Redis高可用架构涉及常用功能整理

[1. redis架构演变](#1. redis架构演变)
[2. 单机架构架构](#2. 单机架构架构)
[3. 主从复制架构](#3. 主从复制架构)
[4. 哨兵架构](#4. 哨兵架构)
- [4.1. 定时任务](#4.1. 定时任务)
- [4.2. 主观下线](#4.2. 主观下线)
- [4.3. 客观下线](#4.3. 客观下线)
- [4.4. 仲裁](#4.4. 仲裁)
- [4.5. 哨兵工作原理](#4.5. 哨兵工作原理)
[5. 集群模式](#5. 集群模式)
- [5.1. 分片](#5.1. 分片)
- [5.2. 主从模式](#5.2. 主从模式)
[6. 参考文档](#6. 参考文档)

Redis是一个开源的内存数据存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis支持多种数据类型，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。它提供了丰富的功能，如数据持久化、事务、复制和发布/订阅等。Redis具有很高的性能和可扩展性，可以处理高并发的读写请求。它通常用于构建高性能的Web应用程序和分布式系统。

本文主要探讨redis常见的高可用架构，以及redis常用的功能，便于梳理知识点和技术细节。

关于常见分布式组件高可用设计原理的理解和思考

1. redis架构演变

Redis在高可用架构方面的演变可分为以下几个阶段：

单机架构：初始阶段，Redis以单机部署的方式工作，所有的数据存储在一台服务器上，没有冗余和复制机制。这种架构简单、易于部署和管理，但存在单点故障的风险。
主从复制架构：为了提高可用性和数据冗余程度，Redis引入了主从复制（Master-Slave Replication）机制。在这种架构中，一个主节点负责写操作，多个从节点负责读操作。主节点将写操作同步到从节点，从节点复制主节点的数据，保证数据的冗余和一致性。当主节点发生故障时，可以将一个从节点提升为新的主节点，实现快速故障恢复。
哨兵架构：主从复制架构虽然提供了一定的故障恢复能力，但主节点的故障需要手动干预进行切换。为了实现自动故障切换，Redis引入了哨兵（Sentinel）机制。哨兵是Redis的一个独立进程，监控主节点和从节点的状态，当主节点发生故障时，哨兵可以自动将一个从节点切换为新的主节点，并通知其他从节点进行更新。
集群架构：哨兵架构虽然提供了故障切换的自动化，但仍然存在单点故障的风险。为了进一步提高可用性和可扩展性，Redis引入了集群（Cluster）架构。在集群架构中，多台Redis实例组成一个分布式集群，每个实例管理一部分数据，实现数据的分片和分布。集群中的每个实例都是对等的，可以进行读写操作，并通过Gossip协议保持状态的一致性。

以上是Redis在高可用架构方面的演变过程，从单机架构到主从复制、哨兵架构，最终演变到集群架构，每个阶段都在提高可用性和数据冗余程度上有所进步。

2. 单机架构架构

单机模式顾名思义就是安装一个 Redis，启动起来，业务调用即可。例如一些简单的应用，并非必须保证高可用的情况下可以使用该模式。

单机 Redis 能够承载的 QPS（每秒查询速率）大概在几万左右。取决于业务操作的复杂性，Lua 脚本复杂性就极高。假如是简单的 key value 查询那性能就会很高。

优点

部署简单；
成本低，无备用节点；
高性能，单机不需要同步数据，数据天然一致性。

缺点

可靠性保证不是很好，单节点有宕机的风险。
单机高性能受限于 CPU 的处理能力，Redis 是单线程的。

假设上千万、上亿用户同时访问 Redis，QPS 达到 10 万+。这些请求过来，单机 Redis 直接就挂了。系统的瓶颈就出现在 Redis 单机问题上，此时我们可以通过主从复制解决该问题，实现系统的高并发。

3. 主从复制架构

Redis 的复制（Replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（Master），而通过复制创建出来的复制品则为从服务器（Slave）。只要主从服务器之间的网络连接正常，主服务器就会将写入自己的数据同步更新给从服务器，从而保证主从服务器的数据相同。

数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点，简单理解就是从节点只支持读操作，不允许写操作。主要是读高并发的场景下用主从架构。主从模式需要考虑的问题是：当 Master 节点宕机，需要选举产生一个新的 Master 节点，从而保证服务的高可用性。

优点

Master/Slave 角色方便水平扩展，QPS 增加，增加 Slave 即可；
降低 Master 读压力，转交给 Slave 节点；
主节点宕机，从节点作为主节点的备份可以随时顶上继续提供服务；

