Redis 核心原理总览（全局篇）
正文开始之前，我们先思考下「如何造一个缓存组件？」
注：该片段是 Redis 原理知识地图，请仔细阅读！（基于redis6.2）
1）最小可用版：
- 要快：缓存最核心的目的是支持快速访问，硬件层面一般选择「内存」
- 远程访问：作为缓存组件，要支持单独部署，可以利用现有开源网络库，也可以自己实现。
大部分语言都提供了内存操作，条件 1 很容易满足，条件 2 要支持远程访问，就要和 TCP 连接打交道，我们可以利用开源的网络库，比如 C 版的 libc 等。
原理篇第一部分：将围绕一条请求探索 redis 高性能的核心原理。
2）进阶版：
第一步我们已经有了缓存组件最基本的雏形，并且已经达到了高性能的处理能力，这个时候我们可能有更多的诉求：
- 稳定：即 尽可能不丢数据、无故障或故障后快速恢复、自动处理故障的能力
- 可扩展：单机容量或者 QPS 达到上限，支持水平扩展能力。
原理篇第二部分：将围绕 redis 架构演进进行剖析。
全局知识地图：
前言
本文围绕「架构主线」来透视 Redis「高可靠」的核心原理，在正文开始之前，我们先思考几个问题：
- 数据要如何切分，在扩缩容过程迁移量最小？
- 分片元数据如何维护？中心化 or 去中心化？
- 如何平滑的从单机版升级到 cluster 集群版
如果你对以上问题了然于胸，这篇文章读起来很容易，权当帮你串联、回顾知识点，如果不是很清楚也没关系，且听我细细道来！
一、数据分片
1、集群？
即使硬件技术按照「摩尔定律」的速度快速升级，单机容量也很难支撑当前的海量数据场景。
想当年，集群的概念还未盛行时，那些优秀的工程师抠破脑袋的去升级硬件，效果你懂得 ...
当有人提出使用多台机器承载数据的方案后，多年的梦魇被打破，集群的时代 ---- 来了。
集群数据分配？
选定一种规则，将数据尽可能均匀的分配到集群的各台机器上，当然在这里插入图片描述 ，也要方便「取出来」
很多人应该想到了 ----「哈希取模」，所有数据经过哈希函数一计算，得到机器编号，数据就存在该机器上，当然，取数据也是相同的方式。
2、分片？
分片，顾名思义，将完整数据集分成多块（分片），然后将这些分片分配至集群中的各台机器上。
对集群的管理，本质也是对分片的管理。
3、分片固定？
上面的分片思路是正确的，但还有致命缺点 ---- 当集群新增或者减少机器节点时，整个数据就乱了，所有数据要重新进行分配，效率极低。
解决方案：即「固定分片」，不管集群机器数量如何变化，只要分片数量不变动，数据与分片的映射关系就不变。
当集群机器数量变更时，我们只需要将变更的机器上的分片进行迁移即可，不会存在大规模「重新洗牌」的局面。
我画了张图，你可以参考下：
值得注意的是，机器与数据没有直接关系，只和分片有直接关联。
4、元数据
你应该注意到了，集群中分片与机器的关系十分重要，所谓 "林子大了什么鸟都有"，同样，机器多了什么故障都有可能出现：
- 机器变更
- 分片均衡/迁移
- ...
