這篇文章主要講解了“Cluster集群能支撐的數(shù)據(jù)有多大”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“Cluster集群能支撐的數(shù)據(jù)有多大”吧！

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本文將對集群的節(jié)點(diǎn)、槽指派、命令執(zhí)行、重新分片、轉(zhuǎn)向、故障轉(zhuǎn)移、消息等各個方面進(jìn)行深入拆解。

redis 集群原理總覽

目的在于掌握什么是 Cluster ?Cluster 分片原理，客戶端定位數(shù)據(jù)原理、故障切換，選主，什么場景使用 Cluster，如何部署集群  …...

• 將數(shù)據(jù)分成多份存在不同實(shí)例上

• 哈希槽與 Redis 實(shí)例映射

• 復(fù)制與故障轉(zhuǎn)移

• 故障檢測

• 故障轉(zhuǎn)移

• 選主流程

• 用表保存鍵值對和實(shí)例的關(guān)聯(lián)關(guān)系可行么

• 重新分配哈希槽

• MOVED 錯誤

• ASK 錯誤

• Gossip 消息

• 實(shí)例的通信頻率

• 降低實(shí)例間的通信開銷

為什么需要 Cluster“

• 65 哥：碼哥，自從用上了你說的哨兵集群實(shí)現(xiàn)故障自動轉(zhuǎn)移后，我終于可以開心的跟女朋友么么噠也不怕 Redis 宕機(jī)深夜宕機(jī)了。

• 可是最近遇到一個糟心的問題，Redis 需要保存 800 萬個鍵值對，占用 20 GB 的內(nèi)存。

• 我就使用了一臺 32G 的內(nèi)存主機(jī)部署，但是 Redis 響應(yīng)有時候非常慢，使用 INFO 命令查看 latest_fork_usec 指標(biāo)(最近一次  fork 耗時)，發(fā)現(xiàn)特別高。

主要是 Redis RDB 持久化機(jī)制導(dǎo)致的，Redis 會 Fork 子進(jìn)程完成 RDB 持久化操作，fork 執(zhí)行的耗時與 Redis  數(shù)據(jù)量成正相關(guān)。

而 Fork 執(zhí)行的時候會阻塞主線程，由于數(shù)據(jù)量過大導(dǎo)致阻塞主線程過長，所以出現(xiàn)了 Redis 響應(yīng)慢的表象。

• 65 哥：隨著業(yè)務(wù)規(guī)模的拓展，數(shù)據(jù)量越來越大。主從架構(gòu)升級單個實(shí)例硬件難以拓展，且保存大數(shù)據(jù)量會導(dǎo)致響應(yīng)慢問題，有什么辦法可以解決么?

保存大量數(shù)據(jù)，除了使用大內(nèi)存主機(jī)的方式，我們還可以使用切片集群。俗話說「眾人拾材火焰高」，一臺機(jī)器無法保存所有數(shù)據(jù)，那就多臺分擔(dān)。

使用 Redis Cluster 集群，主要解決了大數(shù)據(jù)量存儲導(dǎo)致的各種慢問題，同時也便于橫向拓展。

兩種方案對應(yīng)著 Redis 數(shù)據(jù)增多的兩種拓展方案：垂直擴(kuò)展(scale up)、水平擴(kuò)展(scale out)。

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2. 垂直拓展：升級單個 Redis 的硬件配置，比如增加內(nèi)存容量、磁盤容量、使用更強(qiáng)大的 CPU。

3. 水平拓展：橫向增加 Redis 實(shí)例個數(shù)，每個節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

比如需要一個內(nèi)存 24 GB 磁盤 150 GB 的服務(wù)器資源，有以下兩種方案：

水平拓展與垂直拓展

在面向百萬、千萬級別的用戶規(guī)模時，橫向擴(kuò)展的 Redis 切片集群會是一個非常好的選擇。

65 哥：那這兩種方案都有什么優(yōu)缺點(diǎn)呢?

