#作者：stackofumbrella

Redis Cluster特点

多主多从，去中心化：从节点作为备用，复制主节点，不做读写操作，不提供服务
不支持处理多个key：因为数据分散在多个节点，在数据量大高并发的情况下会影响性能

支持动态扩容节点：这算是Redis Cluster最大的优点之一
节点之间相互通信，相互选举，不再依赖sentinel：准确来说是主节点之间相互监督，保证及时故障转移

Redis Cluster与其它集群模式的区别

相比较sentinel模式，多个master节点保证主要业务（比如master节点主要负责写）稳定性，不需要搭建多个sentinel实例监控一个master节点
，相比较一主多从的模式，具有自我故障检测，故障转移的特点
，相比较其他两个模式而言，对数据进行分片（sharding），不同节点存储的数据是不一样的。从某种程度上来说，Sentinel模式主要针对高可用（HA），而Cluster模式是不仅针对大数据量，高并发，同时也支持HA。
Redis Cluster的实现机制和原理

集群目标

1）高性能和线性扩展，最大可以支撑到1000个节点，Cluster架构中无Proxy层，Master与slave之间使用异步replication，且不存在操作的merge（即操作不能跨多个nodes，不存在merge层）。

2）一定程度上保证writes的安全性，需要客户端容忍一定程度的数据丢失。集群将会尽可能（best-effort）保存客户端write操作的数据，通常在failover期间，会有短暂时间内的数据丢失（因为异步replication引起），当客户端与少数节点处于网络分区时（network partition），丢失数据的可能性会更高，因节点有效性检测，failover需要更长的时间。

3）只要集群中大多数master可达、且失效的master至少有一个slave可达时，集群都可以继续提供服务。同时replicas migration可以将那些拥有多个slaves的master的某个slave，迁移到没有slave的master下，即将slaves的分布在整个集群相对平衡，尽力确保每个master都有一定数量的slave备份。Redis Cluster集群由多个shard组成，每个shard可以有一个master和多个slaves构成，数据根据hash slots配额分布在多个shard节点上，节点之间建立双向TCP链接用于有效性检测、Failover等，Client直接与shard节点进行通讯，集群暂不提供动态reblance策略。

性能

Redis Cluster并没有提供Proxy层，而是告知客户端将key的请求转发给合适的node。Client保存集群中nodes与keys的映射关系（slots），并保持此数据的更新，所以通常Client总能够将请求直接发送到正确的node上。因为采用异步replication，所以master不会等待slaves保存成功后才向客户端反馈结果，除非显式的指定了WAIT指令。multi-key指令仅限于单个节点内，除了resharding操作外，节点的数据不会在节点间迁移。每个操作只会在特定的一个节点上执行，所以集群的性能为master节点的线性扩展。同时Clients与每个node保持链接，所以请求的延迟等同于单个节点，即请求的延迟并不会因为Cluster的规模增大而受到影响。高性能和扩展性，同时保持合理的数据安全性，是Redis Cluster的设计目标。

hash tags

在计算hash slots时有一个意外的情况，用于支持“hash tags”，hash tags用于确保多个keys能够被分配在同一个hash slot中，每个key都可以包含一个自定义的“tags”，那么在存储时将根据tags计算此key应该分布在哪个node上（而不是使用key计算，但是存储层面仍然是key）。此特性可以强制某些keys被保存在同一个节点上，用于支持multi-key操作。hash tags的实现比较简单，key中“{}”之间的字符串就是当前key的hash tags，如果存在多个“{}”，首个符合规则的字符串作为hash tags，如果“{}”存在多级嵌套，那最内层首个完整的字符串作为hash tags，比如“{foo}.student”，那么“foo”是hash tags。如果key中存在合法的hash tags，那么在计算hash slots时，将使用hash tags，而不再使用原始的key，即“foo”与“{foo}.student”将得到相同的slot值，不过“{foo}.student”仍作为key来保存数据，即redis中数据的key仍为“{foo}.student”。

Mutli-key操作

Redis单实例支持的命令，Cluster也都支持，但是对于“multi-key”操作（即一次RPC调用需要进行多个key的操作）比如Set类型的交集、并集等，则要求这些key必须属于同一个node。Cluster不能进行跨Node操作，也没有node提供merge层代理。在人工对slots进行resharding期间，multi-key操作可能不可用。比如这些keys不存在于同一个slot（迁移会导致keys被分离）。比如Multikeys逻辑上属于同一个slot，但是因为resharding，它们可能暂时不处于同一个node，有些可能在迁移的目标节点上（比如Multikeys包含a、b、c三个keys，逻辑上它们都属于slot 8，但是其中c在迁移期间创建，它被存储在节点B上，a、b仍然在节点A），此时将会向客户端返回“-
TRYAGAIN”错误，那么客户端此后将需要重试一次，或者直接返回错误（如果迁移操作被中断），无论如何最终Multikeys的访问逻辑是一致的，slots的状态也是最终确定的。

