将slave切换成master，实现集群的高可用。
二. Cluster VS Replication Sentinel
- Replication：如果数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如缓存一般就几个G，那么单master就足够了。可以部署一个mater，多个slave(slave数量取决于系统对吞吐量的要求)，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了。
- Cluster：主要是针对海量数据 高并发 高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用Cluster架构。
三. 常用的数据分布算法
- hash 对一个key计算hash值，然后对节点数量取模，觉得将数据存放在哪个节点。
- 一致性hash
- hash slot redis cluster有固定的16384个hash slot，对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot。 redis cluster中每个master都会持有部分slot，比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot，hash slot让node的增加和移除很简单，增加一个master，就将其他master的hash slot移动部分过去，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他master上去，移动hash slot的成本是非常低的。 使用客户端的api，可以对指定的数据，让他们走同一个hash slot，通过hash tag来实现。
