Redis保证高可用的三种方式

Redis保证高可用主要有三种方式：主从、哨兵、集群。

主从复制了解吗？

Redis主从复制简图

主从复制，是指将一台 Redis 服务器的数据，复制到其他的 Redis 服务器。前者称为 主节点(master)，后者称为 从节点(slave)。且数据的复制是 单向 的，只能由主节点到从节点。Redis 主从复制支持 主从同步 和 从从同步 两种，后者是 Redis 后续版本新增的功能，以减轻主节点的同步负担。

主从复制主要的作用?

• 数据冗余： 主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
• 故障恢复： 当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复 (实际上是一种服务的冗余)。
• 负载均衡： 在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务 （即写 Redis 数据时应用连接主节点，读 Redis 数据时应用连接从节点），分担服务器负载。尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高 Redis 服务器的并发量。
• 高可用基石： 除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的 基础，因此说主从复制是 Redis 高可用的基础。

Redis主从有几种常见的拓扑结构？

Redis的复制拓扑结构可以支持单层或多层复制关系，根据拓扑复杂性可以分为以下三种：一主一从、一主多从、树状主从结构。

1.一主一从结构

一主一从结构是最简单的复制拓扑结构，用于主节点出现宕机时从节点提供故障转移支持。

2.一主多从结构

一主多从结构（又称为星形拓扑结构）使得应用端可以利用多个从节点实现读写分离（见图6-5）。对于读占比较大的场景，可以把读命令发送到从节点来分担主节点压力。

3.树状主从结构

树状主从结构（又称为树状拓扑结构）使得从节点不但可以复制主节点数据，同时可以作为其他从节点的主节点继续向下层复制。通过引入复制中间层，可以有效降低主节点负载和需要传送给从节点的数据量。

Redis的主从复制原理了解吗？

Redis主从复制的工作流程大概可以分为如下几步：

1. 保存主节点（master）信息
   这一步只是保存主节点信息，保存主节点的ip和port。
2. 主从建立连接
   从节点（slave）发现新的主节点后，会尝试和主节点建立网络连接。
3. 发送ping命令
   连接建立成功后从节点发送ping请求进行首次通信，主要是检测主从之间网络套接字是否可用、主节点当前是否可接受处理命令。
4. 权限验证
   如果主节点要求密码验证，从节点必须正确的密码才能通过验证。
5. 同步数据集
   主从复制连接正常通信后，主节点会把持有的数据全部发送给从节点。
6. 命令持续复制
   接下来主节点会持续地把写命令发送给从节点，保证主从数据一致性。

说说主从数据同步的方式？

Redis在2.8及以上版本使用psync命令完成主从数据同步，同步过程分为：全量复制和部分复制。

主从数据同步方式

全量复制
一般用于初次复制场景，Redis早期支持的复制功能只有全量复制，它会把主节点全部数据一次性发送给从节点，当数据量较大时，会对主从节点和网络造成很大的开销。

全量复制的完整运行流程如下：

1. 发送psync命令进行数据同步，由于是第一次进行复制，从节点没有复制偏移量和主节点的运行ID，所以发送psync-1。
2. 主节点根据psync-1解析出当前为全量复制，回复+FULLRESYNC响应。
3. 从节点接收主节点的响应数据保存运行ID和偏移量offset
4. 主节点执行bgsave保存RDB文件到本地
5. 主节点发送RDB文件给从节点，从节点把接收的RDB文件保存在本地并直接作为从节点的数据文件
6. 对于从节点开始接收RDB快照到接收完成期间，主节点仍然响应读写命令，因此主节点会把这期间写命令数据保存在复制客户端缓冲区内，当从节点加载完RDB文件后，主节点再把缓冲区内的数据发送给从节点，保证主从之间数据一致性。
7. 从节点接收完主节点传送来的全部数据后会清空自身旧数据
8. 从节点清空数据后开始加载RDB文件
9. 从节点成功加载完RDB后，如果当前节点开启了AOF持久化功能， 它会立刻做bgrewriteaof操作，为了保证全量复制后AOF持久化文件立刻可用。

部分复制
部分复制主要是Redis针对全量复制的过高开销做出的一种优化措施， 使用psync{runId}{offset}命令实现。当从节点（slave）正在复制主节点 （master）时，如果出现网络闪断或者命令丢失等异常情况时，从节点会向 主节点要求补发丢失的命令数据，如果主节点的复制积压缓冲区内存在这部分数据则直接发送给从节点，这样就可以保持主从节点复制的一致性。

