1、单机redis在海量数据面前的瓶颈
2、怎么才能够突破单机瓶颈，让redis支撑海量数据？
3、redis的集群架构
redis cluster
支撑N个redis master node，每个master node都可以挂载多个slave node
读写分离的架构，对于每个master来说，写就写到master，然后读就从mater对应的slave去读
高可用，因为每个master都有salve节点，那么如果mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master
redis cluster（多master + 读写分离 + 高可用）
我们只要基于redis cluster去搭建redis集群即可，不需要手工去搭建replication复制+主从架构+读写分离+哨兵集群+高可用
4、redis cluster vs. replication + sentinal
如果你的数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如你的缓存一般就几个G，单机足够了
replication，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了
redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用redis cluster
hash算法 -> 一致性hash算法（memcached） -> redis cluster，hash slot算法
用不同的算法，就决定了在多个master节点的时候，数据如何分布到这些节点上去，解决这个问题
1、redis cluster介绍
redis cluster
（1）自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据
（2）提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的
在redis cluster架构下，每个redis要放开两个端口号，比如一个是6379，另外一个就是加10000的端口号，比如16379
16379端口号是用来进行节点间通信的，也就是cluster bus的东西，集群总线。cluster bus的通信，用来进行故障检测，配置更新，故障转移授权
cluster bus用了另外一种二进制的协议，主要用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间
2、最老土的hash算法和弊端（大量缓存重建）
3、一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡）
3、一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡）
4、redis cluster的hash slot算法
redis cluster有固定的16384个hash slot，对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot
redis cluster中每个master都会持有部分slot，比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot
hash slot让node的增加和移除很简单，增加一个master，就将其他master的hash slot移动部分过去，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他master上去
移动hash slot的成本是非常低的
客户端的api，可以对指定的数据，让他们走同一个hash slot，通过hash tag来实现
redis cluster: 自动，master+slave复制和读写分离，master+slave高可用和主备切换，支持多个master的hash slot支持数据分布式存储
停止之前所有的实例，包括redis主从和哨兵集群
redis-cli -h 192.168.31.187 -p 6379 SHUTDOW
1、redis cluster的重要配置
cluster-enabled <yes/no>
cluster-config-file <filename>：这是指定一个文件，供cluster模式下的redis实例将集群状态保存在那里，包括集群中其他机器的信息，比如节点的上线和下限，故障转移，不是我们去维护的，给它指定一个文件，让redis自己去维护的
cluster-node-timeout <milliseconds>：节点存活超时时长，超过一定时长，认为节点宕机，master宕机的话就会触发主备切换，slave宕机就不会提供服务
2、在三台机器上启动6个redis实例
（1）在eshop-cache03上部署目录
/etc/redis（存放redis的配置文件），/var/redis/6379（存放redis的持久化文件）
（2）编写配置文件
redis cluster集群，要求至少3个master，去组成一个高可用，健壮的分布式的集群，每个master都建议至少给一个slave，3个master，3个slave，最少的要求
正式环境下，建议都是说在6台机器上去搭建，至少3台机器
保证，每个master都跟自己的slave不在同一台机器上，如果是6台自然更好，一个master+一个slave就死了
3台机器去搭建6个redis实例的redis cluster
mkdir -p /etc/redis-cluster mkdir -p /var/log/redis mkdir -p /var/redis/7001 port 7001 cluster-enabled yes cluster-config-file /etc/redis-cluster/node-7001.conf cluster-node-timeout 15000 daemonize yes pidfile /var/run/redis_7001.pid dir /var/redis/7001 logfile /var/log/redis/7001.log bind 192.168.31.187 appendonly yes