• 垂直拓展部署簡單，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大并且使用 RDB 實(shí)現(xiàn)持久化，會造成阻塞導(dǎo)致響應(yīng)慢。另外受限于硬件和成本，拓展內(nèi)存的成本太大，比如拓展到 1T  內(nèi)存。

• 水平拓展便于拓展，同時不需要擔(dān)心單個實(shí)例的硬件和成本的限制。但是，切片集群會涉及多個實(shí)例的分布式管理問題，需要解決如何將數(shù)據(jù)合理分布到不同實(shí)例，同時還要讓客戶端能正確訪問到實(shí)例上的數(shù)據(jù)。

什么是 Cluster 集群

Redis  集群是一種分布式數(shù)據(jù)庫方案，集群通過分片(sharding)來進(jìn)行數(shù)據(jù)管理(「分治思想」的一種實(shí)踐)，并提供復(fù)制和故障轉(zhuǎn)移功能。

將數(shù)據(jù)劃分為 16384 的 slots，每個節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)一部分槽位。槽位的信息存儲于每個節(jié)點(diǎn)中。

它是去中心化的，如圖所示，該集群有三個 Redis 節(jié)點(diǎn)組成，每個節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)整個集群的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，每個節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)多少可能不一樣。

Redis 集群架構(gòu)

三個節(jié)點(diǎn)相互連接組成一個對等的集群，它們之間通過 Gossip協(xié)議相互交互集群信息，最后每個節(jié)點(diǎn)都保存著其他節(jié)點(diǎn)的 slots 分配情況。

開篇寄語

技術(shù)不是萬能的，程序員也不是最厲害的，一定要搞清楚，不要覺得「老子天下第一」。一旦有了這個意識，可能會耽誤我們的成長。

技術(shù)是為了解決問題的，如果說一個技術(shù)不能解決問題，那這個技術(shù)就一文不值。

不要去炫技，沒有意義。

集群安裝

• 點(diǎn)擊 -> 《Redis 6.X Cluster 集群搭建》查看

一個 Redis  集群通常由多個節(jié)點(diǎn)(node)組成，在剛開始的時候，每個節(jié)點(diǎn)都是相互獨(dú)立的，它們都處于一個只包含自己的集群當(dāng)中，要組建一個真正可工作的集群，我們必須將各個獨(dú)立的節(jié)點(diǎn)連接起來，構(gòu)成一個包含多個節(jié)點(diǎn)的集群。

連接各個節(jié)點(diǎn)的工作可以通過 CLUSTER MEET 命令完成：CLUSTER MEET。

向一個節(jié)點(diǎn) node 發(fā)送 CLUSTER MEET 命令，可以讓 node 節(jié)點(diǎn)與 ip 和 port  所指定的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行握手(handshake)，當(dāng)握手成功時，node 節(jié)點(diǎn)就會將 ip 和 port 所指定的節(jié)點(diǎn)添加到 node 節(jié)點(diǎn)當(dāng)前所在的集群中。

CLUSTER MEET

就好像 node 節(jié)點(diǎn)說：“喂，ip = xx，port = xx  的老哥，要不要加入「碼哥字節(jié)」技術(shù)群，加入集群就找到了一條大神成長之路，關(guān)注「碼哥字節(jié)」公眾號回復(fù)「加群」，是兄弟就跟我一起來!”

關(guān)于 Redis Cluster 集群搭建詳細(xì)步驟，請點(diǎn)擊文末左下角「閱讀原文」或者點(diǎn)擊 -> 《Redis 6.X Cluster  集群搭建》查看，官方關(guān)于 Redis Cluster 的詳情請看：https://redis.io/topics/cluster-tutorial。

Cluster 實(shí)現(xiàn)原理

65 哥：數(shù)據(jù)切片后，需要將數(shù)據(jù)分布在不同實(shí)例上，數(shù)據(jù)和實(shí)例之間如何對應(yīng)上呢?

”Redis 3.0 開始，官方提供了 Redis Cluster 方案實(shí)現(xiàn)了切片集群，該方案就實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)和實(shí)例的規(guī)則。Redis Cluster  方案采用哈希槽(Hash Slot，接下來我會直接稱之為 Slot)，來處理數(shù)據(jù)和實(shí)例之間的映射關(guān)系。

跟著「碼哥字節(jié)」一起進(jìn)入 Cluster 實(shí)現(xiàn)原理探索之旅…...

