集群分片

复制的问题

 由于复制中，每个数据库都是拥有完整的数据，因此复制的总数据存储量受限于内存最小的数据库节点，如果数据量过大，复制就无能为力了。

分片

分片（Patitioning）就是将数据拆分到多个Redis实例的过程，这样每个Redis实例将只包含完整数据的一部分。

分片场景

常见的分片方式:

1、按照范围分片

2、哈希分片，例如一致性哈希

常见的分片的实现：

①客户端分片

②通过代分片，比如：twemproxy

③查询路由：就是发送查询到一个随机实例，这个实例会保证转发你的查询到正确的节点，redis集群在客户端的帮助下，实现了查询路由的一种混合形式，请求不是直接从redis实例转发到另一个实例，而是客户端收到重定向到正确的节点

④在服务端进行分片，Redis采用哈希槽（hash slot）的方式在服务器端进行分片：

Redis集群有16384个哈希槽，使用健CrC16对16384取模来计算一个键所属的哈希槽

Redis分片的缺点

1、不支持涉及多建的操作，如mget，如果所操作的健都在同一个节点，就正常执行，否则会提示报错

2、分片的粒度是健，因此每个键对应的值不要太大

3、数据备份会比较麻烦，备份数据时你需要聚合多个实例和主机的持久化文件

4、扩容的处理比较麻烦

5、故障的恢复的处理会比较麻烦，可能需要重新梳理Master和Slave的关系，并调整每个复制集里面的数据

Redis集群

由于数据量过大，单个复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展，每个复制集只负责存储数据集的一部分，这就是Redis的集群

1、在以前版本中，Redis的集群是依靠客户端分片来完成，但是这样会有很多缺点，比如维护成本高，需要客户端编码解决；增加、移除节点都比较繁琐等

2、Redis3.0新增的一大特性就是支持集群，在不降低性能的情况下，还提供了网络分区的可访问性和支持对主数据库故障的恢复。

3、使用集群后，都只能使用默认的0号数据库

4、每个redis集群节点需要两个TCP连接打开，正常的TCP端口用来服务客户端，例如6379，家10000的端口用作数据端口，必须保证防火墙打开这两个端口

5、Redis集群不保证强一致性，这意味着在特定的条件下，Redis集群可能会丢掉一些被系统收到的写入请求命令（Master传播命令返回OK后挂掉，slave还没有收到广播）

集群的架构

1、所有的Redis节点彼此互联，内部使用二进制协议优化传输速度和宽带

2、节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效

3、客户端与redis节点直连，不需要中间的proxy层。客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可

4、集群把所有的物理节点映射到【0-16383】插槽上，集群负责维护：节点—插槽—值 的关系

集群操作的基本命令

CLUSTER INFO

CLUSTER NODES

CLUSTER MEET <IP> <PORT>

CLUSTER FORGET <NODE_ID>

CLUSTER REPLICATE <NODE_ID>

CLUSTER SAVECONFIG

CLUSTER ADDSLOTS <SLOT>

CLUSTER DELSLOTS <SLOT>

CLUSTER FLUSHSLOTS <SLOT>

CLUSTER SETSLOT <SLOT> NODE <NODE_ID>

CLUSTER SETSLOT <SLOT> MIGRATING <NODE_ID>

CLUSTER SETSLOT <SLOT> IMPORTING <NODE_ID>

CLUSTER SETSLOT <SLOT> STABLE

CLUSTER KEYSLOT <KEY>

CLUSTER COUNTKEYSINSLOT <SLOT>

CLUSTER GETKEYSINSLOT <SLOT> <COUNT>

MIGRATE 目的节点<ip> 目的节点<port> 键名 数据库号码 超时时间 [copy] [replace]