为什么集群

Redis是一个内存数据库，也就是说存储数据的容量不能超过主机内存大小。普通主机服务器的内存一般几十G，但是我们需要存储大容量的数据（比如上百G的数据）怎么办？ 由于内存大小的限制，使用一台 Redis 实例显然无法满足需求，这时就需要使用 多台 Redis （集群）作为缓存数据库，才能在用户请求时快速的进行响应。

Redis集群作为面试官经常问到的问题，可见其重要性。之前在逛博客的时候看到一位作者为“大cc”的一篇博文，详细解析了大厂的 Redis 集群方案。现在转载出来，给各位同学参考，抛砖引玉，希望可以加深同学对Redis的理解，更希望同学们可以顺利的通过面试。

Redis集群的两种方式

redis 集群方案主要有两类，一是使用类 codis 的架构，按组划分，实例之间互相独立; 另一套是基于官方的 redis cluster 的方案;

类 codis 的架构

这套架构的特点：

分片算法：基于 slot hash 桶;

分片实例之间相互独立，每组 一个 master 实例和多个 slave;

路由信息存放到第三方存储组件，如 zookeeper 或 etcd

旁路组件探活

使用这套方案的公司：阿里云： ApsaraCache, RedisLabs、京东、百度等

codis

slots 方案：划分了 1024 个 slot， slots 信息在 proxy 层感知; redis 进程中维护本实例上的所有 key 的一个 slot map;

迁移过程中的读写冲突处理：最小迁移单位为 key; 访问逻辑都是先访问 src 节点，再根据结果判断是否需要进一步访问 target 节点;

访问的 key 还未被迁移：读写请求访问 src 节点，处理后访问：

访问的 key 正在迁移：读请求访问 src 节点后直接返回; 写请求无法处理，返回 retry

访问的 key 已被迁移 (或不存在)：读写请求访问 src 节点，收到 moved 回复，继续访问 target 节点处理

阿里云

AparaCache 的单机版已开源 (开源版本中不包含 slot 等实现)，集群方案细节未知; ApsaraCache

百度 BDRP 2.0

主要组件：proxy，基于 twemproxy 改造，实现了动态路由表; redis 内核： 基于 2.x 实现的 slots 方案; metaserver：基于 redis 实现，包含的功能：拓扑信息的存储 & 探活; 最多支持 1000 个节点;

slot 方案：redis 内核中对 db 划分，做了 16384 个 db; 每个请求到来，首先做 db 选择;

数据迁移实现：数据迁移的时候，最小迁移单位是 slot，迁移中整个 slot 处于阻塞状态，只支持读请求，不支持写请求; 对比 官方 redis cluster/ codis 的按 key 粒度进行迁移的方案：按 key 迁移对用户请求更为友好，但迁移速度较慢; 这个按 slot 进行迁移的方案速度更快;

京东

主要组件：proxy: 自主实现，基于 golang 开发; redis 内核：基于 redis 2.8configServer(cfs) 组件：配置信息存放; scala 组件：用于触发部署、新建、扩容等请求; mysql：最终所有的元信息及配置的存储; sentinal(golang 实现)：哨兵，用于监控 proxy 和 redis 实例，redis 实例失败后触发切换;

slot 方案实现：在内存中维护了 slots 的 map 映射表;

数据迁移：基于 slots 粒度进行迁移; scala 组件向 dst 实例发送命令告知会接受某个 slot;dst 向 src 发送命令请求迁移，src 开启一个线程来做数据的 dump，将这个 slot 的数据整块 dump 发送到 dst(未加锁，只读操作) 写请求会开辟一块缓冲区，所有的写请求除了写原有数据区域，同时双写到缓冲区中。当一个 slot 迁移完成后，把这个缓冲区的数据都传到 dst，当缓冲区为空时，更改本分片 slot 规则，不再拥有该 slot，后续再请求这个 slot 的 key 返回 moved; 上层 proxy 会保存两份路由表，当该 slot 请求目标实例得到 move 结果后，更新拓扑;

跨机房：跨机房使用主从部署结构; 没有多活，异地机房作为 slave;

基于官方redis cluster的方案

和上一套方案比，所有功能都集成在 redis cluster 中，路由分片、拓扑信息的存储、探活都在 redis cluster 中实现; 各实例间通过 gossip 通信; 这样的好处是简单，依赖的组件少，应对 400 个节点以内的场景没有问题 (按单实例 8w read qps 来计算，能够支持 200 * 8 = 1600w 的读多写少的场景); 但当需要支持更大的规模时，由于使用 gossip 协议导致协议之间的通信消耗太大，redis cluster 不再合适;

使用这套方案的有：AWS, 百度贴吧

官方 redis cluster

数据迁移过程：基于 key 粒度的数据迁移; 迁移过程的读写冲突处理：从 A 迁移到 B;

访问的 key 所属 slot 不在节点 A 上时，返回 MOVED 转向，client 再次请求 B;

访问的 key 所属 slot 在节点 A 上，但 key 不在 A 上， 返回 ASK 转向，client 再次请求 B;

访问的 key 所属 slot 在 A 上，且 key 在 A 上，直接处理;(同步迁移场景：该 key 正在迁移，则阻塞)

AWS ElasticCache

ElasticCache 支持主从和集群版、支持读写分离; 集群版用的是开源的 Redis Cluster，未做深度定制;

百度贴吧的 ksarch-saas

基于 redis cluster + twemproxy 实现; 后被 BDRP 吞并; twemproxy 实现了 smart client 功能; 使用 redis cluster 后还加一层 proxy 的好处：

对 client 友好，不需要 client 都升级为 smart client;(否则，所有语言 client 都需要支持一遍)

加一层 proxy 可以做更多平台策略; 比如在 proxy 可做 大 key、热 key 的监控、慢查询的请求监控、以及接入控制、请求过滤等;

即将发布的 redis 5.0 中有个 feature，作者计划给 redis cluster 加一个 proxy。

ksarch-saas 对 twemproxy 的改造已开源：
https://github.com/ksarch-saas/r3proxy

为了帮助同学们更好的了解Redis，小编为同学们准备了Redis的学习教程。

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