redis如何集群

Redis Sharding集群

Redis Sharding是一种客户端Sharding分片技术。

Redis Sharding可以说是Redis Cluster出来之前，业界普遍使用的多Redis实例集群方法。主要思想是采用哈希算法将Redis数据的key进行散列，通过hash函数，特定的key会映射到特定的Redis节点上。（推荐学习：Redis视频教程）

这样，客户端就知道该向哪个Redis节点操作数据,需要说明的是，这是在客户端完成的。

java redis客户端jedis，已支持Redis Sharding功能，即ShardedJedis以及结合缓存池的ShardedJedisPool。Jedis的Redis Sharding实现具有如下特点:

1、采用一致性哈希算法(consistent hashing)

将key和节点name同时哈希，然后进行映射匹配，采用的算法是MURMUR_HASH。一致性哈希主要原因是当增加或减少节点时，不会产生由于重新匹配造成的rehashing。一致性哈希只影响相邻节点key分配，影响量小。更多一致性哈希算法介绍，可以参考：http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179/

2、虚拟节点

ShardedJedis会对每个Redis节点，根据名字虚拟化出160个虚拟节点进行散列。用虚拟节点做映射匹配，可以在增加或减少Redis节点时，key在各Redis节点移动更分配更均匀，而不是只有相邻节点受影响。如图，Redis节点1虚拟化成NODE1-1和NODE1-2,散列中哈希环上。这样当object1、object2散列时，选取最近节点NODE1-1和NODE1-2,而NODE1-1和NODE1-2又是NODE节点的虚拟节点，即实际存储在NODE节点上。

增加虚拟节点，可以保证平衡性，即每台Redis机器，存储的数据都差不多，而不是一台机器存储的数据较多，其它的少。

3、ShardedJedis支持keyTagPattern模式

抽取key的一部分keyTag做sharding，这样通过合理命名key,可以将一组相关联的key放入同一Redis节点，避免跨节点访问。即客户端将相同规则的key值，指定存储在同一Redis节点上。

添加或减少节点时？

Redis Sharding采用客户端Sharding方式，服务端的Redis还是一个个相对独立的Redis实例节点。同时，我们也不需要增加额外的中间处理组件，这是一种非常轻量、灵活的Redis多实例集群方案。

当然，这种轻量灵活方式必然在集群其它能力方面做出妥协。比如扩容，当想要增加Redis节点时，尽管采用一致性哈希，那么不同的key分布到不同的Redis节点上。

当我们需要扩容时，增加机器到分片列表中。这时候客户端根据key算出来落到跟原来不同的机器上，这样如果要取某一个值，会出现取不到的情况。

对于这一种情况，一般的作法是取不到后，直接从后端数据库重新加载数据，但有些时候，击穿缓存层，直接访问数据库层，会对系统访问造成很大压力。

Redis作者给出了一个办法--presharding。

是一种在线扩容的方法，原理是将每一台物理机上，运行多个不同端口的Redis实例，假如三个物理机，每个物理机运行三个Redis实例，那么我们的分片列表中实际有9个Redis实例，当我们需要扩容时，增加一台物理机，步骤如下：

1、在新的物理机上运行Redis-server

2、该Redis-server从属于（slaveof）分片列表中的某一Redis-Server(假设叫RedisA)。

3、主从复制(Replication)完成后，将客户端分片列表中RedisA的IP和端口改为新物理机上Redis-Server的IP和端口。

4、停止RedisA

这样相当于将某一Redis-Server转移到了一台新机器上。但还是很依赖Redis本身的复制功能，如果主库快照数据文件过大，这个复制的过程也会很久，同时也会给主Redis带来压力，所以做这个拆分的过程最好选择业务访问低峰时段进行。

节点发生故障时

并不是只有增删Redis节点引起键值丢失问题，更大的障碍来自Redis节点突然宕机。

为不影响Redis性能，尽量不开启AOF和RDB文件保存功能，因此需架构Redis主备模式，主Redis宕机，备Redis留有备份，数据不会丢失。

Sharding演变成如下：

这样，我们的架构模式变成一个Redis节点切片包含一个主Redis和一个备Redis，主备共同组成一个Redis节点，通过自动故障转移，保证了节点的高可用性.

Redis Sentinel哨兵

提供了主备模式下Redis监控、故障转移等功能，达到系统的高可用性。

读写分离

高访问时量下，即使采用Sharding分片，一个单独节点还是承担了很大的访问压力，这时我们还需要进一步分解。

通常情况下，读常常是写的数倍，这时我们可以将读写分离，读提供更多的实例数。利用主从模式实现读写分离，主负责写，从负责只读，同时一主挂多个从。在Redis Sentinel监控下，还可以保障节点故障的自动监测。

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