缺点

可靠性保证不是很好，主节点故障便无法提供写入服务；
没有解决主节点写的压力；
数据冗余（为了高并发、高可用和高性能，一般是允许有冗余存在的）；
一旦主节点宕机，从节点晋升成主节点，需要修改应用方的主节点地址，还需要命令所有从节点去复制新的主节点，整个过程需要人工干预；
主节点的写能力受到单机的限制；
主节点的存储能力受到单机的限制。

4. 哨兵架构

主从模式中，当主节点宕机之后，从节点是可以作为主节点顶上来继续提供服务，但是需要修改应用方的主节点地址，还需要命令所有从节点去复制新的主节点，整个过程需要人工干预。

于是，在 Redis 2.8 版本开始，引入了哨兵（Sentinel）这个概念，在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化故障恢复。如上图所示，哨兵模式由两部分组成，哨兵节点和数据节点：

哨兵节点：哨兵节点是特殊的 Redis 节点，不存储数据；
数据节点：主节点和从节点都是数据节点。

Redis Sentinel 是分布式系统中监控 Redis 主从服务器，并提供主服务器下线时自动故障转移功能的模式。其中三个特性为：

监控(Monitoring)：Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常；
提醒(Notification)：当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知；
自动故障迁移(Automatic failover)：当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作。

优点

哨兵模式是基于主从模式的，所有主从的优点，哨兵模式都有；
主从可以自动切换，系统更健壮，可用性更高；
Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。

缺点

主从切换需要时间，会丢失数据；
还是没有解决主节点写的压力；
主节点的写能力，存储能力受到单机的限制；
动态扩容困难复杂，对于集群，容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。

4.1. 定时任务

Sentinel 内部有 3 个定时任务，分别是：

每 1 秒每个 Sentinel 对其他 Sentinel 和 Redis 节点执行 PING 操作（监控），这是一个心跳检测，是失败判定的依据。
每 2 秒每个 Sentinel 通过 Master 节点的 channel 交换信息（Publish/Subscribe）；
每 10 秒每个 Sentinel 会对 Master 和 Slave 执行 INFO 命令，这个任务主要达到两个目的：
- 发现 Slave 节点；
- 确认主从关系。

4.2. 主观下线

所谓主观下线（Subjectively Down，简称 SDOWN）指的是单个 Sentinel 实例对服务器做出的下线判断，即单个 Sentinel 认为某个服务下线（有可能是接收不到订阅，之间的网络不通等等原因）。

主观下线就是说如果服务器在给定的毫秒数之内，没有返回 Sentinel 发送的 PING 命令的回复，或者返回一个错误，那么 Sentinel 会将这个服务器标记为主观下线（SDOWN）。

4.3. 客观下线

客观下线（Objectively Down，简称 ODOWN）指的是多个 Sentinel 实例在对同一个服务器做出 SDOWN 判断，并且通过命令互相交流之后，得出的服务器下线判断，然后开启 failover。

只有在足够数量的 Sentinel 都将一个服务器标记为主观下线之后，服务器才会被标记为客观下线（ODOWN）。只有当 Master 被认定为客观下线时，才会发生故障迁移。

4.4. 仲裁

仲裁指的是配置文件中的 quorum 选项。某个 Sentinel 先将 Master 节点标记为主观下线，然后会将这个判定通过 sentinel is-master-down-by-addr 命令询问其他 Sentinel 节点是否也同样认为该 addr 的 Master 节点要做主观下线。最后当达成这一共识的 Sentinel 个数达到前面说的 quorum 设置的值时，该 Master 节点会被认定为客观下线并进行故障转移。

quorum 的值一般设置为 Sentinel 个数的二分之一加 1，例如 3 个 Sentinel 就设置为 2。

4.5. 哨兵工作原理

每个 Sentinel 以每秒一次的频率向它所知的 Master，Slave 以及其他 Sentinel 节点发送一个 PING 命令；
如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过配置文件 own-after-milliseconds 选项所指定的值，则这个实例会被 Sentinel 标记为主观下线；
如果一个 Master 被标记为主观下线，那么正在监视这个 Master 的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认 Master 是否真的进入主观下线状态；
当有足够数量的 Sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认 Master 的确进入了主观下线状态，则 Master 会被标记为客观下线；
如果 Master 处于 ODOWN 状态，则投票自动选出新的主节点。将剩余的从节点指向新的主节点继续进行数据复制；
在正常情况下，每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有 Master，Slave 发送 INFO 命令；当 Master 被 Sentinel 标记为客观下线时，Sentinel 向已下线的 Master 的所有 Slave 发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次；
若没有足够数量的 Sentinel 同意 Master 已经下线，Master 的客观下线状态就会被移除。若 Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复，Master 的主观下线状态就会被移除。

5. 集群模式

主从模式中，当主节点宕机之后，从节点是可以作为主节点顶上来继续提供服务，但是需要修改应用方的主节点地址，还需要命令所有从节点去复制新的主节点，整个过程需要人工干预。于是，在 Redis 2.8 版本开始，引入了哨兵（Sentinel）这个概念，在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化故障恢复。

