Redis进阶-高可用：集群

Posted 2021-08-07 codingjav

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Redis进阶-高可用：集群相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前言

前面几篇文章中，已经介绍了Redis的几种高可用技术：持久化、主从复制和哨兵，但这些方案仍有不足，其中最主要的问题是存储能力受单机限制，以及无法实现写操作的负载均衡。

Redis集群解决了上述问题，实现了较为完善的高可用方案。本文将详细介绍集群，主要内容包括：集群的作用；集群的搭建方法及设计方案；集群的基本原理；客户端访问集群的方法；以及其他实践中需要的集群知识（集群扩容、故障转移、参数优化等）。

一、集群的作用

集群，即Redis Cluster，是Redis 3.0开始引入的分布式存储方案。

集群由多个节点(Node)组成，Redis的数据分布在这些节点中。集群中的节点分为主节点和从节点：只有主节点负责读写请求和集群信息的维护；从节点只进行主节点数据和状态信息的复制。

集群的作用，可以归纳为两点：

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。

二、集群的搭建

这一部分我们将搭建一个简单的集群：共6个节点，3主3从。方便起见：所有节点在同一台服务器上，以端口号进行区分；配置从简。3个主节点端口号：7000/7001/7002，对应的从节点端口号：8000/8001/8002。

集群的搭建有两种方式：

（1）手动执行Redis命令，一步步完成搭建；

（2）使用Ruby脚本搭建。

二者搭建的原理是一样的，只是Ruby脚本将Redis命令进行了打包封装；在实际应用中推荐使用脚本方式，简单快捷不容易出错。下面分别介绍这两种方式。

1. 执行Redis命令搭建集群

集群的搭建可以分为四步：（1）启动节点：将节点以集群模式启动，此时节点是独立的，并没有建立联系；（2）节点握手：让独立的节点连成一个网络；（3）分配槽：将16384个槽分配给主节点；（4）指定主从关系：为从节点指定主节点。

实际上，前三步完成后集群便可以对外提供服务；但指定从节点后，集群才能够提供真正高可用的服务。

（1）启动节点

集群节点的启动仍然是使用redis-server命令，但需要使用集群模式启动。下面是7000节点的配置文件（只列出了节点正常工作关键配置，其他配置(如开启AOF)可以参照单机节点进行）：

#redis-7000.conf port 7000 cluster-enabled yes cluster-config-file "node-7000.conf" logfile "log-7000.log" dbfilename "dump-7000.rdb" daemonize yes

其中的cluster-enabled和cluster-config-file是与集群相关的配置。

cluster-enabled yes：Redis实例可以分为单机模式(standalone)和集群模式(cluster)；cluster-enabled yes可以启动集群模式。在单机模式下启动的Redis实例，如果执行info server命令，可以发现redis_mode一项为standalone，如下图所示：

集群模式下的节点，其redis_mode为cluster，如下图所示：

cluster-config-file：该参数指定了集群配置文件的位置。每个节点在运行过程中，会维护一份集群配置文件；每当集群信息发生变化时（如增减节点），集群内所有节点会将最新信息更新到该配置文件；当节点重启后，会重新读取该配置文件，获取集群信息，可以方便的重新加入到集群中。也就是说，当Redis节点以集群模式启动时，会首先寻找是否有集群配置文件，如果有则使用文件中的配置启动，如果没有，则初始化配置并将配置保存到文件中。集群配置文件由Redis节点维护，不需要人工修改。

编辑好配置文件后，使用redis-server命令启动该节点：

redis-server redis-7000.conf

节点启动以后，通过cluster nodes命令可以查看节点的情况，如下图所示。

其中返回值第一项表示节点id，由40个16进制字符串组成，节点id与主从复制一文中提到的runId不同：Redis每次启动runId都会重新创建，但是节点id只在集群初始化时创建一次，然后保存到集群配置文件中，以后节点重新启动时会直接在集群配置文件中读取。