1. 当主从节点之间网络出现中断时，如果超过repl-timeout时间，主节点会认为从节点故障并中断复制连接
2. 主从连接中断期间主节点依然响应命令，但因复制连接中断命令无法发送给从节点，不过主节点内部存在的复制积压缓冲区，依然可以保存最近一段时间的写命令数据，默认最大缓存1MB。
3. 当主从节点网络恢复后，从节点会再次连上主节点
4. 当主从连接恢复后，由于从节点之前保存了自身已复制的偏移量和主节点的运行ID。因此会把它们当作psync参数发送给主节点，要求进行部分复制操作。
5. 主节点接到psync命令后首先核对参数runId是否与自身一致，如果一 致，说明之前复制的是当前主节点；之后根据参数offset在自身复制积压缓冲区查找，如果偏移量之后的数据存在缓冲区中，则对从节点发送+CONTINUE响应，表示可以进行部分复制。
6. 主节点根据偏移量把复制积压缓冲区里的数据发送给从节点，保证主从复制进入正常状态。

主从复制存在哪些问题呢？

主从复制虽好，但也存在一些问题：

• 一旦主节点出现故障，需要手动将一个从节点晋升为主节点，同时需要修改应用方的主节点地址，还需要命令其他从节点去复制新的主节点，整个过程都需要人工干预。
• 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。

第一个问题是Redis的高可用问题，第二、三个问题属于Redis的分布式问题。

Redis Sentinel（哨兵）了解吗？

主从复制存在一个问题，没法完成自动故障转移。所以我们需要一个方案来完成自动故障转移，它就是Redis Sentinel（哨兵）。

Redis Sentinel

Redis Sentinel ，它由两部分组成，哨兵节点和数据节点：

• 哨兵节点： 哨兵系统由一个或多个哨兵节点组成，哨兵节点是特殊的 Redis 节点，不存储数据，对数据节点进行监控。
• 数据节点： 主节点和从节点都是数据节点；

在复制的基础上，哨兵实现了 自动化的故障恢复 功能，下面是官方对于哨兵功能的描述：

• 监控（Monitoring）： 哨兵会不断地检查主节点和从节点是否运作正常。
• 自动故障转移（Automatic failover）： 当 主节点 不能正常工作时，哨兵会开始 自动故障转移操作，它会将失效主节点的其中一个 从节点升级为新的主节点，并让其他从节点改为复制新的主节点。
• 配置提供者（Configuration provider）： 客户端在初始化时，通过连接哨兵来获得当前 Redis 服务的主节点地址。
• 通知（Notification）： 哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端。

其中，监控和自动故障转移功能，使得哨兵可以及时发现主节点故障并完成转移。而配置提供者和通知功能，则需要在与客户端的交互中才能体现。

Redis Sentinel（哨兵）实现原理知道吗？

哨兵模式是通过哨兵节点完成对数据节点的监控、下线、故障转移。

• 定时监控

  

  Redis Sentinel通过三个定时监控任务完成对各个节点发现和监控：
  1. 每隔10秒，每个Sentinel节点会向主节点和从节点发送info命令获取最新的拓扑结构
  2. 每隔2秒，每个Sentinel节点会向Redis数据节点的__sentinel__：hello 频道上发送该Sentinel节点对于主节点的判断以及当前Sentinel节点的信息
  3. 每隔1秒，每个Sentinel节点会向主节点、从节点、其余Sentinel节点发送一条ping命令做一次心跳检测，来确认这些节点当前是否可达
• 主观下线和客观下线
  主观下线就是哨兵节点认为某个节点有问题，客观下线就是超过一定数量的哨兵节点认为主节点有问题。

  

1. 主观下线
   每个Sentinel节点会每隔1秒对主节点、从节点、其他Sentinel节点发送ping命令做心跳检测，当这些节点超过 down-after-milliseconds没有进行有效回复，Sentinel节点就会对该节点做失败判定，这个行为叫做主观下线。

2. 客观下线
   当Sentinel主观下线的节点是主节点时，该Sentinel节点会通过sentinel is- master-down-by-addr命令向其他Sentinel节点询问对主节点的判断，当超过 <quorum>个数，Sentinel节点认为主节点确实有问题，这时该Sentinel节点会做出客观下线的决定

