Redis是什么
Redis是现在最受欢迎的NoSQL数据库之一，Redis是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，其具备如下特性：
· 基于内存运行，性能高效
· 支持分布式，理论上可以无限扩展
· key-value存储系统
· 开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API
Ⅰ-主从（master-salver）2.8之前
redis同mysql一样，虽然读写都很快，但是也会产生读写压力大的情况。为了分担读的压力，Redis支持主从复制，master进行写操作，slave进行读操作。Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步
Ⅱ-哨兵（sentinel）2.8之后
由于redis单一的主从复制模式下，容灾性较差，当集群中master由于故障下线了，那么slaver因为没有master而同步中断，因而需要人工进行故障转移工作。
Redis在2.8之后的版本提供了一种高可用的方案——哨兵模式（Sentinel），由一个或者多个哨兵节点组成Sentinel系统用于监听一个或多个redis集群，监听群内主节点以及其从节点服务提供状态，并且当监听的redis集群中master下线后，从master的从属节点中选举出新的master并维护新的主从关系。
注：哨兵监视redis集群的同时，哨兵节点之间也会相互监听。
哨兵模式过程
1、监听
sentinel在监听redis的集群过程中会周期性的对redis集群发送指令进行状态监控
|
周期 |
消息类型 |
动作 |
方向 |
作用 |
|
10s |
info命令 |
哨兵每隔10s向监听的redis集群所有节点发送info命令 |
sentinel --> master sentinel --> slave |
1、通过info指令定期更新当前节点最新的节点信息 2、发现新加入的slave节点，确认其主从关系 |
|
2s |
sentinel:hello订阅 |
master节点上会发布一个由哨兵订阅的频道，哨兵每隔2s发送自己的信息以及主节点判断到频道上 |
sentinel --> master |
1、所有的sentinel都会订阅该频道，sentinel通过该频道相互发现，同时建立连接与监听 2、sentinel之间会交换对主节点的状态，为后续领导选举与客观下线做准备 |
|
1s |
PING - PONG |
每1s会对每个master、slave、sentinel发送心跳包 |
sentinel --> master sentinel --> slave sentinel --> sentinel |
1、实现了对每个节点的监控，是sentinel对节点判断是否下线的依据 |
2、主观下线与客观下线
sentinel集群在监听redis集群的过程中，每个哨兵会对master发送心跳PING来确认master的存活，如果master在“一定时间范围”内不回应PONG，或者回应了一个错误的消息，该sentinel会认为当前集群的master已经无法使用（主观下线），并同时向sentinel集群中的其他节点发送sentinel ismaster-down-by-addr命令询问其他节点对主机的状态判断，当超过一定数量的sentinel确认master已经无法使用，这时候master下线的判定就认为是客观的。
注：客观下线后故障转移决定需要由sentinel中的leader进行裁决，sentinel在发送is-master-down-by-addr的同时使用Raft实现leader选举
3、领导者选举
1）每个在线的Sentinel节点都有资格成为领导者，当它确认主节点主观下线时候，会向其他Sentinel节点发送sentinel is-master-down-by-addr命令， 要求将自己设置为领导者
2）收到命令的Sentinel节点，如果没有同意过其他Sentinel节点的sentinel is-master-down-by-addr命令，将同意该请求，否则拒绝
3）如果该Sentinel节点发现自己的票数已经大于等于max(quorum,num(sentinels)/2+1)，那么它将成为领导者
4）如果此过程没有选举出领导者，将进入下一次选举
4、故障转移
故障转移就是当master宕机，sentinel集群会在redis集群中，自动选择一个合适的slave节点来升级为master节点的操作，不需要人工故障转移。
1、筛选slave成为master
（1）过滤掉无法使用的slave（主观下线，断线）未回复Sentinel节点Pong相应的节点；
（2）选择slave-priority最大的从节点（可能存在多个相同大小），如果只存在一个，则完成选择，否则继续；
slave-priority值在redis启动文件中配置，用于决定故障转移优先级，以及数据备份时的备份顺序；