哨兵模式中，单个节点的写能力，存储能力受到单机的限制，动态扩容困难复杂。

于是，Redis 3.0 版本正式推出 Redis Cluster 集群模式，有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。Redis Cluster 集群模式具有高可用、可扩展性、分布式、容错等特性。

Redis Cluster 采用无中心结构，每个节点都可以保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。Cluster 一般由多个节点组成，节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群，其中三个为主节点，三个为从节点。三个主节点会分配槽，处理客户端的命令请求，而从节点可用在主节点故障后，顶替主节点。

如上图所示，该集群中包含 6 个 Redis 节点，3 主 3 从，分别为 M1，M2，M3，S1，S2，S3。除了主从 Redis 节点之间进行数据复制外，所有 Redis 节点之间采用 Gossip 协议进行通信，交换维护节点元数据信息。

总结下来就是：读请求分配给 Slave 节点，写请求分配给 Master，数据同步从 Master 到 Slave 节点。

优点

无中心架构；
可扩展性，数据按照 Slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，节点可动态添加或删除，可动态调整数据分布；
高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本。
实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升。

缺点

数据通过异步复制，无法保证数据强一致性；
集群环境搭建复杂，不过基于 Docker 的搭建方案会相对简单。

5.1. 分片

单机、主从、哨兵的模式数据都是存储在一个节点上，其他节点进行数据的复制。而单个节点存储是存在上限的，集群模式就是把数据进行分片存储，当一个分片数据达到上限的时候，还可以分成多个分片。

Redis Cluster 采用虚拟哈希槽分区，所有的键根据哈希函数映射到 0 ~ 16383 整数槽内，计算公式：HASH_SLOT = CRC16(key) % 16384。每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。

从这个计算公式可以获知，每个key所在的位置只跟槽(slot)有关。根据集群节点数、以及slot所在的节点位置不同，key所在的数据位置不同。如果后续集群扩容，需要迁移一部分slot到新机器上，否则新机器无法存储相关数据，并不实际参与集群的数据运算。

Redis Cluster 提供了灵活的节点扩容和缩容方案。在不影响集群对外服务的情况下，可以为集群添加节点进行扩容也可以下线部分节点进行缩容。可以说，槽是 Redis Cluster 管理数据的基本单位，集群伸缩就是槽和数据在节点之间的移动。

简单的理解就是：扩容或缩容以后，槽需要重新分配，数据也需要重新迁移，但是服务不需要下线。

假如，这里有 3 个节点的集群环境如下：

节点 A 哈希槽范围为 0 ~ 5500；
节点 B 哈希槽范围为 5501 ~ 11000；
节点 C 哈希槽范围为 11001 ~ 16383。

此时，我们如果要存储数据，按照 Redis Cluster 哈希槽的算法，假设结果是： CRC16(key) % 16384 = 6782。那么就会把这个 key 的存储分配到 B 节点。此时连接 A、B、C 任何一个节点获取 key，都会这样计算，最终通过 B 节点获取数据。

假如这时我们新增一个节点 D，Redis Cluster 会从各个节点中拿取一部分 Slot 到 D 上，比如会变成这样：

节点 A 哈希槽范围为 1266 ~ 5500；
节点 B 哈希槽范围为 6827 ~ 11000；
节点 C 哈希槽范围为 12288 ~ 16383；
节点 D 哈希槽范围为 0 ~ 1265，5501 ~ 6826，11001 ~ 12287

这种特性允许在集群中轻松地添加和删除节点。同样的如果我想删除节点 D，只需要将节点 D 的哈希槽移动到其他节点，当节点是空时，便可完全将它从集群中移除。

5.2. 主从模式

Redis Cluster 为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存取，从节点复制主节点数据备份，当这个主节点挂掉后，就会通过这个主节点的从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群的高可用。

回到刚才的例子中，集群有 A、B、C 三个主节点，如果这 3 个节点都没有对应的从节点，如果 B 挂掉了，则集群将无法继续，因为我们不再有办法为 5501 ~ 11000 范围内的哈希槽提供服务。

所以我们在创建集群的时候，一定要为每个主节点都添加对应的从节点。比如，集群包含主节点 A、B、C，以及从节点 A1、B1、C1，那么即使 B 挂掉系统也可以继续正确工作。

因为 B1 节点属于 B 节点的子节点，所以 Redis 集群将会选择 B1 节点作为新的主节点，集群将会继续正确地提供服务。当 B 重新开启后，它就会变成 B1 的从节点。但是请注意，如果节点 B 和 B1 同时挂掉，Redis Cluster 就无法继续正确地提供服务了。

6. 参考文档

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