其他节点使用相同办法启动，不再赘述。需要特别注意，在启动节点阶段，节点是没有主从关系的，因此从节点不需要加slaveof配置。

（2）节点握手

节点启动以后是相互独立的，并不知道其他节点存在；需要进行节点握手，将独立的节点组成一个网络。

节点握手使用cluster meet {ip} {port}命令实现，例如在7000节点中执行cluster meet 192.168.72.128 7001，可以完成7000节点和7001节点的握手；注意ip使用的是局域网ip而不是localhost或127.0.0.1，是为了其他机器上的节点或客户端也可以访问。此时再使用cluster nodes查看：

在7001节点下也可以类似查看：

同理，在7000节点中使用cluster meet命令，可以将所有节点加入到集群，完成节点握手：

cluster meet 192.168.72.128 7002 cluster meet 192.168.72.128 8000 cluster meet 192.168.72.128 8001 cluster meet 192.168.72.128 8002

执行完上述命令后，可以看到7000节点已经感知到了所有其他节点：

通过节点之间的通信，每个节点都可以感知到所有其他节点，以8000节点为例：

（3）分配槽

在Redis集群中，借助槽实现数据分区，具体原理后文会介绍。集群有16384个槽，槽是数据管理和迁移的基本单位。当数据库中的16384个槽都分配了节点时，集群处于上线状态（ok）；如果有任意一个槽没有分配节点，则集群处于下线状态（fail）。

cluster info命令可以查看集群状态，分配槽之前状态为fail：

分配槽使用cluster addslots命令，执行下面的命令将槽（编号0-16383）全部分配完毕：

redis-cli -p 7000 cluster addslots {0..5461} redis-cli -p 7001 cluster addslots {5462..10922} redis-cli -p 7002 cluster addslots {10923..16383}

此时查看集群状态，显示所有槽分配完毕，集群进入上线状态：

（4）指定主从关系

集群中指定主从关系不再使用slaveof命令，而是使用cluster replicate命令；参数使用节点id。

通过cluster nodes获得几个主节点的节点id后，执行下面的命令为每个从节点指定主节点：

redis-cli -p 8000 cluster replicate be816eba968bc16c884b963d768c945e86ac51ae redis-cli -p 8001 cluster replicate 788b361563acb175ce8232569347812a12f1fdb4 redis-cli -p 8002 cluster replicate a26f1624a3da3e5197dde267de683d61bb2dcbf1

此时执行cluster nodes查看各个节点的状态，可以看到主从关系已经建立。

至此，集群搭建完毕。

2. 使用Ruby脚本搭建集群

在{REDIS_HOME}/src目录下可以看到redis-trib.rb文件，这是一个Ruby脚本，可以实现自动化的集群搭建。

（1）安装Ruby环境

以Ubuntu为例，如下操作即可安装Ruby环境：

apt-get install ruby #安装ruby环境 gem install redis #gem是ruby的包管理工具，该命令可以安装ruby-redis依赖

（2）启动节点

与第一种方法中的“启动节点”完全相同。

（3）搭建集群

redis-trib.rb脚本提供了众多命令，其中create用于搭建集群，使用方法如下：

./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.72.128:7000 192.168.72.128:7001 192.168.72.128:7002 192.168.72.128:8000 192.168.72.128:8001 192.168.72.128:8002

其中：--replicas=1表示每个主节点有1个从节点；后面的多个{ip:port}表示节点地址，前面的做主节点，后面的做从节点。使用redis-trib.rb搭建集群时，要求节点不能包含任何槽和数据。

执行创建命令后，脚本会给出创建集群的计划，如下图所示；计划包括哪些是主节点，哪些是从节点，以及如何分配槽。

输入yes确认执行计划，脚本便开始按照计划执行，如下图所示。

至此，集群搭建完毕。

3. 集群方案设计

设计集群方案时，至少要考虑以下因素：

（1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。

（2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。

（3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：(1)业务分割，大集群分为多个小集群；(2)减少不必要的数据；(3)调整数据过期策略等。