（3）选择复制偏移量最大的从节点（复制最完整的）如果存在，则完成选择，否则继续；
redis集群中slave从master同步时，每台slave进与redis同步并非完全同步，不同slave同步master的进度可能不一致，在info relication中存在一项参数 master_repl_offset(复制偏移量)来表记录主从同步的程度，每完成一次同步此值会进行累加，从多个slave中选择偏移量最大的slave则能选出复制maste最完整的主机；
作用：通过对比主从节点的复制偏移量，可以判断主从节点数据是否一致。可以通过主节点的统计信息，计算出master_repl_offset-slave_offset字节量，判断主从节点复制相差的数据量，根据这个差值判定当前复制的健康度。如果主从之间复制偏移量相差较大，则可能是网络延迟或命令阻塞等原因引起
（4）选择runid(服务器运行的唯一ID)最小的从节点；
2、对新master发送 slaveof no one 指令，停止其主从复制
3、修改程序段连接到新的master
4、向集群中其他slave发送指令修改为新master的从机
5、原master重启后修改为新master的slave
缺点：
1、如果是从节点下线了，sentinel是不会对其进行故障转移的，连接从节点的客户端也无法获取到新的可用从节点
2、较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
3、集群中只有一个主节点，当写操作并发量特别大的时候，并无法缓解写操作的压力
Ⅲ-集群（cluster）3.0之后
为了解决Redis高可用模式下集群动态扩容困难、写操作并发瓶颈问题，在3.0之后redis推出了Redis-Cluster集群模式。
redis-cluster采用无中心结构，每个节点保存各自的数据和整个集群的状态，每个节点都和其他所有节点连接，客户端连接任意主节点可以对整个集群中数据进行读写，所有的slave节点仅用于数据备份与故障转移。
raft集群至少需要奇数个节点，所以至少需要3台redis作为集群中的master节点，而为了实现高可用（避免挂一台导账集群无法使用）每个master至少需要一个slave来进行主从复制，所以一个redis-Cluster集群至少需要六台机器。
分布式存储
redis-Cluster集群采用分布式存储的机制，每个master以及其slave只存储自己节点下的数据，客户端与任意master节点进行读写操作，会通过cluster的集群算法路由到对应的机器上【一致性哈希算法】。
一致性哈希算法简单的来说就是，redis-cluster把所有的redis节点映射到[0-16383]slot上（不一定是平均分配，图示中物理机的哈希值为5461、10922、16383），每一次读写操作集群会计算key的哈希值，然后根据哈希值选择对应机器进行读写。
将[0-16383]slot进行首尾相连，形成哈希环，对于每个redis节点会分配到一个值，该节点就负责自己节点值到上一节点值的所有slot值数据的存储。
当集群要对一个key进行读写的时候，将key值计算出来的hash值向16384进行取模，将模值放入哈希环，并向后寻找第一个redis的slot值，然后将key值存入redis上。
通过这种方式，能够保证集群中存在多台master同时进行写操作，极大的降低了单节点高并发写的压力。
动态扩容
redis-cluster集群的一致性哈希算法支持动态扩容。动态扩容在一致性算法中涉及到两个问题，slot桶的重新分配、数据转移。
上图所示是一个3节点redis-cluster集群里，redsi节点与key在哈希环上的映射关系，可以看出1、2两个key会存储在redis1上，3、4、5、6四个key会存储在redis2上，而redis3只存储了key7。当我们需要往集群中新增一台redis，如果改变了全部redis分配的slot，那么数据的转移会涉及到整个集群， 那将是灾难性的。
在一致性哈希算法下，会将新的redis节点计算出哈希值，放入哈希环中，这时，redis2中H(key)<=7866的所有key值会进行转移，转移到redis4中；而当我们需要在新集群中删除掉其中一台redis2，redis2中的所有key将会根据算法迁移到redis3上进行存储；
一致性哈希算法在保持了单调性的同时，还是数据的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说是非常合适的，避免了大量数据迁移，减小了服务器的的压力；
故障发现与故障转移
Cluster集群在运行时所有的redis节点之间会通过ping/pong消息实现节点通信，消息不但传输节点槽信息，也能传播节点状态：主从状态，节点故障等。
当集群中某一个节点出现问题时，集群会通过消息进行发现。与sentinel模式相同，节点故障在集群中也会经过主观下线、客观下线的过程，但是cluster集群中，并不需要sentinel来进行节点监控与故障转移，而是由集群中的master们来处理的。