將數(shù)據(jù)分成多份存在不同實(shí)例上

集群的整個數(shù)據(jù)庫被分為 16384 個槽(slot)，數(shù)據(jù)庫中的每個鍵都屬于這 16384  個槽的其中一個，集群中的每個節(jié)點(diǎn)可以處理 0 個或最多 16384 個槽。

Key 與哈希槽映射過程可以分為兩大步驟：

根據(jù)鍵值對的 key，使用 CRC16 算法，計(jì)算出一個 16 bit 的值;

將 16 bit 的值對 16384 執(zhí)行取模，得到 0 ～ 16383 的數(shù)表示 key 對應(yīng)的哈希槽。

Cluster 還允許用戶強(qiáng)制某個 key 掛在特定槽位上，通過在 key 字符串里面嵌入 tag 標(biāo)記，這就可以強(qiáng)制 key 所掛在的槽位等于 tag  所在的槽位。

哈希槽與 Redis 實(shí)例映射

65 哥：哈希槽又是如何映射到 Redis 實(shí)例上呢?

”在 部署集群的樣例中通過 cluster create 創(chuàng)建，Redis 會自動將 16384 個 哈希槽平均分布在集群實(shí)例上，比如 N  個節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)上的哈希槽數(shù) = 16384 / N 個。

除此之外，可以通過 CLUSTER MEET 命令將 7000、7001、7002  三個節(jié)點(diǎn)連在一個集群，但是集群目前依然處于下線狀態(tài)，因?yàn)槿齻€實(shí)例都沒有處理任何哈希槽。

可以使用 cluster addslots 命令，指定每個實(shí)例上的哈希槽個數(shù)。

65 哥：為啥要手動制定呢?

能者多勞嘛，加入集群中的 Redis 實(shí)例配置不一樣，如果承擔(dān)一樣的壓力，對于垃圾機(jī)器來說就太難了，讓牛逼的機(jī)器多支持一點(diǎn)。

三個實(shí)例的集群，通過下面的指令為每個實(shí)例分配哈希槽：實(shí)例 1負(fù)責(zé) 0 ～ 5460 哈希槽，實(shí)例 2 負(fù)責(zé) 5461~10922 哈希槽，實(shí)例 3 負(fù)責(zé)  10923 ～ 16383 哈希槽。

redis-cli -h 172.16.19.1 –p 6379 cluster addslots 0,5460 redis-cli -h 172.16.19.2 –p 6379 cluster addslots 5461,10922 redis-cli -h 172.16.19.3 –p 6379 cluster addslots 10923,16383

鍵值對數(shù)據(jù)、哈希槽、Redis 實(shí)例之間的映射關(guān)系如下：

數(shù)據(jù)、Slot與實(shí)例的映射

Redis 鍵值對的 key 「碼哥字節(jié)」「牛逼」經(jīng)過 CRC16 計(jì)算后再對哈希槽總個數(shù) 16394 取模，模數(shù)結(jié)果分別映射到實(shí)例 1 與實(shí)例 2  上。

切記，當(dāng) 16384 個槽都分配完全，Redis 集群才能正常工作。

復(fù)制與故障轉(zhuǎn)移

65 哥：Redis 集群如何實(shí)現(xiàn)高可用呢?Master 與 Slave 還是讀寫分離么?

Master 用于處理槽，Slave 節(jié)點(diǎn)則通過《Redis 主從架構(gòu)數(shù)據(jù)同步》方式同步主節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。

當(dāng) Master 下線，Slave 代替主節(jié)點(diǎn)繼續(xù)處理請求。主從節(jié)點(diǎn)之間并沒有讀寫分離， Slave 只用作 Master 宕機(jī)的高可用備份。

Redis Cluster 可以為每個主節(jié)點(diǎn)設(shè)置若干個從節(jié)點(diǎn)，單主節(jié)點(diǎn)故障時，集群會自動將其中某個從節(jié)點(diǎn)提升為主節(jié)點(diǎn)。