（4）适度冗余：Redis可以在不影响集群服务的情况下增加节点，因此节点数量适当冗余即可，不用太大。

三、集群基本原理

上一章介绍了集群的搭建方法和设计方案，下面将进一步深入，介绍集群的原理。集群最核心的功能是数据分区，因此首先介绍数据的分区规则；然后介绍集群实现的细节：通信机制和数据结构；最后以cluster meet(节点握手)、cluster addslots(槽分配)为例，说明节点是如何利用上述数据结构和通信机制实现集群命令的。

1. 数据分区方案

数据分区有顺序分区、哈希分区等，其中哈希分区由于其天然的随机性，使用广泛；集群的分区方案便是哈希分区的一种。

哈希分区的基本思路是：对数据的特征值（如key）进行哈希，然后根据哈希值决定数据落在哪个节点。常见的哈希分区包括：哈希取余分区、一致性哈希分区、带虚拟节点的一致性哈希分区等。

衡量数据分区方法好坏的标准有很多，其中比较重要的两个因素是(1)数据分布是否均匀(2)增加或删减节点对数据分布的影响。由于哈希的随机性，哈希分区基本可以保证数据分布均匀；因此在比较哈希分区方案时，重点要看增减节点对数据分布的影响。

（1）哈希取余分区

哈希取余分区思路非常简单：计算key的hash值，然后对节点数量进行取余，从而决定数据映射到哪个节点上。该方案最大的问题是，当新增或删减节点时，节点数量发生变化，系统中所有的数据都需要重新计算映射关系，引发大规模数据迁移。

（2）一致性哈希分区

一致性哈希算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如下图所示，范围为0-2^32-1；对于每个数据，根据key计算hash值，确定数据在环上的位置，然后从此位置沿环顺时针行走，找到的第一台服务器就是其应该映射到的服务器。

图片来源：https://www.cnblogs.com/lpfuture/p/5796398.html

与哈希取余分区相比，一致性哈希分区将增减节点的影响限制在相邻节点。以上图为例，如果在node1和node2之间增加node5，则只有node2中的一部分数据会迁移到node5；如果去掉node2，则原node2中的数据只会迁移到node4中，只有node4会受影响。

一致性哈希分区的主要问题在于，当节点数量较少时，增加或删减节点，对单个节点的影响可能很大，造成数据的严重不平衡。还是以上图为例，如果去掉node2，node4中的数据由总数据的1/4左右变为1/2左右，与其他节点相比负载过高。

（3）带虚拟节点的一致性哈希分区

该方案在一致性哈希分区的基础上，引入了虚拟节点的概念。Redis集群使用的便是该方案，其中的虚拟节点称为槽（slot）。槽是介于数据和实际节点之间的虚拟概念；每个实际节点包含一定数量的槽，每个槽包含哈希值在一定范围内的数据。引入槽以后，数据的映射关系由数据hash->实际节点，变成了数据hash->槽->实际节点。

在使用了槽的一致性哈希分区中，槽是数据管理和迁移的基本单位。槽解耦了数据和实际节点之间的关系，增加或删除节点对系统的影响很小。仍以上图为例，系统中有4个实际节点，假设为其分配16个槽(0-15)；槽0-3位于node1，4-7位于node2，以此类推。如果此时删除node2，只需要将槽4-7重新分配即可，例如槽4-5分配给node1，槽6分配给node3，槽7分配给node4；可以看出删除node2后，数据在其他节点的分布仍然较为均衡。

槽的数量一般远小于2^32，远大于实际节点的数量；在Redis集群中，槽的数量为16384。

下面这张图很好的总结了Redis集群将数据映射到实际节点的过程：

图片修改自：https://blog.csdn.net/yejingtao703/article/details/78484151

（1）Redis对数据的特征值（一般是key）计算哈希值，使用的算法是CRC16。

（2）根据哈希值，计算数据属于哪个槽。

（3）根据槽与节点的映射关系，计算数据属于哪个节点。

2. 节点通信机制

集群要作为一个整体工作，离不开节点之间的通信。

两个端口

在哨兵系统中，节点分为数据节点和哨兵节点：前者存储数据，后者实现额外的控制功能。在集群中，没有数据节点与非数据节点之分：所有的节点都存储数据，也都参与集群状态的维护。为此，集群中的每个节点，都提供了两个TCP端口：