Cluster Bus

集群中node负责存储数据，保持集群的状态，包括keys与node的对应关系（内部其实为slots与node对应关系）。node也能够自动发现其他的node，检测失效的节点，当某个master失效时还能将合适的slave提升为master。为了达成这些行为，集群中的每个节点都通过TCP与其他所有node建立连接，它们之间的通信协议和方式称为“Redis Cluster Bus”。 每个Node都有一个特定的TCP端口，用来接收其他nodes的链接，此端口号为面向Client的端口号+10000，比如客户端端口号为6379，那么node的Bus端口号为16379，客户端端口号可以在配置文件中声明。由此可见，node之间的交互通讯是通过Bus端口进行，使用gossip协议向其他node传播集群信息，以达到自动发现的特性，通过发送ping来确认其他node工作正常，也会在合适的时机发送集群信息。当然在Failover时（包括人为failover）也会使用Bus来传播消息。

gossip最终一致性，分布式服务数据同步算法，node首先需要知道（可以读取配置）集群中至少一个seed node，此node向seed发送ping请求，此时seed节点pong返回自己已知的所有node列表，然后node解析列表并与它们都建立tcp连接，同时也会向每个node发送ping，并从它们的pong结果中merge出全局node列表，并逐步与所有的node建立连接，数据传输的方式也是类似，网络拓扑结构为full mesh。

安全写入（write safety）

在Master-slaves之间使用异步replication机制，在failover之后，新的Master将会最终替代旧的master。在出现网络分区时（network partition），总会有个窗口期（node timeout）可能会导致数据丢失。不过，Client与多数派Master、少数派Master处于一个分区（网络分区，因为网络阻断问题，导致Clients与Nodes被隔离成两部分）时，这两种情况下影响并不相同。

1）write提交到master，master执行完毕后向Client反馈“OK”，不过此时可能数据还没有传播给slaves（异步replication），如果此时master不可达的时间超过阀值（node timeout），那么将触发slave被选举为新的Master（即Failover），这意味着那些没有replication到slaves的writes将永远丢失了。

2）还有一种情况导致数据丢失：

A）因为网络分区，此时master不可达，且Master与Client处于一个分区，且是少数派分区；

B）Failover机制，将其中一个slave提升为新Master；

C）此后网络分区消除，旧的Master再次可达，此时它将被切换成slave；

D）那么在网络分区期间，处于少数派分区的Client仍然将write提交到旧的Master，因为它们觉得Master仍然有效，当旧的Master再次加入集群，切换成slave之后，这些数据将永远丢失。

在第二种情况下，如果Master无法与其他大多数Masters通讯的时间超过阀值后，此Master也将不再接收Writes，自动切换为readonly状态。当网络分区消除后，仍然会有一小段时间，客户端的write请求被拒绝，因为此时旧的Master需要更新本地的集群状态、与其他节点建立连接、角色切换为slave等等，同时Client端的路由信息也需要更新。只有当此master与大多数其他master不可达的时间达到阀值时，才会触发Failover，这个时间称为NODE_TIMEOUT，可以通过配置设定。所以当网络分区在此时间内被消除的话，writes不会有任何丢失。反之，如果网络分区持续时间超过此值，处于“小分区”（minority）端的Master将会切换为readonly状态，拒绝客户端继续提交writes请求，那么“大分区”端将会进行failover，这意味着NODE_TIMEOUT期间发生在“小分区”端的writes操作将丢失。

集群节点的属性

集群中每个节点都有唯一的名字，称之为node ID，一个160位随机数字的16进制表示，在每个节点首次启动时创建。每个节点都将各自的ID保存在实例的配置文件中，此后将一直使用此ID，或者说只要配置文件不被删除，或者没有使用“CLUSTER RESET”指令重置集群，那么此ID将永不会修改。集群通过node ID来标识节点，而不是使用IP + port，因为node可以修改它的IP和port，如果ID不变，仍然认定它是集群中合法一员。集群可以在
cluster bus中通过gossip协议来探测IP、Port的变更，并重新配置。

node ID并不是与node相关的唯一信息，不过是唯一一个全局一致的。每个node还持有如下相关的信息，有些信息是关系集群配置的，其他的信息比如最后ping时间等。每个node也保存其他节点的IP、Port、flags（比如flags表示它是master还是slave）、最近ping的时间、最近pong接收时间、当前配置的epoch、链接的状态，最重要的是还包含此node上持有的hash slots。这些信息均可通过“CLUSTER NODES”指令开查看。

集群拓扑

Redis Cluster中每个node都与其他node的Bus端口建立TCP链接（full mesh，全网）。比如在有N个节点的集群中，每个node有N-1个向外发出的TCP链接，以及N-1个其他node发过来的TCP链接。这些TCP链接总是keepalive，不是按需创建的。如果ping发出之后，node在足够长的时间内仍然没有pong响应，那么此node将会被标记为“不可达”，那么与此node的链接将会被刷新或者重建。Nodes之间通过gossip协议和配置更新的机制，来避免每次都交互大量的消息，最终确保在nodes之间的信息传送量是可控的。