如果某個主節(jié)點(diǎn)沒有從節(jié)點(diǎn)，那么當(dāng)它發(fā)生故障時，集群將完全處于不可用狀態(tài)。

不過 Redis 也提供了一個參數(shù)cluster-require-full-coverage可以允許部分節(jié)點(diǎn)故障，其它節(jié)點(diǎn)還可以繼續(xù)提供對外訪問。

比如 7000 主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，作為 slave 的 7003 成為 Master 節(jié)點(diǎn)繼續(xù)提供服務(wù)。當(dāng)下線的節(jié)點(diǎn) 7000 重新上線，它將成為當(dāng)前  70003 的從節(jié)點(diǎn)。

故障檢測

65 哥：在《Redis 高可用篇：Sentinel 哨兵集群原理》我知道哨兵通過監(jiān)控、自動切換主庫、通知客戶端實(shí)現(xiàn)故障自動切換，Cluster  又如何實(shí)現(xiàn)故障自動轉(zhuǎn)移呢?

一個節(jié)點(diǎn)認(rèn)為某個節(jié)點(diǎn)失聯(lián)了并不代表所有的節(jié)點(diǎn)都認(rèn)為它失聯(lián)了。只有當(dāng)大多數(shù)負(fù)責(zé)處理 slot  節(jié)點(diǎn)都認(rèn)定了某個節(jié)點(diǎn)下線了，集群才認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)需要進(jìn)行主從切換。

Redis 集群節(jié)點(diǎn)采用 Gossip 協(xié)議來廣播自己的狀態(tài)以及自己對整個集群認(rèn)知的改變。比如一個節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)某個節(jié)點(diǎn)失聯(lián)了  (PFail)，它會將這條信息向整個集群廣播，其它節(jié)點(diǎn)也就可以收到這點(diǎn)失聯(lián)信息。

關(guān)于 Gossip 協(xié)議可閱讀悟空哥的一篇文章：《病毒入侵，全靠分布式》

如果一個節(jié)點(diǎn)收到了某個節(jié)點(diǎn)失聯(lián)的數(shù)量 (PFail Count) 已經(jīng)達(dá)到了集群的大多數(shù)，就可以標(biāo)記該節(jié)點(diǎn)為確定下線狀態(tài)  (Fail)，然后向整個集群廣播，強(qiáng)迫其它節(jié)點(diǎn)也接收該節(jié)點(diǎn)已經(jīng)下線的事實(shí)，并立即對該失聯(lián)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行主從切換。

故障轉(zhuǎn)移

當(dāng)一個 Slave 發(fā)現(xiàn)自己的主節(jié)點(diǎn)進(jìn)入已下線狀態(tài)后，從節(jié)點(diǎn)將開始對下線的主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行故障轉(zhuǎn)移。

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2. 從下線的 Master 及節(jié)點(diǎn)的 Slave 節(jié)點(diǎn)列表選擇一個節(jié)點(diǎn)成為新主節(jié)點(diǎn)。

3. 新主節(jié)點(diǎn)會撤銷所有對已下線主節(jié)點(diǎn)的 slot 指派，并將這些 slots 指派給自己。

4. 新的主節(jié)點(diǎn)向集群廣播一條 PONG 消息，這條 PONG  消息可以讓集群中的其他節(jié)點(diǎn)立即知道這個節(jié)點(diǎn)已經(jīng)由從節(jié)點(diǎn)變成了主節(jié)點(diǎn)，并且這個主節(jié)點(diǎn)已經(jīng)接管了原本由已下線節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)處理的槽。

5. 新的主節(jié)點(diǎn)開始接收處理槽有關(guān)的命令請求，故障轉(zhuǎn)移完成。

選主流程

65 哥：新的主節(jié)點(diǎn)如何選舉產(chǎn)生的?