普通端口：即我们在前面指定的端口(7000等)。普通端口主要用于为客户端提供服务（与单机节点类似）；但在节点间数据迁移时也会使用。
集群端口：端口号是普通端口+10000（10000是固定值，无法改变），如7000节点的集群端口为17000。集群端口只用于节点之间的通信，如搭建集群、增减节点、故障转移等操作时节点间的通信；不要使用客户端连接集群接口。为了保证集群可以正常工作，在配置防火墙时，要同时开启普通端口和集群端口。

Gossip协议

节点间通信，按照通信协议可以分为几种类型：单对单、广播、Gossip协议等。重点是广播和Gossip的对比。

广播是指向集群内所有节点发送消息；优点是集群的收敛速度快(集群收敛是指集群内所有节点获得的集群信息是一致的)，缺点是每条消息都要发送给所有节点，CPU、带宽等消耗较大。

Gossip协议的特点是：在节点数量有限的网络中，每个节点都“随机”的与部分节点通信（并不是真正的随机，而是根据特定的规则选择通信的节点），经过一番杂乱无章的通信，每个节点的状态很快会达到一致。Gossip协议的优点有负载(比广播)低、去中心化、容错性高(因为通信有冗余)等；缺点主要是集群的收敛速度慢。

消息类型

集群中的节点采用固定频率（每秒10次）的定时任务进行通信相关的工作：判断是否需要发送消息及消息类型、确定接收节点、发送消息等。如果集群状态发生了变化，如增减节点、槽状态变更，通过节点间的通信，所有节点会很快得知整个集群的状态，使集群收敛。

节点间发送的消息主要分为5种：meet消息、ping消息、pong消息、fail消息、publish消息。不同的消息类型，通信协议、发送的频率和时机、接收节点的选择等是不同的。

MEET消息：在节点握手阶段，当节点收到客户端的CLUSTER MEET命令时，会向新加入的节点发送MEET消息，请求新节点加入到当前集群；新节点收到MEET消息后会回复一个PONG消息。
PING消息：集群里每个节点每秒钟会选择部分节点发送PING消息，接收者收到消息后会回复一个PONG消息。PING消息的内容是自身节点和部分其他节点的状态信息；作用是彼此交换信息，以及检测节点是否在线。PING消息使用Gossip协议发送，接收节点的选择兼顾了收敛速度和带宽成本，具体规则如下：(1)随机找5个节点，在其中选择最久没有通信的1个节点(2)扫描节点列表，选择最近一次收到PONG消息时间大于cluster_node_timeout/2的所有节点，防止这些节点长时间未更新。
PONG消息：PONG消息封装了自身状态数据。可以分为两种：第一种是在接到MEET/PING消息后回复的PONG消息；第二种是指节点向集群广播PONG消息，这样其他节点可以获知该节点的最新信息，例如故障恢复后新的主节点会广播PONG消息。
FAIL消息：当一个主节点判断另一个主节点进入FAIL状态时，会向集群广播这一FAIL消息；接收节点会将这一FAIL消息保存起来，便于后续的判断。
PUBLISH消息：节点收到PUBLISH命令后，会先执行该命令，然后向集群广播这一消息，接收节点也会执行该PUBLISH命令。

3. 数据结构

节点需要专门的数据结构来存储集群的状态。所谓集群的状态，是一个比较大的概念，包括：集群是否处于上线状态、集群中有哪些节点、节点是否可达、节点的主从状态、槽的分布……

节点为了存储集群状态而提供的数据结构中，最关键的是clusterNode和clusterState结构：前者记录了一个节点的状态，后者记录了集群作为一个整体的状态。

clusterNode

clusterNode结构保存了一个节点的当前状态，包括创建时间、节点id、ip和端口号等。每个节点都会用一个clusterNode结构记录自己的状态，并为集群内所有其他节点都创建一个clusterNode结构来记录节点状态。

