redis高可用模式
常见的高可用模式对比：
主从复制时代
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)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
主从复制的优点
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。
主从复制的工作原理
- 1）若启动一个Slave机器进程，则它会向Master机器发送一个“sync command”命令，请求同步连接。
- 2）无论是第一次连接还是重新连接，Master机器都会启动一个后台进程，将数据快照保存到数据文件中（执行rdb操作），同时Master还会记录修改数据的所有命令并缓存在数据文件中。
- 3）后台进程完成缓存操作之后，Maste机器就会向Slave机器发送数据文件，Slave端机器将数据文件保存到硬盘上，然后将其加载到内存中，接着Master机器就会将修改数据的所有操作一并发送给Slave端机器。- Slave出现故障导致宕机，则恢复正常后会自动重新连接。
- 4）Master机器收到Slave端机器的连接后，将其完整的数据文件发送给Slave端机器，如果Mater同时收到多个Slave发来的同步请求，则Master会在后台启动一个进程以保存数据文件，然后将其发送给所有的Slave端机器，确保所有的Slave端机器都正常。
Sentinel哨兵时代
哨兵(sentinel)：是一个分布式系统，用于对主从结构中的每台服务器进行监控，当出现故障时通过投票机制选择新的 Master 并将所有 Slave 连接到新的 Master。所以整个运行哨兵的集群的数量不得少于3个节点。
从Redis2.8版本起，提供了一个稳定版本的Sentinel哨兵来解决高可用的问题，它的思路是启动奇数个Sentinel的服务来监控Redis服务器来保证服务的可用性。 为了保证监控服务器的可用性，我们会对Sentinel做集群部署，Sentinel既监控所有的Redis服务，Sentinel之间也相互监控。 Sentinel本身没有主从之分，地位是平等的，只有Redis服务节点有主从之分。 Sentinel通过Raft共识算法，实现Sentinel选举，选举出一个leader，由leader完成故障转移。
Raft共识算法： https://www.dboop.com/dba/raft%E5%8D%8F%E8%AE%AE/ 哨兵的核心功能：在主从复制的基础上，哨兵引入了主节点的自动故障转移。
Sentinel的作用
- 监控：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：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。
- 通知（提醒）：哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端。
Sentinel的结构
哨兵结构由两部分组成，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。
- 数据节点：主节点和从节点都是数据节点。
Redis Cluster 时代
redis集群是在redis 3.0版本推出的一个功能，其有效的解决了redis在分布式方面的需求。当遇到单机内存，并发和流量瓶颈等问题时，可采用Cluster方案达到负载均衡的目的。并且从另一方面讲，redis中sentinel有效的解决了故障转移的问题，也解决了主节点下线客户端无法识别新的可用节点的问题，但是如果是从节点下线了，sentinel是不会对其进行故障转移的，并且连接从节点的客户端也无法获取到新的可用从节点，而这些问题在Cluster中都得到了有效的解决。
key与slot的关系是永远不会变的，会变的只有slot和Redis节点的关系。 如果想让很多个key同时落在同一个节点怎么办呢，只需要在key里面加入{hash tag}即可。 Redis在计算槽编号的时候只会获取{}之间的字符串进行槽编号计算，如下所示：
user{666}base=… user{666}fin=…
Redis-Cluster 特点
- 无中心结构。
- 数据按照slot存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。
- 可扩展性，可线性扩展到1000个节点（官网推荐不超过1000个），节点可动态添加或删除。
- 高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加Slave做standby数据副本，能够实现故障自动failover，节点之间通过gossip协议交换状态信息，用投票机制完成Slave到Master的角色提升。 降低运维成本，提高系统的扩展性和可用性。
Redis Cluster的作用
- （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。
Redis单机内存大小受限问题，在介绍持久化和主从复制时都有提及；例如，如果单机内存太大，bgsave和bgrewriteaof的fork操作可能导致主进程阻塞，主从环境下主机切换时可能导致从节点长时间无法提供服务，全量复制阶段主节点的复制缓冲区可能溢出。
-（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。
Redis集群的数据分片
（1）Redis集群引入了哈希槽的概念
（2）Redis集群有16384个哈希槽（编号0-16383）
（3）集群的每个节点负责一部分哈希槽
（4）每个Key通过CRC16校验后对16384取余来决定放置哪个哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作
举例 以3个节点组成的集群为例 节点A包含0到5460号哈希槽 节点B包含5461到10922号哈希槽 节点C包含10923到16383号哈希槽
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