Redis Cluster 如何解决数据量大、高可用和高并发问题？
Redis 从 3.0 版本开始，提供了官方的集群支持，也就是 Redis Cluser。Redis Cluster 相比于单个节点的 Redis，能保存更多的数据，支持更多的并发，并且可以做到高可用，在单个节点故障的情况下，继续提供服务。
为了能够保存更多的数据，和 MySQL 分库分表的方式类似，Redis Cluster 也是通过分片的方式，把数据分布到集群的多个节点上。
Redis Cluster 是如何来分片的呢？它引入了一个“槽（Slot）”的概念，这个槽就是哈希表中的哈希槽，槽是 Redis 分片的基本单位，每个槽里面包含一些 Key。每个集群的槽数是固定的 16384（16 * 1024）个，每个 Key 落在哪个槽中也是固定的，计算方法是：
代码语言：javascript复制HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384
这个算法很简单，先计算 Key 的 CRC 值，然后把这个 CRC 之后的 Key 值直接除以 16384，余数就是 Key 所在的槽。这个算法就是我们上节课讲过的哈希分片算法。
这些槽又是如何存放到具体的 Redis 节点上的呢？这个映射关系保存在集群的每个 Redis 节点上，集群初始化的时候，Redis 会自动平均分配这 16384 个槽，也可以通过命令来调整。这个分槽的方法，也是我们上节课讲到过的分片算法：查表法
客户端可以连接集群的任意一个节点来访问集群的数据，当客户端请求一个 Key 的时候，被请求的那个 Redis 实例先通过上面的公式，计算出这个 Key 在哪个槽中，然后再查询槽和节点的映射关系，找到数据所在的真正节点，如果这个节点正好是自己，那就直接执行命令返回结果。如果数据不在当前这个节点上，那就给客户端返回一个重定向的命令，告诉客户端，应该去连哪个节点上请求这个 Key 的数据。然后客户端会再连接正确的节点来访问。
解决分片问题之后，Redis Cluster 就可以通过水平扩容来增加集群的存储容量，但是，每次往集群增加节点的时候，需要从集群的那些老节点中，搬运一些槽到新节点，你可以手动指定哪些槽迁移到新节点上
分片可以解决 Redis 保存海量数据的问题，并且客观上提升了 Redis 的并发能力和查询性能。但是并不能解决高可用的问题，每个节点都保存了整个集群数据的一个子集，任何一个节点宕机，都会导致这个宕机节点上的那部分数据无法访问
那 Redis Cluster 是怎么解决高可用问题的？
增加从节点，做主从复制。Redis Cluster 支持给每个分片增加一个或多个从节点，每个从节点在连接到主节点上之后，会先给主节点发送一个 SYNC 命令，请求一次全量复制，也就是把主节点上全部的数据都复制到从节点上。全量复制完成之后，进入同步阶段，主节点会把刚刚全量复制期间收到的命令，以及后续收到的命令持续地转发给从节点。
最后我们看一下，Redis Cluster 是如何应对高并发的
一般来说，Redis Cluster 进行了分片之后，每个分片都会承接一部分并发的请求，加上 Redis 本身单节点的性能就非常高，所以大部分情况下不需要再像 MySQL 那样做读写分离来解决高并发的问题。默认情况下，集群的读写请求都是由主节点负责的，从节点只是起一个热备的作用。当然了，Redis Cluster 也支持读写分离，在从节点上读取数据。
以上就是 Redis Cluster 的基本原理，你可以对照下图来加深理解
Redis Cluster 整体的架构完全就是照抄 MySQL 构建集群的那一套东西（当然，这些设计和方法也不是 MySQL 发明的），抄作业抄的就差把名字一起也抄上了
为什么 Redis Cluster 不适合超大规模集群？
Redis Cluster 的优点是易于使用。分片、主从复制、弹性扩容这些功能都可以做到自动化，通过简单的部署就可以获得一个大容量、高可靠、高可用的 Redis 集群，并且对于应用来说，近乎于是透明的
所以，Redis Cluster 是非常适合构建中小规模 Redis 集群，这里的中小规模指的是，大概几个到几十个节点这样规模的 Redis 集群
但是 Redis Cluster 不太适合构建超大规模集群，主要原因是，它采用了去中心化的设计。刚刚我们讲了，Redis 的每个节点上，都保存了所有槽和节点的映射关系表，客户端可以访问任意一个节点，再通过重定向命令，找到数据所在的那个节点。那你有没有想过一个问题，这个映射关系表，它是如何更新的呢？比如说，集群加入了新节点，或者某个主节点宕机了，新的主节点被选举出来，这些情况下，都需要更新集群每一个节点上的映射关系表。
如何用 Redis 构建超大规模集群？
- Redis Cluster 不太适合用于大规模集群，所以很多大厂，都选择自己去搭建 Redis 集群。这里面，每一家的解决方案都有自己的特色，但其实总体的架构都是大同小异的。
- 一种是基于代理的方式，在客户端和 Redis 节点之间，还需要增加一层代理服务。这个代理服务有三个作用。
- 第一个作用是，负责在客户端和 Redis 节点之间转发请求和响应。客户端只和代理服务打交道，代理收到客户端的请求之后，再转发到对应的 Redis 节点上，节点返回的响应再经由代理转发返回给客户端。
- 第二个作用是，负责监控集群中所有 Redis 节点状态，如果发现有问题节点，及时进行主从切换。第三个作用就是维护集群的元数据，这个元数据主要就是集群所有节点的主从信息，以及槽和节点关系映射表
用 HAProxy Keepalived 来代理 MySQL 请求的架构是类似的，只是多了一个自动路由分片的功能而已
当然，客户端不用每次都去查询元数据，因为这个元数据是不怎么变化的，客户端可以自己缓存元数据，这样访问性能基本上和单机版的 Redis 是一样的。如果某个分片的主节点宕机了，新的主节点被选举出来之后，更新元数据里面的信息。对集群的扩容操作也比较简单，除了迁移数据的工作必须要做以外，更新一下元数据就可以了
虽然说，这个元数据服务仍然是一个单点，但是它的数据量不大，访问量也不大，相对就比较容易实现。我们可以用 ZooKeeper、etcd 甚至 MySQL 都能满足要求。这个方案应该是最适合超大规模 Redis 集群的方案了，在性能、弹性、高可用几方面表现都非常好，缺点是整个架构比较复杂，客户端不能通用，需要开发定制化的 Redis 客户端，只有规模足够大的企业才负担得起
小结
从小到大三种构建 Redis 集群的方式
- 小规模的集群建议使用官方的 Redis Cluster，在节点数量不多的情况下，各方面表现都不错。
- 再大一些规模的集群，可以考虑使用 twemproxy 或者 Codis 这类的基于代理的集群架构，虽然是开源方案，但是已经被很多公司在生产环境中验证过。
- 相比于代理方案，使用定制客户端的方案性能更好，很多大厂采用的都是类似的架构