下面列举了clusterNode的部分字段，并说明了字段的含义和作用：

typedef struct clusterNode {     //节点创建时间     mstime_t ctime;       //节点id     char name[REDIS_CLUSTER_NAMELEN];       //节点的ip和端口号     char ip[REDIS_IP_STR_LEN];     int port;       //节点标识：整型，每个bit都代表了不同状态，如节点的主从状态、是否在线、是否在握手等     int flags;       //配置纪元：故障转移时起作用，类似于哨兵的配置纪元     uint64_t configEpoch;       //槽在该节点中的分布：占用16384/8个字节，16384个比特；每个比特对应一个槽：比特值为1，则该比特对应的槽在节点中；比特值为0，则该比特对应的槽不在节点中     unsigned char slots[16384/8];       //节点中槽的数量     int numslots;       …………   } clusterNode;

除了上述字段，clusterNode还包含节点连接、主从复制、故障发现和转移需要的信息等。

clusterState

clusterState结构保存了在当前节点视角下，集群所处的状态。主要字段包括：

typedef struct clusterState {       //自身节点     clusterNode *myself;       //配置纪元     uint64_t currentEpoch;       //集群状态：在线还是下线     int state;       //集群中至少包含一个槽的节点数量     int size;       //哈希表，节点名称->clusterNode节点指针     dict *nodes;        //槽分布信息：数组的每个元素都是一个指向clusterNode结构的指针；如果槽还没有分配给任何节点，则为NULL     clusterNode *slots[16384];       …………       } clusterState;

除此之外，clusterState还包括故障转移、槽迁移等需要的信息。

4. 集群命令的实现

这一部分将以cluster meet(节点握手)、cluster addslots(槽分配)为例，说明节点是如何利用上述数据结构和通信机制实现集群命令的。

cluster meet

假设要向A节点发送cluster meet命令，将B节点加入到A所在的集群，则A节点收到命令后，执行的操作如下：

1) A为B创建一个clusterNode结构，并将其添加到clusterState的nodes字典中

2) A向B发送MEET消息

3) B收到MEET消息后，会为A创建一个clusterNode结构，并将其添加到clusterState的nodes字典中

4) B回复A一个PONG消息

5) A收到B的PONG消息后，便知道B已经成功接收自己的MEET消息

6) 然后，A向B返回一个PING消息

7) B收到A的PING消息后，便知道A已经成功接收自己的PONG消息，握手完成

8) 之后，A通过Gossip协议将B的信息广播给集群内其他节点，其他节点也会与B握手；一段时间后，集群收敛，B成为集群内的一个普通节点

通过上述过程可以发现，集群中两个节点的握手过程与TCP类似，都是三次握手：A向B发送MEET；B向A发送PONG；A向B发送PING。

cluster addslots

集群中槽的分配信息，存储在clusterNode的slots数组和clusterState的slots数组中，两个数组的结构前面已做介绍；二者的区别在于：前者存储的是该节点中分配了哪些槽，后者存储的是集群中所有槽分别分布在哪个节点。

cluster addslots命令接收一个槽或多个槽作为参数，例如在A节点上执行cluster addslots {0..10}命令，是将编号为0-10的槽分配给A节点，具体执行过程如下：

1) 遍历输入槽，检查它们是否都没有分配，如果有一个槽已分配，命令执行失败；方法是检查输入槽在clusterState.slots[]中对应的值是否为NULL。

2) 遍历输入槽，将其分配给节点A；方法是修改clusterNode.slots[]中对应的比特为1，以及clusterState.slots[]中对应的指针指向A节点

3) A节点执行完成后，通过节点通信机制通知其他节点，所有节点都会知道0-10的槽分配给了A节点

四、客户端访问集群

在集群中，数据分布在不同的节点中，客户端通过某节点访问数据时，数据可能不在该节点中；下面介绍集群是如何处理这个问题的。

1. redis-cli

当节点收到redis-cli发来的命令(如set/get)时，过程如下：

（1）计算key属于哪个槽：CRC16(key) & 16383

集群提供的cluster keyslot命令也是使用上述公式实现，如：

（2）判断key所在的槽是否在当前节点：假设key位于第i个槽，clusterState.slots[i]则指向了槽所在的节点，如果clusterState.slots[i]==clusterState.myself，说明槽在当前节点，可以直接在当前节点执行命令；否则，说明槽不在当前节点，则查询槽所在节点的地址(clusterState.slots[i].ip/port)，并将其包装到MOVED错误中返回给redis-cli。