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2. 集群的配置紀(jì)元 +1，是一個自曾計(jì)數(shù)器，初始值 0 ，每次執(zhí)行故障轉(zhuǎn)移都會 +1。

3. 檢測到主節(jié)點(diǎn)下線的從節(jié)點(diǎn)向集群廣播一條CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_REQUEST消息，要求所有收到這條消息、并且具有投票權(quán)的主節(jié)點(diǎn)向這個從節(jié)點(diǎn)投票。

4. 這個主節(jié)點(diǎn)尚未投票給其他從節(jié)點(diǎn)，那么主節(jié)點(diǎn)將向要求投票的從節(jié)點(diǎn)返回一條CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_ACK消息，表示這個主節(jié)點(diǎn)支持從節(jié)點(diǎn)成為新的主節(jié)點(diǎn)。

5. 參與選舉的從節(jié)點(diǎn)都會接收CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_ACK消息，如果收集到的票 >= (N/2) + 1  支持，那么這個從節(jié)點(diǎn)就被選舉為新主節(jié)點(diǎn)。

6. 如果在一個配置紀(jì)元里面沒有從節(jié)點(diǎn)能收集到足夠多的支持票，那么集群進(jìn)入一個新的配置紀(jì)元，并再次進(jìn)行選舉，直到選出新的主節(jié)點(diǎn)為止。

跟哨兵類似，兩者都是基于 Raft 算法來實(shí)現(xiàn)的，流程如圖所示：

集群Leader選舉

用表保存鍵值對和實(shí)例的關(guān)聯(lián)關(guān)系可行么

65 哥，我來考考你：“Redis Cluster 方案通過哈希槽的方式把鍵值對分配到不同的實(shí)例上，這個過程需要對鍵值對的 key 做 CRC 計(jì)算并對  哈希槽總數(shù)取模映射到實(shí)例上。如果用一個表直接把鍵值對和實(shí)例的對應(yīng)關(guān)系記錄下來(例如鍵值對 1 在實(shí)例 2 上，鍵值對 2 在實(shí)例 1 上)，這樣就不用計(jì)算  key 和哈希槽的對應(yīng)關(guān)系了，只用查表就行了，Redis 為什么不這么做呢?”

使用一個全局表記錄的話，假如鍵值對和實(shí)例之間的關(guān)系改變(重新分片、實(shí)例增減)，需要修改表。如果是單線程操作，所有操作都要串行，性能太慢。

多線程的話，就涉及到加鎖，另外，如果鍵值對數(shù)據(jù)量非常大，保存鍵值對與實(shí)例關(guān)系的表數(shù)據(jù)所需要的存儲空間也會很大。

而哈希槽計(jì)算，雖然也要記錄哈希槽與實(shí)例時間的關(guān)系，但是哈希槽的數(shù)量少得多，只有 16384 個，開銷很小。

客戶端如何定位數(shù)據(jù)所在實(shí)例

65 哥：客戶端又怎么確定訪問的數(shù)據(jù)到底分布在哪個實(shí)例上呢?

Redis 實(shí)例會將自己的哈希槽信息通過 Gossip 協(xié)議發(fā)送給集群中其他的實(shí)例，實(shí)現(xiàn)了哈希槽分配信息的擴(kuò)散。

這樣，集群中的每個實(shí)例都有所有哈希槽與實(shí)例之間的映射關(guān)系信息。

在切片數(shù)據(jù)的時候是將 key 通過 CRC16 計(jì)算出一個值再對 16384 取模得到對應(yīng)的  Slot，這個計(jì)算任務(wù)可以在客戶端上執(zhí)行發(fā)送請求的時候執(zhí)行。

但是，定位到槽以后還需要進(jìn)一步定位到該 Slot 所在 Redis 實(shí)例。

當(dāng)客戶端連接任何一個實(shí)例，實(shí)例就將哈希槽與實(shí)例的映射關(guān)系響應(yīng)給客戶端，客戶端就會將哈希槽與實(shí)例映射信息緩存在本地。

當(dāng)客戶端請求時，會計(jì)算出鍵所對應(yīng)的哈希槽，在通過本地緩存的哈希槽實(shí)例映射信息定位到數(shù)據(jù)所在實(shí)例上，再將請求發(fā)送給對應(yīng)的實(shí)例。

Redis 客戶端定位數(shù)據(jù)所在節(jié)點(diǎn)

重新分配哈希槽

65 哥：哈希槽與實(shí)例之間的映射關(guān)系由于新增實(shí)例或者負(fù)載均衡重新分配導(dǎo)致改變了咋辦?