只要发生了变化，都需要维护这套映射关系。
这套映射关系，我们也习惯称为「元数据」，在分布式集群中应该是非常常见。可以这样说，很多分布式机制、算法都是围绕这套元数据展开。
业界有两种常见的元数据维护方案：
- 中心化：由中心化的节点来维护，所有请求都先到中心节点，该节点查询元数据后告诉你该访问集群中的具体节点。
- 去中心化：不需要中心节点，那元数据谁来维护？
值得提一下：集群中的每个节点都维护一套，一般客户端也要缓存一份，这么多份数据，最大的问题是什么？一致性，也就是涉及到一些「分布式一致性协议」选择了
二、集群
目前市面上 Redis 有两种主流的集群方案，本质区别：多元数据的管理采用「中心化」还是「去中性化」的方案。
1、代理集群
代表：社区集群解决方案
官方集群解决方案出来的晚一些，那会，市场对集群需求性大，衍生出很多开源的代理集群解决方案。
采用典型的「中心化」方案，所有请求先经过代理节点，代理节点维护了「元数据」映射关系，也就知道这个请求应该请求哪个集群节点。
1）社区早期集群方案：Codis、Temproxy：
这些方案不具备 HA（高可用）的能力，所以需要单独部署 HA，我画了张图，你可以参考下：
2）predixy 代理：支持多种 redis 运行模式， 对客户端友好：
这种方案会更加友好，也是目前比较流行的方案，你可以这样理解：
为了解耦「客户端」与「服务端」的关联（各种 SDK ...），使用代理这种中间节点（你可以想想现实中的房产中介），繁琐的工作交给代理节点来完成。
然后，客户端就像连接单个节点一样，连接到代理节点，而代理节点的背后可以是：
- 单机部署
- 主从 + 哨兵集群的高可用部署
- Redis Cluster 官方集群部署
是不是很方便，各大云厂商大多都是这种模式。我画了张图，你可以参考下：
2、分片集群
redis cluster 是官方提供的分布式集群解决方案，相对于单机版 redis 拥有更高的存储容量和更高的吞吐量。
换句话说，海量存储的终极方案，就是搞集群，多机器。简单总结三大特性：
- 去中心化
- Gossip 协议
- 内置 HA（高可用）
我画了张图，你可以参考下：
去中心化：
redis cluster 集群采用「去中心化」的方式，集群中的每个节点以及客户端都会存储（或者说缓存）一份相同的元数据信息。
由于元数据可能会更新，因此整个集群采用 Gossip 协议进行数据交换，该协议的特点是 一传十、十传百的类似于流言的方式，集群节点越多，完成一次全同步需要的时间越长。
所以，你会看到这种去中心化的方案，本质还是受限于集群节点总体大小，比如，很难支撑超超大集群规模（1w+节点、10w+节点），官方建议是不超过 1000 节点。
基于此，在业务上做拆分，使用不同的 redis 集群也是不错的方案。
高可用：
Cluster 集群，内置 HA 的能力，简单理解，集群内自有一套故障检测规则，并且是分布式的，这样才能避免主观下线因素。
内部的所有主节点成为最终的裁判，拥有故障判决权和新主节点的投票选举权，基于此，也就不再需要额外的哨兵来参与故障转移（其实这部分工作就相当于哨兵的工作）
对于高可用，我们首先要有足够的副本（从节点），然后是主节点（拥有选举权）以及要合适的故障检测机制、共识选举算法、执行故障转移等。
3、代理 + 分片集群
特点：
对客户端友好、无历史包袱
为啥需要这种模式？
你想想，Cluster 集群的特殊型在于「去中心化」，客户端也需要缓存元数据 ...
因此，客户端的 SDK 要做更多的工作来适配，当你启用 Cluster 集群时，你的所有客户端 SDK 是不是都要升级？成本就大了。
这个时候有一种平滑的操作，像使用单机版的 redis 一样，是不是很 Nice？
我大致画了张图，你可以参考下：
值得注意的是，集群中每个节点只存一部分数据，所以有些 redis 命令可能有些限制
三、生产实践
拿生产上使用的 Redis 例子来看看，为了方便，我们直接使用了 腾讯云的 Redis，其主要提供了两种架构：
标准架构：
代理节点 + （主从 + HA 高可用集群 ---- 类似于哨兵）：
集群架构：
代理节点 + Redis Cluster 分片集群：
你可以看到的是，腾讯云提供给的这两种模式都属于我们介绍的：「代理 + Redis 服务」：
- 代理 + 单机高可用模式
- 代理 + 集群模式
对客户端十分友好，你只需要连接到一个代理节点即可，后面的 HA、集群你都不需要关心 ！！！
总结
一台机器容量不够了或者 QPS 撑不住了？
- 代理集群：社区版，如 twemproxy、codis，在代理层做逻辑分片、路由等，节点间无交流。
- 分片集群：官方版，无中心化，节点间采用 Gossip 协议通信，官方建议集群节点不超过 1000
- 代理 + 分片集群：对客户端友好, 推荐使用官方版集群，另外可以在官方版集群架构下使用一层代理，对客户端支持友好。
好，我们再来回顾下文章开头提到的几个问题，看看你是否都已经清楚了呢？
- ❓ 数据要如何切分，在扩缩容过程迁移量最小？
- ❓ 分片元数据如何维护？中心化 or 去中心化？
- ❓ 如何平滑的从单机版升级到 cluster 集群版？