（3）redis-cli收到MOVED错误后，根据返回的ip和port重新发送请求。

下面的例子展示了redis-cli和集群的互动过程：在7000节点中操作key1，但key1所在的槽9189在节点7001中，因此节点返回MOVED错误(包含7001节点的ip和port)给redis-cli，redis-cli重新向7001发起请求。

上例中，redis-cli通过-c指定了集群模式，如果没有指定，redis-cli无法处理MOVED错误：

2. Smart客户端

redis-cli这一类客户端称为Dummy客户端，因为它们在执行命令前不知道数据在哪个节点，需要借助MOVED错误重新定向。与Dummy客户端相对应的是Smart客户端。

Smart客户端（以Java的JedisCluster为例）的基本原理：

（1）JedisCluster初始化时，在内部维护slot->node的缓存，方法是连接任一节点，执行cluster slots命令，该命令返回如下所示：

（2）此外，JedisCluster为每个节点创建连接池(即JedisPool)。

（3）当执行命令时，JedisCluster根据key->slot->node选择需要连接的节点，发送命令。如果成功，则命令执行完毕。如果执行失败，则会随机选择其他节点进行重试，并在出现MOVED错误时，使用cluster slots重新同步slot->node的映射关系。

下面代码演示了如何使用JedisCluster访问集群(未考虑资源释放、异常处理等)：

public static void test() {    Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();    nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 7000));    nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 7001));    nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 7002));    nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 8000));    nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 8001));    nodes.add(new HostAndPort("192.168.72.128", 8002));    JedisCluster cluster = new JedisCluster(nodes);    System.out.println(cluster.get("key1"));    cluster.close(); }

注意事项如下：

（1）JedisCluster中已经包含所有节点的连接池，因此JedisCluster要使用单例。

（2）客户端维护了slot->node映射关系以及为每个节点创建了连接池，当节点数量较多时，应注意客户端内存资源和连接资源的消耗。

（3）Jedis较新版本针对JedisCluster做了一些性能方面的优化，如cluster slots缓存更新和锁阻塞等方面的优化，应尽量使用2.8.2及以上版本的Jedis。

五、实践须知

前面介绍了集群正常运行和访问的方法和原理，下面是一些重要的补充内容。

1. 集群伸缩

实践中常常需要对集群进行伸缩，如访问量增大时的扩容操作。Redis集群可以在不影响对外服务的情况下实现伸缩；伸缩的核心是槽迁移：修改槽与节点的对应关系，实现槽(即数据)在节点之间的移动。例如，如果槽均匀分布在集群的3个节点中，此时增加一个节点，则需要从3个节点中分别拿出一部分槽给新节点，从而实现槽在4个节点中的均匀分布。

增加节点

假设要增加7003和8003节点，其中8003是7003的从节点；步骤如下：

（1）启动节点：方法参见集群搭建

（2）节点握手：可以使用cluster meet命令，但在生产环境中建议使用redis-trib.rb的add-node工具，其原理也是cluster meet，但它会先检查新节点是否已加入其它集群或者存在数据，避免加入到集群后带来混乱。

redis-trib.rb add-node 192.168.72.128:7003 192.168.72.128 7000 redis-trib.rb add-node 192.168.72.128:8003 192.168.72.128 7000

（3）迁移槽：推荐使用redis-trib.rb的reshard工具实现。reshard自动化程度很高，只需要输入redis-trib.rb reshard ip:port (ip和port可以是集群中的任一节点)，然后按照提示输入以下信息，槽迁移会自动完成：

- 待迁移的槽数量：16384个槽均分给4个节点，每个节点4096个槽，因此待迁移槽数量为4096
- 目标节点id：7003节点的id
- 源节点的id：7000/7001/7002节点的id