• 领导者Sentinel节点选举
  Sentinel节点之间会做一个领导者选举的工作，选出一个Sentinel节点作为领导者进行故障转移的工作。Redis使用了Raft算法实现领导者选举。

• 故障转移

  领导者选举出的Sentinel节点负责故障转移，过程如下：

  

  1. 在从节点列表中选出一个节点作为新的主节点，这一步是相对复杂一些的一步
  2. Sentinel领导者节点会对第一步选出来的从节点执行slaveof no one命令让其成为主节点
  3. Sentinel领导者节点会向剩余的从节点发送命令，让它们成为新主节点的从节点
  4. Sentinel节点集合会将原来的主节点更新为从节点，并保持着对其关注，当其恢复后命令它去复制新的主节点

领导者Sentinel节点选举了解吗？

Redis使用了Raft算法实 现领导者选举，大致流程如下：

1. 每个在线的Sentinel节点都有资格成为领导者，当它确认主节点主观 下线时候，会向其他Sentinel节点发送sentinel is-master-down-by-addr命令， 要求将自己设置为领导者。
2. 收到命令的Sentinel节点，如果没有同意过其他Sentinel节点的sentinel is-master-down-by-addr命令，将同意该请求，否则拒绝。
3. 如果该Sentinel节点发现自己的票数已经大于等于max（quorum， num（sentinels）/2+1），那么它将成为领导者。
4. 如果此过程没有选举出领导者，将进入下一次选举。

新的主节点是怎样被挑选出来的？

选出新的主节点，大概分为这么几步：

1. 过滤：“不健康”（主观下线、断线）、5秒内没有回复过Sentinel节 点ping响应、与主节点失联超过down-after-milliseconds*10秒。
2. 选择slave-priority（从节点优先级）最高的从节点列表，如果存在则返回，不存在则继续。
3. 选择复制偏移量最大的从节点（复制的最完整），如果存在则返 回，不存在则继续。
4. 选择runid最小的从节点。

Redis 集群了解吗？

前面说到了主从存在高可用和分布式的问题，哨兵解决了高可用的问题，而集群就是终极方案，一举解决高可用和分布式问题。

1. 数据分区： 数据分区 (或称数据分片) 是集群最核心的功能。集群将数据分散到多个节点，一方面 突破了 Redis 单机内存大小的限制，存储容量大大增加；另一方面 每个主节点都可以对外提供读服务和写服务，大大提高了集群的响应能力。

2. 高可用： 集群支持主从复制和主节点的 自动故障转移 （与哨兵类似），当任一节点发生故障时，集群仍然可以对外提供服务。

集群中数据如何分区？

分布式的存储中，要把数据集按照分区规则映射到多个节点，常见的数据分区规则三种：

方案一：节点取余分区

节点取余分区，非常好理解，使用特定的数据，比如Redis的键，或者用户ID之类，对响应的hash值取余：hash（key）%N，来确定数据映射到哪一个节点上。

不过该方案最大的问题是，当节点数量变化时，如扩容或收缩节点，数据节点映射关 系需要重新计算，会导致数据的重新迁移。

节点取余分区

方案二：一致性哈希分区

将整个 Hash 值空间组织成一个虚拟的圆环，然后将缓存节点的 IP 地址或者主机名做 Hash 取值后，放置在这个圆环上。当我们需要确定某一个 Key 需 要存取到哪个节点上的时候，先对这个 Key 做同样的 Hash 取值，确定在环上的位置，然后按照顺时针方向在环上“行走”，遇到的第一个缓存节点就是要访问的节点。

比如说下面 这张图里面，Key 1 和 Key 2 会落入到 Node 1 中，Key 3、Key 4 会落入到 Node 2 中，Key 5 落入到 Node 3 中，Key 6 落入到 Node 4 中。

这种方式相比节点取余最大的好处在于加入和删除节点只影响哈希环中 相邻的节点，对其他节点无影响。

但它还是存在问题：

• 缓存节点在圆环上分布不平均，会造成部分缓存节点的压力较大
• 当某个节点故障时，这个节点所要承担的所有访问都会被顺移到另一个节点上，会对后面这个节点造成力。

方案三：虚拟槽分区

这个方案 一致性哈希分区的基础上，引入了 虚拟节点 的概念。Redis 集群使用的便是该方案，其中的虚拟节点称为 槽（slot）。槽是介于数据和实际节点之间的虚拟概念，每个实际节点包含一定数量的槽，每个槽包含哈希值在一定范围内的数据。

在使用了槽的一致性哈希分区中，槽是数据管理和迁移的基本单位。槽解耦了数据和实际节点 之间的关系，增加或删除节点对系统的影响很小。仍以上图为例，系统中有 4 个实际节点，假设为其分配 16 个槽(0-15)；

• 槽 0-3 位于 node1；4-7 位于 node2；以此类推....

