Redis三种集群模式（主从复制replication、哨兵sentinel、Cluster）

主从复制

复制（replication），可以让其他服务器拥有一个不断更新的数据副本，从而使得拥有数据副本的服务器可以处理客户端发送的读请求。关系数据库通常会使用一个主服务器（master）向多个从服务器（slaver）发送更新，并使用从服务器来处理所有的读请求（读写分离），从而实现高可用、高并发。Redis也采用了同样的方法来实现自己的复制特性，并将其作为扩展性能的一种手段。

Redis主从复制的特点是一般包含一个主，一个或多个从，从节点从主节点复制数据，可以实现读写分离，主节点做写，从节点做读。

实现方式：开启从服务器的选项只有一个：slaveof，如果在启动Redis服务器的时候指定了一个包含slaveof host port选项的配置文件，那么Redis服务器就会根据指定的IP地址和端口号来连接主服务器。

• slave no one命令让服务器终止复制操作，不再接受主服务器的数据更新
• slaveof host port命令来让服务器开始复制一个新的主服务器。

• 从服务器在进行同步时，会清空自己的所有数据，并被替换成主服务器发来的数据；
• Redis不支持主主复制；
• 从服务器也可以有自己的从服务器，并由此形成主从链

实现原理：

1. 从服务器向主服务器发送SYNC命令
2. 主服务器收到SYNC命令后，执行BGSAVE命令，在后台生成RDB文件，使用缓冲区记录从现在开始执行的所有的写命令。
3. 当主服务器的BGSAVE命令执行完毕后，主服务器后将BGSAVE命令生成的RDB文件发送给从服务器，从服务器接收并载入这个RDB文件，将自己的数据库状态更新至主服务器执行BGSAVE命令时的数据库状态。
4. 主服务器将记录在缓冲区里面的所有写命令发送给从服务器，从服务器执行这些写命令，将自己的数据库状态更新至主服务器数据库当前所处的状态。

主从复制的优缺点：

• 优点：可以实现读写分离，主节点的数据会自动复制到从节点，分担主节点的压力。
• 缺点：当主节点master出现故障后，服务就不可用了，需要手动将slaver修改为master。要实现自动，就需要Redis哨兵模式。

哨兵模式（sentinel）

哨兵模式的高可用原理：哨兵发送命令，等待Master主节点响应，从而监控主节点的运行，当主节点出现故障时，由Redis哨兵自动完成故障发现和转移，并通知Redis客户端，实现高可用性。

Redis哨兵进程：用于监控Redis集群中Master主服务器状态。在Master主节点发生故障时，可以实现Master和Slave服务器的自动切换，保证系统的高可用性。每个哨兵进程会向其他Redis哨兵、Master主节点、Slave从节点定时发送信息，以确定被“监控”的节点是否还“活着”。如果发现对方在指定时间内未得到回应，那么暂时认为被监控节点已死机，即所谓的“客观下线”。

Redis哨兵的启动：可以由一个单独的可执行文件redis-sentinel控制启动，也可以在Redis服务器启动时指定sentinel选项来启动Redis哨兵。

Redis哨兵模式工作原理

1. 每个哨兵(sentinel) 会向其它哨兵(sentinel)、master、slave定时发送消息，以确认对方是否“活”着，如果发现对方在指定时间(可配置)内未回应，则暂时认为对方已挂(所谓的”主观认为宕机” Subjective Down，简称sdown)。
2. 若“哨兵群”中的多数sentinel，都报告某一master没响应，系统才认为该master"彻底死亡"(即:客观上的真正down机,Objective Down，简称odown)，通过一定的vote算法，从剩下的slave节点中，选一台提升为master,然后自动修改相关配置。
3. 虽然哨兵(sentinel) 释出为一个单独的可执行文件 redis-sentinel ，但实际上它只是一个运行在特殊模式下的 Redis 服务器，你可以在启动一个普通 Redis 服务器时通过给定 --sentinel 选项来启动哨兵(sentinel)。

哨兵(sentinel) 的一些设计思路和zookeeper非常类似。

哨兵模式的优缺点

• 优点：哨兵模式可以算主从模式的升级吧，读写分离都有，而且哨兵还有监控的功能，当主节点宕机之后哨兵会推选一个健康的从节点做主节点，这样提高了软件的可用性。
• 缺点：主从模式的缺点都有，而且配置哨兵啥的比较麻烦，而且在重新选举主节点期间，无法确定主从，无法工作。

Cluster集群

Redis的哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台redis服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在redis3.0上加入了Cluster模式，实现的redis的分布式存储，也就是说每台redis节点上存储不同的内容。

Cluster集群采用了多主多从，按照一定的规则进行分片，将数据分别存储，一定程度上解决了哨兵模式下单机存储有限的问题。

Cluster集群通过以下手段实现高可用、高性能：

• 数据分片：将数据切分到多个Redis节点，每个Redis集群中包含16384个哈希槽（hash slot），Redis中存储的每个key都属于这些哈希槽中的一个。可通过计算得知每个key应该存放的具体哈希槽：key存放的哈希槽 = CRC(key) %16384，CRC(16)是计算key的CRC16检验和的。
• 支持动态迁移数据：当集群中部分节点失效或者无法进行通信时，整个集群仍然可以处理请求：Redis集群中的每个Redis节点负责处理一部分哈希槽，哈希槽分布在不同的Redis节点，向集群中添加或者删除Redis节点时只需将部分哈希槽移动到插入的Redis结点或将删除的Redis结点的数据均分到其他Redis结点即可。如向Redis集群中加入节点D，只需将节点A、B、C中的部分哈希槽移动到节点D即可。

Redis Cluster集群容错：判断当前结点是否下线需要集群中所有的Redis Master节点参与。如果集群中半数以上的Master节点与当前节点通信超时，则认为当前节点下线。

整个集群不可用的情况：

• 某个Master节点下线，并且这个Master节点没有可用的Slave节点；
• 集群中超过半数以上的Master节点下线，无论Master节点是否有Slave节点。

Redis集群中的一致性问题：在谈Redis集群一致性问题前，先了解CAP定理。CAP定理指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者不可兼得，只能同时满足其中的两个。

Redis集群作为一个分布式系统，也存在相应的问题，Redis对可用性和分区容错性有较好的支持（AP）。因此Redis集群模式下数据一致性存在一定的问题，即Redis集群不保证强一致性。

在Redis集群中，主从节点之间的复制是异步执行的，即主节点对命令的复制工作发生在返回命令回复给客户端之后，如果每次处理命令请求都需要等待复制操作完成，那么主节点处理命令请求的速度将极大地降低——必须在性能和一致性之间做出权衡。这种情况下会存在数据一致性问题，即集群中部分节点短时间内获取不到最新的主节点新增的数据。

Codis

Codis