至少要用3个master节点启动，每个master加一个slave节点，先选择6个节点，启动6个实例
将上面的配置文件，在/etc/redis下放6个，分别为: 7001.conf，7002.conf，7003.conf，7004.conf，7005.conf，7006.conf
（3）准备生产环境的启动脚本
在/etc/init.d下，放6个启动脚本，分别为: redis_7001, redis_7002, redis_7003, redis_7004, redis_7005, redis_7006
每个启动脚本内，都修改对应的端口号
（4）分别在3台机器上，启动6个redis实例
将每个配置文件中的slaveof给删除
3、创建集群
下面方框内的内容废弃掉
wget https://cache.ruby-lang.org/pub/ruby/2.3/ruby-2.3.1.tar.gz tar -zxvf ruby-2.3.1.tar.gz ./configure -prefix=/usr/local/ruby make && make install cd /usr/local/ruby cp bin/ruby /usr/local/bin cp bin/gem /usr/local/bin wget http://rubygems.org/downloads/redis-3.3.0.gem gem install -l ./redis-3.3.0.gem gem list --check redis gem
yum install -y ruby
yum install -y rubygems
gem install redis
cp /usr/local/redis-3.2.8/src/redis-trib.rb /usr/local/bin
redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.31.187:7001 192.168.31.187:7002 192.168.31.19:7003 192.168.31.19:7004 192.168.31.227:7005 192.168.31.227:7006
--replicas: 每个master有几个slave
6台机器，3个master，3个slave，尽量自己让master和slave不在一台机器上
yes
redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001
4、读写分离+高可用+多master
读写分离：每个master都有一个slave
高可用：master宕机，slave自动被切换过去
多master：横向扩容支持更大数据量
redis cluster，提供了多个master，数据可以分布式存储在多个master上;
每个master都带着slave，自动就做读写分离; 每个master如果故障，那么久会自动将slave切换成master，高可用
1、实验多master写入 -> 海量数据的分布式存储
你在redis cluster写入数据的时候，其实是你可以将请求发送到任意一个master上去执行
但是，每个master都会计算这个key对应的CRC16值，然后对16384个hashslot取模，找到key对应的hashslot，找到hashslot对应的master
如果对应的master就在自己本地的话，set mykey1 v1，mykey1这个key对应的hashslot就在自己本地，那么自己就处理掉了
但是如果计算出来的hashslot在其他master上，那么就会给客户端返回一个moved error，告诉你，你得到哪个master上去执行这条写入的命令
什么叫做多master的写入，就是每条数据只能存在于一个master上，不同的master负责存储不同的数据，分布式的数据存储
100w条数据，5个master，每个master就负责存储20w条数据，分布式数据存储
大型的java系统架构，还专注在大数据系统架构，分布式，分布式存储，hadoop hdfs，分布式资源调度，hadoop yarn，分布式计算，hadoop mapreduce/hive
分布式的nosql数据库，hbase，分布式的协调，zookeeper，分布式通用计算引擎，spark，分布式的实时计算引擎，storm
如果你要处理海量数据，就涉及到了一个名词，叫做大数据，只要涉及到大数据，那么其实就会涉及到分布式
redis是作为大规模缓存架构中的底层的核心存储的支持
高并发、高性能、每日上亿流量，redis持久化 -> 灾难的时候，做数据恢复，复制 -> 读写分离，扩容slave，支撑更高的读吞吐，
redis怎么支撑读QPS超过10万，几十万; 哨兵，在redis主从，一主多从，怎么保证99.99%可用性; redis cluster，海量数据
redis cluster，跟elasticsearch，很多底层的分布式原理，都是类似的
redis AOF，fsync
redis cluster，写可以到任意master，任意master计算key的hashslot以后，告诉client，重定向，路由到其他mater去执行，分布式存储的一个经典的做法
elasticsearch，建立索引的时候，也会根据doc id/routing value，做路由，路由到某个其他节点，重定向到其他节点去执行
分布式的一些，hadoop，spark，storm里面很多核心的思想都是类似的
2、实验不同master各自的slave读取 -> 读写分离
在这个redis cluster中，如果你要在slave读取数据，那么需要带上readonly指令，get mykey1
redis-cli -c启动，就会自动进行各种底层的重定向的操作
实验redis cluster的读写分离的时候，会发现有一定的限制性，默认情况下，redis cluster的核心的理念，主要是用slave做高可用的，
