一、单点Redis的问题

• 数据丢失问题
  实现Redis数据持久化。
• 并发能力问题
  搭建主从集群，实现读写分离。
• 故障恢复问题
  利用reids哨兵，实现健康检查和自动恢复。
• 存储能力问题
  单键分片集群，利用插槽机制实现动态扩容。

二、主从架构

1、概述

单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离（主要应用于读多写少的情况）。

2、集群结构

3、主从数据同步原理

（1）全量同步

主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝到slave节点。这里有一个问题，master如何得知salve是第一次来连接呢，有几个概念，可以作为判断依据：

• Replication Id
  简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid。
• offset
  偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。
• 判断流程
  slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id 和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据。因为slave原本也是一个master，有自己的replid和offset，当第一次变成slave，与master建立连接时，发送的replid和offset是自己的replid和offset。master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致，说明这是一个全新的slave，就知道要做全量同步了。master会将自己的replid和offset都发送给这个slave，slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。因此，master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。
• 完整流程描述
  • slave节点请求增量同步。
  • master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步。
  • master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。
  • slave清空本地数据，加载master的RDB。
  • master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave。
  • slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步。

（2）增量同步

• 为什么需要增量同步
  全量同步需要先做RDB，然后将RDB文件通过网络传输给slave，成本太高。因此除了第一次做全量同步，其她大多数时候slave与master都是做增量同步。
• 什么是增量同步
  只更新slave与master存在差异的部分数据

4、总结

（1）全量同步和增量同步的区别

• 全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave。
• 增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_blaklog中从offset之后的命令给slave。

（2）什么时候执行全量同步

• slave节点第一次连接master节点时
• slave几点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖。

（3）什么时候执行增量同步

slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时。

三、Redis哨兵

1、介绍

Redis提供了哨兵（Sentienl）机制来实现主从集群的自动故障恢复。

2、哨兵原理

（1）集群结构

（2）哨兵的作用

• 监控
  Sentinel会不断检查master和slave是否按预期工作

  • 集群监控原理
    Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令。
    • 主观下线
      如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为改实例主观下线。
    • 客观下线
      若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

• 自动故障恢复

  • 如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后以新的master为主
  • 集群故障恢复原理

    • 一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据：

      • 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过指定值（down-after-millisconds * 10）则会排除该slave节点。
      • 然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举
      • 如果slave-priority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
      • 最后是判断slave几点的运行id大小，越小优先级越高

    • 当选出一个新的master后，该如何实现切换：

      • sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master。
      • sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
      • 最后，sentinel将故障节点标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点。

• 通知
  Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端。

四、Redis分片集群

1、概述

主从和哨兵可以解决高并发读、高可用的问题。但是仍然有两个问题没有解决：

• 海量数据存储问题
• 高并发写的问题
  使用分片集群可以解决上述问题。

2、分片集群介绍

（1）架构

（2）分片集群特征

• 集群中有多个master，每个master保存不同数据。
• 每个master，都可以有多个slave节点。
• master之间通过ping监测彼此健康状态
• 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确的节点。