如果此时删除 node2，只需要将槽 4-7 重新分配即可，例如槽 4-5 分配给 node1，槽 6 分配给 node3，槽 7 分配给 node4，数据在其他节点的分布仍然较为均衡。

能说说Redis集群的原理吗？

Redis集群通过数据分区来实现数据的分布式存储，通过自动故障转移实现高可用。

集群创建

数据分区是在集群创建的时候完成的。

设置节点
Redis集群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。每个节点需要开启配置cluster-enabled yes，让Redis运行在集群模式下。

节点握手
节点握手是指一批运行在集群模式下的节点通过Gossip协议彼此通信， 达到感知对方的过程。节点握手是集群彼此通信的第一步，由客户端发起命 令：cluster meet{ip}{port}。完成节点握手之后，一个个的Redis节点就组成了一个多节点的集群。

分配槽（slot）
Redis集群把所有的数据映射到16384个槽中。每个节点对应若干个槽，只有当节点分配了槽，才能响应和这些槽关联的键命令。通过 cluster addslots命令为节点分配槽。

分配槽

故障转移

Redis集群的故障转移和哨兵的故障转移类似，但是Redis集群中所有的节点都要承担状态维护的任务。

故障发现
Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信，集群中每个节点都会定期向其他节点发送ping消息，接收节点回复pong 消息作为响应。如果在cluster-node-timeout时间内通信一直失败，则发送节 点会认为接收节点存在故障，把接收节点标记为主观下线（pfail）状态。

当某个节点判断另一个节点主观下线后，相应的节点状态会跟随消息在集群内传播。通过Gossip消息传播，集群内节点不断收集到故障节点的下线报告。当 半数以上持有槽的主节点都标记某个节点是主观下线时。触发客观下线流程。

故障恢复

故障节点变为客观下线后，如果下线节点是持有槽的主节点则需要在它 的从节点中选出一个替换它，从而保证集群的高可用。

故障恢复流程

1. 资格检查
   每个从节点都要检查最后与主节点断线时间，判断是否有资格替换故障 的主节点。
2. 准备选举时间
   当从节点符合故障转移资格后，更新触发故障选举的时间，只有到达该 时间后才能执行后续流程。
3. 发起选举
   当从节点定时任务检测到达故障选举时间（failover_auth_time）到达后，发起选举流程。
4. 选举投票
   持有槽的主节点处理故障选举消息。投票过程其实是一个领导者选举的过程，如集群内有N个持有槽的主节 点代表有N张选票。由于在每个配置纪元内持有槽的主节点只能投票给一个 从节点，因此只能有一个从节点获得N/2+1的选票，保证能够找出唯一的从节点。

   

5. 替换主节点
   当从节点收集到足够的选票之后，触发替换主节点操作。

部署Redis集群至少需要几个物理节点？

在投票选举的环节，故障主节点也算在投票数内，假设集群内节点规模是3主3从，其中有2 个主节点部署在一台机器上，当这台机器宕机时，由于从节点无法收集到 3/2+1个主节点选票将导致故障转移失败。这个问题也适用于故障发现环节。因此部署集群时所有主节点最少需要部署在3台物理机上才能避免单点问题。

说说集群的伸缩？

Redis集群提供了灵活的节点扩容和收缩方案，可以在不影响集群对外服务的情况下，为集群添加节点进行扩容也可以下线部分节点进行缩容。

其实，集群扩容和缩容的关键点，就在于槽和节点的对应关系，扩容和缩容就是将一部分槽和数据迁移给新节点。

例如下面一个集群，每个节点对应若干个槽，每个槽对应一定的数据，如果希望加入1个节点希望实现集群扩容时，需要通过相关命令把一部分槽和内容迁移给新节点。

缩容也是类似，先把槽和数据迁移到其它节点，再把对应的节点下线。