每个master挂一两个slave，主要是做数据的热备，还有master故障时的主备切换，实现高可用的
redis cluster默认是不支持slave节点读或者写的，跟手动基于replication搭建的主从架构不一样的
slave node，readonly，get，这个时候才能在slave node进行读取
读写分离，是为了什么，主要是因为要建立一主多从的架构，才能横向任意扩展slave node去支撑更大的读吞吐量
redis cluster的架构下，实际上本身master就是可以任意扩展的，你如果要支撑更大的读吞吐量，或者写吞吐量，或者数据量，
都可以直接对master进行横向扩展就可以了，也可以实现支撑更高的读吞吐的效果
3、实验自动故障切换 -> 高可用性
redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001
比如把master1，187:7001，杀掉，看看它对应的19:7004能不能自动切换成master，可以自动切换
切换成master后的19:7004，可以直接读取数据
再试着把187:7001给重新启动，恢复过来，自动作为slave挂载到了19:7004上面去
redis cluster模式下，不建议做物理的读写分离了
建议通过master的水平扩容，来横向扩展读写吞吐量，还有支撑更多的海量数据
redis单机，读吞吐是5w/s，写吞吐2w/s
扩展redis更多master，那么如果有5台master，不就读吞吐可以达到总量25/s QPS，写可以达到10w/s QPS
redis单机，内存，6G，8G，fork类操作的时候很耗时，会导致请求延时的问题
扩容到5台master，能支撑的总的缓存数据量就是30G，40G -> 100台，600G，800G，甚至1T+，海量数据
redis扩容：
1、加入新master
mkdir -p /var/redis/7007 port 7007 cluster-enabled yes cluster-config-file /etc/redis-cluster/node-7007.conf cluster-node-timeout 15000 daemonize yes pidfile /var/run/redis_7007.pid dir /var/redis/7007 logfile /var/log/redis/7007.log bind 192.168.31.227 appendonly yes
搞一个7007.conf，再搞一个redis_7007启动脚本
手动启动一个新的redis实例，在7007端口上
redis-trib.rb add-node 192.168.31.227:7007 192.168.31.187:7001 redis-trib.rb check 192.168.31.187:7001
连接到新的redis实例上，cluster nodes，确认自己是否加入了集群，作为了一个新的master
2、reshard一些数据过去
resharding的意思就是把一部分hash slot从一些node上迁移到另外一些node上
redis-trib.rb reshard 192.168.31.187:7001
要把之前3个master上，总共4096个hashslot迁移到新的第四个master上去
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)?
3、添加node作为slave
eshop-cache03 mkdir -p /var/redis/7008 port 7008 cluster-enabled yes cluster-config-file /etc/redis-cluster/node-7008.conf cluster-node-timeout 15000 daemonize yes pidfile /var/run/redis_7008.pid dir /var/redis/7008 logfile /var/log/redis/7008.log bind 192.168.31.227 appendonly yes redis-trib.rb add-node --slave --master-id 28927912ea0d59f6b790a50cf606602a5ee48108 192.168.31.227:7008 192.168.31.187:7001
4、删除node
先用resharding将数据都移除到其他节点，确保node为空之后，才能执行remove操作
redis-trib.rb del-node 192.168.31.187:7001 bd5a40a6ddccbd46a0f4a2208eb25d2453c2a8db
2个是1365，1个是1366
当你清空了一个master的hashslot时，redis cluster就会自动将其slave挂载到其他master上去
这个时候就只要删除掉master就可以了
slave的自动迁移
比如现在有10个master，每个有1个slave，然后新增了3个slave作为冗余，有的master就有2个slave了，有的master出现了salve冗余
如果某个master的slave挂了，那么redis cluster会自动迁移一个冗余的slave给那个master
只要多加一些冗余的slave就可以了
为了避免的场景，就是说，如果你每个master只有一个slave，万一说一个slave死了，然后很快，master也死了，那可用性还是降低了
但是如果你给整个集群挂载了一些冗余slave，那么某个master的slave死了，冗余的slave会被自动迁移过去，作为master的新slave，此时即使那个master也死了
还是有一个slave会切换成master的
之前有一个master是有冗余slave的，直接让其他master其中的一个slave死掉，然后看有冗余slave会不会自动挂载到那个master