Redis Cluster 如何解決資料量大、高可用和高并發問題？
Redis 從 3.0 版本開始，提供了官方的叢集支援，也就是 Redis Cluser。Redis Cluster 相比于單個節點的 Redis，能儲存更多的資料，支援更多的并發，并且可以做到高可用，在單個節點故障的情況下，繼續提供服務。
為了能夠儲存更多的資料，和 MySQL 分庫分表的方式類似，Redis Cluster 也是通過分片的方式，把資料分布到叢集的多個節點上。
Redis Cluster 是如何來分片的呢？它引入了一個“槽（Slot）”的概念，這個槽就是哈希表中的哈希槽，槽是 Redis 分片的基本機關，每個槽裡面包含一些 Key。每個叢集的槽數是固定的 16384（16 * 1024）個，每個 Key 落在哪個槽中也是固定的，計算方法是：
HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384
複制
這個算法很簡單，先計算 Key 的 CRC 值，然後把這個 CRC 之後的 Key 值直接除以 16384，餘數就是 Key 所在的槽。這個算法就是我們上節課講過的哈希分片算法。
這些槽又是如何存放到具體的 Redis 節點上的呢？這個映射關系儲存在叢集的每個 Redis 節點上，叢集初始化的時候，Redis 會自動平均配置設定這 16384 個槽，也可以通過指令來調整。這個分槽的方法，也是我們上節課講到過的分片算法：查表法
用戶端可以連接配接叢集的任意一個節點來通路叢集的資料，當用戶端請求一個 Key 的時候，被請求的那個 Redis 執行個體先通過上面的公式，計算出這個 Key 在哪個槽中，然後再查詢槽和節點的映射關系，找到資料所在的真正節點，如果這個節點正好是自己，那就直接執行指令傳回結果。如果資料不在目前這個節點上，那就給用戶端傳回一個重定向的指令，告訴用戶端，應該去連哪個節點上請求這個 Key 的資料。然後用戶端會再連接配接正确的節點來通路。
解決分片問題之後，Redis Cluster 就可以通過水準擴容來增加叢集的存儲容量，但是，每次往叢集增加節點的時候，需要從叢集的那些老節點中，搬運一些槽到新節點，你可以手動指定哪些槽遷移到新節點上
分片可以解決 Redis 儲存海量資料的問題，并且客觀上提升了 Redis 的并發能力和查詢性能。但是并不能解決高可用的問題，每個節點都儲存了整個叢集資料的一個子集，任何一個節點當機，都會導緻這個當機節點上的那部分資料無法通路
那 Redis Cluster 是怎麼解決高可用問題的？
增加從節點，做主從複制。Redis Cluster 支援給每個分片增加一個或多個從節點，每個從節點在連接配接到主節點上之後，會先給主節點發送一個 SYNC 指令，請求一次全量複制，也就是把主節點上全部的資料都複制到從節點上。全量複制完成之後，進入同步階段，主節點會把剛剛全量複制期間收到的指令，以及後續收到的指令持續地轉發給從節點。
最後我們看一下，Redis Cluster 是如何應對高并發的
一般來說，Redis Cluster 進行了分片之後，每個分片都會承接一部分并發的請求，加上 Redis 本身單節點的性能就非常高，是以大部分情況下不需要再像 MySQL 那樣做讀寫分離來解決高并發的問題。預設情況下，叢集的讀寫請求都是由主節點負責的，從節點隻是起一個熱備的作用。當然了，Redis Cluster 也支援讀寫分離，在從節點上讀取資料。
以上就是 Redis Cluster 的基本原理，你可以對照下圖來加深了解
Redis Cluster 整體的架構完全就是照抄 MySQL 建構叢集的那一套東西（當然，這些設計和方法也不是 MySQL 發明的），抄作業抄的就差把名字一起也抄上了
為什麼 Redis Cluster 不适合超大規模叢集？
Redis Cluster 的優點是易于使用。分片、主從複制、彈性擴容這些功能都可以做到自動化，通過簡單的部署就可以獲得一個大容量、高可靠、高可用的 Redis 叢集，并且對于應用來說，近乎于是透明的
是以，Redis Cluster 是非常适合建構中小規模 Redis 叢集，這裡的中小規模指的是，大概幾個到幾十個節點這樣規模的 Redis 叢集
但是 Redis Cluster 不太适合建構超大規模叢集，主要原因是，它采用了去中心化的設計。剛剛我們講了，Redis 的每個節點上，都儲存了所有槽和節點的映射關系表，用戶端可以通路任意一個節點，再通過重定向指令，找到資料所在的那個節點。那你有沒有想過一個問題，這個映射關系表，它是如何更新的呢？比如說，叢集加入了新節點，或者某個主節點當機了，新的主節點被選舉出來，這些情況下，都需要更新叢集每一個節點上的映射關系表。
如何用 Redis 建構超大規模叢集？
- Redis Cluster 不太适合用于大規模叢集，是以很多大廠，都選擇自己去搭建 Redis 叢集。這裡面，每一家的解決方案都有自己的特色，但其實總體的架構都是大同小異的。
- 一種是基于代理的方式，在用戶端和 Redis 節點之間，還需要增加一層代理服務。這個代理服務有三個作用。
- 第一個作用是，負責在用戶端和 Redis 節點之間轉發請求和響應。用戶端隻和代理服務打交道，代理收到用戶端的請求之後，再轉發到對應的 Redis 節點上，節點傳回的響應再經由代理轉發傳回給用戶端。
- 第二個作用是，負責監控叢集中所有 Redis 節點狀态，如果發現有問題節點，及時進行主從切換。第三個作用就是維護叢集的中繼資料，這個中繼資料主要就是叢集所有節點的主從資訊，以及槽和節點關系映射表
用 HAProxy+Keepalived 來代理 MySQL 請求的架構是類似的，隻是多了一個自動路由分片的功能而已
當然，用戶端不用每次都去查詢中繼資料，因為這個中繼資料是不怎麼變化的，用戶端可以自己緩存中繼資料，這樣通路性能基本上和單機版的 Redis 是一樣的。如果某個分片的主節點當機了，新的主節點被選舉出來之後，更新中繼資料裡面的資訊。對叢集的擴容操作也比較簡單，除了遷移資料的工作必須要做以外，更新一下中繼資料就可以了
雖然說，這個中繼資料服務仍然是一個單點，但是它的資料量不大，通路量也不大，相對就比較容易實作。我們可以用 ZooKeeper、etcd 甚至 MySQL 都能滿足要求。這個方案應該是最适合超大規模 Redis 叢集的方案了，在性能、彈性、高可用幾方面表現都非常好，缺點是整個架構比較複雜，用戶端不能通用，需要開發定制化的 Redis 用戶端，隻有規模足夠大的企業才負擔得起
小結
從小到大三種建構 Redis 叢集的方式
- 小規模的叢集建議使用官方的 Redis Cluster，在節點數量不多的情況下，各方面表現都不錯。
- 再大一些規模的叢集，可以考慮使用 twemproxy 或者 Codis 這類的基于代理的叢集架構，雖然是開源方案，但是已經被很多公司在生産環境中驗證過。
- 相比于代理方案，使用定制用戶端的方案性能更好，很多大廠采用的都是類似的架構