节点间handshake

Nodes通过Bus端口发送ping、pong，如果一个节点不属于集群，那么它的消息将会被其他node全部丢弃。一个节点被认为是集群成员的方式有2种：

1）如果此node在“Cluster meet”指令中引入，此命令的主要意义就是将指定node加入集群。那么对于当前节点，将认为指定的node为“可信任的”（此后将会通过gossip协议传播给其他node）。

2）当其他node通过gossip引入了新的node，这些node也是被认为是“可信任的”。

只要将一个节点加入集群，最终此节点将会与其他节点建立链接，即cluster可以通过信息交换来自动发现新的节点，链接拓扑仍然是full mesh。

重定向与resharding

MOVED重定向

因为redis并不提供Proxy机制，当Client将请求发给错误的node时（此node上不存在此key所属的slot），node将会反馈“MOVED”或“ASK”错误信息，以便Client重新定向到合适的node。理论上，Client可以将请求随意发给任何一个node，包括slaves，此node解析query，如果可以执行（比如语法正确，multiple keys都应该在一个node slots上），它会查看key应该属于哪个slot、以及此slot所在的node，如果当前node持有此slot，那么query直接执行即可，否则当前node将会向Client反馈“MOVED”错误。错误信息中包括此key对应的slot（3999），以及此slot所在node的ip和port，对于Client 而言，收到MOVED信息后，它需要将请求重新发给指定的node。不过，当node向Client返回MOVED之前，集群的配置也在变更（节点调整、resharding、failover等，可能会导致slot的位置发生变更），此时Client可能需要等待更长的时间，不过最终node会反馈MOVED信息，且信息中包含指定的新的node位置。虽然Cluster使用ID标识node，但是在MOVED信息中尽可能的暴露给客户端便于使用的ip + port。

当Client遇到“MOVED”错误时，将会使用“CLUSTER NODES”或“CLUSTER SLOTS”指令获取集群的最新信息，主要是nodes与slots的映射关系。因为遇到MOVED，一般也不会仅仅一个slot发生的变更，通常是一个或者多个节点的slots发生了变化，所以进行一次全局刷新是有必要的。Client将会把集群的这些信息缓存，以便提高query的性能。还有一个错误信息“ASK”，它与“MOVED”都属于重定向错误，客户端的处理机制基本相同，只是ASK不会触发Client刷新本地的集群信息。

ASK重定向

MOVED重定向与ASK非常相似。在resharding期间，为什么不能用MOVED？MOVED意思为hash slots已经永久被另一个node接管，接下来相应的查询应该与它交互，ASK的意思是当前query暂时与指定的node交互。在迁移期间，slot 8的keys有可能仍在A上，所以Client的请求仍然需要首先经由A，对于A上不存在的，才需要到B上进行尝试。迁移期间，Redis Cluster并没有粗暴的将slot 8的请求全部阻塞直到迁移结束，这种方式尽管不再需要ASK，但是会影响集群的可用性。

1）当Client接收到ASK重定向，它仅仅将当前query重定向到指定的node，此后的请求仍然交付给旧的节点。

2）客户端并不会更新本地的slots映射，仍然保持slot 8与A的映射，直到集群迁移完毕，且遇到MOVED重定向。一旦slot 8迁移完毕之后（集群的映射信息也已更新），如果Client再次在A上访问slot 8时，将会得到MOVED重定向信息，此后客户端也更新本地的集群映射信息。

客户端首次链接以及重定向处理

可能有些Cluster客户端的实现，不会在内存中保存slots映射关系（即node与slots的关系），每次请求都从声明的、已知的node中，随机访问一个node，并根据重定向（MOVED）信息来寻找合适的node，这种访问模式，通常是非常低效的。当然，Client应该尽可能的将slots配置信息缓存在本地，不过配置信息也不需要绝对的实时更新，因为在请求时偶尔出现“重定向”，Client也能兼容此次请求的正确转发，此时再更新slots配置，所以Client通常不需要间歇性的检测Cluster中配置信息是否已经更新，客户端通常是全量更新slots配置：

1）首次链接到集群的某个节点；

2）当遇到MOVED重定向消息时。

遇到MOVED时，客户端仅仅更新特定的slot是不够的，因为集群中的reshard通常会影响到多个slots。客户端通过向任意一个node发送“CLUSTER NODES”或“CLUSTER SLOTS”指令均可以获得当前集群最新的slots映射信息，“CLUSTER SLOTS”指令返回的信息更易于Client解析。如果集群处于broken状态，即某些slots尚未被任何nodes覆盖，指令返回的结果可能是不完整的。