从Redis的集群设计中能够得到哪些启发？-轻识

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在大型的分布式系统中，我们都会听到集群的概念，比如Redis集群、ES集群等。

那么集群主要的作用是什么呢？

个人看来集群主要做了这几件事，或者说集群的设计主要为了解决如下问题：

（1）可扩展，好的集群设计可以实现近乎线性扩展，即存储和性能随着硬件的增加而线性增长；

（2）高可用，能够在部分节点故障时实现故障转移。

今天让我们一起来看看Redis集群是如何设计来解决可扩展及高可用问题的，从中我们又能得到哪些启发。

Redis集群的可扩展设计

Redis集群引入了hash slot的概念，实际上也就是数据分区，Redis集群总共有16384个hash slot，集群中的每个节点都会负责一部分hash slot。

假如我们集群中有三个节点，那么：

（1）节点A将包含hash slot 0 ~ 5500；

（2）节点B将包含hash slot 5501 ~11000；

（3）节点C将包含hash slot 11001 ~16383。

Redis集群通过计算每个key值的crc16值，然后对16384取模，来获得key对应的hash slot，实现数据写入/读取。

HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

Redis之所以引入hash slot的概念，其实是为了方便集群的扩缩容，也就是提供了集群的可扩展性。当我们增加或是减少节点的时候，可以以hash slot为粒度来进行数据的迁移。

对于有状态的集群来讲，要想实现可扩展，一定需要数据迁移的功能，数据迁移又涉及到迁移粒度，对于Redis来讲，数据迁移的粒度为hash slot，对于elasticsearch来讲，为shard分区。

Redis集群允许我们动态的增加及删除节点。增加新的节点，我们可以迁移部分hash slot到新节点中，如果要删除节点，我们可以将待删除节点的hash slot迁移到其他节点，待迁移完成便可以删除相应节点。

Redis集群的数据重分区不会对客户端产生影响，整个过程不影响客户端正常操作。

那这是如何做到的呢？

举个例子，假如我们正在把hash slot 3 从A节点迁移到B节点（hash slot的迁移会将该slot中的所有数据都迁移），在这个过程中客户端发起查询的key值在hash slot 3中：

（1）集群中的所有节点还是会将请求指向A节点；

（2）如果A节点中相应的key值还未迁移，则返回查询结果；

（3）如果A节点中相应的key值已经迁移，则A会将客户端查询重定向到B，由B处理并返回查询结果。

在整个迁移过程中不会再在节点A上新创建key，新增的key值在hash slot 3中的，将在节点B中创建。

数据迁移完成后，集群内会通过内部协议更新各个节点对应的hash slot信息，后续相应key的查询都会直接走B了。

Redis集群通过将数据划分为hash slot，并且能够以hash slot为粒度进行数据迁移，从而实现集群了的可扩展性。通过与客户端的配合，也能够实现在集群扩展过程中的请求不中断。

Redis集群的高可用设计

因为Redis本身是有状态的，而对于有状态的应用来讲，高可用的实现方式就是复制。

Redis集群的高可用是通过主从复制来实现的。

假设Redis集群有三个主A、B、C，他们的从节点分别为A1、B1、C1，当主节点A挂掉后，故障切换流程如下（简化流程）：

（1）节点A挂掉，集群将选举A1为新的主节点，然后继续提供服务；

（2）在新的主选举成功之前，部分读写请求会返回失败；

（3）重启节点A，它会作为从节点重新加入集群。

谈到了主从复制，一个无法回避的问题是数据一致性。

性能与一致性之间，我们需要做个取舍。

Redis选择了性能。

Redis集群无法保证强一致性，因为Redis的主从复制采用的是异步的方式。

Redis的数据写入流程如下：

（1）客户端向master B写入数据；

（2） master B返回OK；

（3） master B向自己的从节点B1发送写入数据。

可以看到master B在返回客户端OK的时候，没有等待确认从节点的数据写入。所以虽然master B返回写入成功，但如果它在向从节点发送数据之前挂掉，那么重新选举产生的主节点将丢失该数据。

这其实是在性能与一致性之间的权衡。如果采用同步复制，也就是在确认了从节点的数据写入成功后在返回给用户，那么我们将获得数据一致性，但牺牲了性能。

可以看到，性能与一致性在分布式系统中的取舍，目前来看是一个无法打破的理论性约束。

Redis集群的客户端

集群同样需要客户端的支持。从单节点变成了集群，客户端最基本的支持也得需要支持配置多个节点ip，从而能够将请求发送给集群中各个节点。

Redis客户端更进一步能够缓存hash slot与各个节点间的路由信息，从而能够直接将请求发送给相应的节点，进一步提升性能。

可以看出，完整的集群方案设计，不光光是集群服务端的事，客户端也是需要考虑的一个很重要的地方。两者结合，才能发挥出更好的效果。

写在最后

如今的计算机系统中，集群是越来越常见的概念。

集群的设计主要用来解决如下两个问题：

（1）可扩展；

（2）高可用。

可扩展即存储和性能能够随着硬件的增加而近乎线性增长。

高可用即能够在部分节点故障时实现故障转移。

可扩展需要通过数据迁移来实现，数据迁移又涉及到数据迁移粒度，Redis集群中迁移粒度为hash slot，其他的集群实现中也有类似的数据迁移粒度概念。

对于有状态的系统来讲，高可用只能通过复制来实现。复制又不可避免的会遇到数据一致性与性能之间的权衡。目前理论限制下，只能二选一。

集群的设计不光光是服务端的事情，也需要客户端的支持。二者结合，才能够发挥更好的效果。

今天主要讲解了Redis集群的设计，相信其中的一些设计思想能够对我们有所启发。