（4）指定主从关系：方法参见集群搭建

减少节点

假设要下线7000/8000节点，可以分为两步：

（1）迁移槽：使用reshard将7000节点中的槽均匀迁移到7001/7002/7003节点

（2）下线节点：使用redis-trib.rb del-node工具；应先下线从节点再下线主节点，因为若主节点先下线，从节点会被指向其他主节点，造成不必要的全量复制。

redis-trib.rb del-node 192.168.72.128:7001 {节点8000的id} redis-trib.rb del-node 192.168.72.128:7001 {节点7000的id}

ASK错误

集群伸缩的核心是槽迁移。在槽迁移过程中，如果客户端向源节点发送命令，源节点执行流程如下：

图片来源：《Redis设计与实现》

客户端收到ASK错误后，从中读取目标节点的地址信息，并向目标节点重新发送请求，就像收到MOVED错误时一样。但是二者有很大区别：ASK错误说明数据正在迁移，不知道何时迁移完成，因此重定向是临时的，SMART客户端不会刷新slots缓存；MOVED错误重定向则是(相对)永久的，SMART客户端会刷新slots缓存。

2. 故障转移

在哨兵一文中，介绍了哨兵实现故障发现和故障转移的原理。虽然细节上有很大不同，但集群的实现与哨兵思路类似：通过定时任务发送PING消息检测其他节点状态；节点下线分为主观下线和客观下线；客观下线后选取从节点进行故障转移。

与哨兵一样，集群只实现了主节点的故障转移；从节点故障时只会被下线，不会进行故障转移。因此，使用集群时，应谨慎使用读写分离技术，因为从节点故障会导致读服务不可用，可用性变差。

这里不再详细介绍故障转移的细节，只对重要事项进行说明：

节点数量：在故障转移阶段，需要由主节点投票选出哪个从节点成为新的主节点；从节点选举胜出需要的票数为N/2+1；其中N为主节点数量(包括故障主节点)，但故障主节点实际上不能投票。因此为了能够在故障发生时顺利选出从节点，集群中至少需要3个主节点(且部署在不同的物理机上)。

故障转移时间：从主节点故障发生到完成转移，所需要的时间主要消耗在主观下线识别、主观下线传播、选举延迟等几个环节；具体时间与参数cluster-node-timeout有关，一般来说：

故障转移时间(毫秒) ≤ 1.5 * cluster-node-timeout + 1000

cluster-node-timeout的默认值为15000ms(15s)，因此故障转移时间会在20s量级。

3. 集群的限制及应对方法

由于集群中的数据分布在不同节点中，导致一些功能受限，包括：

（1）key批量操作受限：例如mget、mset操作，只有当操作的key都位于一个槽时，才能进行。针对该问题，一种思路是在客户端记录槽与key的信息，每次针对特定槽执行mget/mset；另外一种思路是使用Hash Tag，将在下一小节介绍。

（2）keys/flushall等操作：keys/flushall等操作可以在任一节点执行，但是结果只针对当前节点，例如keys操作只返回当前节点的所有键。针对该问题，可以在客户端使用cluster nodes获取所有节点信息，并对其中的所有主节点执行keys/flushall等操作。

（3）事务/Lua脚本：集群支持事务及Lua脚本，但前提条件是所涉及的key必须在同一个节点。Hash Tag可以解决该问题。

（4）数据库：单机Redis节点可以支持16个数据库，集群模式下只支持一个，即db0。

（5）复制结构：只支持一层复制结构，不支持嵌套。

4. Hash Tag

Hash Tag原理是：当一个key包含 {} 的时候，不对整个key做hash，而仅对 {} 包括的字符串做hash。

Hash Tag可以让不同的key拥有相同的hash值，从而分配在同一个槽里；这样针对不同key的批量操作(mget/mset等)，以及事务、Lua脚本等都可以支持。不过Hash Tag可能会带来数据分配不均的问题，这时需要：(1)调整不同节点中槽的数量，使数据分布尽量均匀；(2)避免对热点数据使用Hash Tag，导致请求分布不均。

下面是使用Hash Tag的一个例子；通过对product加Hash Tag，可以将所有产品信息放到同一个槽中，便于操作。