集群中的實(shí)例通過 Gossip 協(xié)議互相傳遞消息獲取最新的哈希槽分配信息，但是，客戶端無法感知。

Redis Cluster 提供了重定向機(jī)制：客戶端將請求發(fā)送到實(shí)例上，這個實(shí)例沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，該 Redis  實(shí)例會告訴客戶端將請求發(fā)送到其他的實(shí)例上。

65 哥：Redis 如何告知客戶端重定向訪問新實(shí)例呢?

分為兩種情況：MOVED 錯誤、ASK 錯誤。

MOVED 錯誤

MOVED 錯誤(負(fù)載均衡，數(shù)據(jù)已經(jīng)遷移到其他實(shí)例上)：當(dāng)客戶端將一個鍵值對操作請求發(fā)送給某個實(shí)例，而這個鍵所在的槽并非由自己負(fù)責(zé)的時候，該實(shí)例會返回一個  MOVED 錯誤指引轉(zhuǎn)向正在負(fù)責(zé)該槽的節(jié)點(diǎn)。

GET 公眾號:碼哥字節(jié) (error) MOVED 16330 172.17.18.2:6379

該響應(yīng)表示客戶端請求的鍵值對所在的哈希槽 16330 遷移到了 172.17.18.2 這個實(shí)例上，端口是 6379。這樣客戶端就與  172.17.18.2:6379 建立連接，并發(fā)送 GET 請求。

同時，客戶端還會更新本地緩存，將該 slot 與 Redis 實(shí)例對應(yīng)關(guān)系更新正確。

MOVED 指令

ASK 錯誤

65 哥：如果某個 slot 的數(shù)據(jù)比較多，部分遷移到新實(shí)例，還有一部分沒有遷移咋辦?

如果請求的 key 在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)找到就直接執(zhí)行命令，否則時候就需要 ASK 錯誤響應(yīng)了，槽部分遷移未完成的情況下，如果需要訪問的 key 所在 Slot  正在從從 實(shí)例 1 遷移到 實(shí)例 2，實(shí)例 1 會返回客戶端一條 ASK 報錯信息：客戶端請求的 key 所在的哈希槽正在遷移到實(shí)例 2 上，你先給實(shí)例 2  發(fā)送一個 ASKING 命令，接著發(fā)發(fā)送操作命令。

GET 公眾號:碼哥字節(jié) (error) ASK 16330 172.17.18.2:6379

比如客戶端請求定位到 key = 「公眾號:碼哥字節(jié)」的槽 16330 在實(shí)例 172.17.18.1 上，節(jié)點(diǎn) 1 如果找得到就直接執(zhí)行命令，否則響應(yīng)  ASK 錯誤信息，并指引客戶端轉(zhuǎn)向正在遷移的目標(biāo)節(jié)點(diǎn) 172.17.18.2。

ASK 錯誤

注意：ASK 錯誤指令并不會更新客戶端緩存的哈希槽分配信息。

所以客戶端再次請求 Slot 16330 的數(shù)據(jù)，還是會先給 172.17.18.1 實(shí)例發(fā)送請求，只不過節(jié)點(diǎn)會響應(yīng) ASK  命令讓客戶端給新實(shí)例發(fā)送一次請求。

MOVED指令則更新客戶端本地緩存，讓后續(xù)指令都發(fā)往新實(shí)例。

集群可以設(shè)置多大?

65 哥：有了 Redis Cluster，再也不怕大數(shù)據(jù)量了，我可以無限水平拓展么?

答案是否定的，Redis 官方給的 Redis Cluster 的規(guī)模上線是 1000 個實(shí)例。

65 哥：到底是什么限制了集群規(guī)模呢?

關(guān)鍵在于實(shí)例間的通信開銷，Cluster 集群中的每個實(shí)例都保存所有哈希槽與實(shí)例對應(yīng)關(guān)系信息(Slot 映射到節(jié)點(diǎn)的表)，以及自身的狀態(tài)信息。

在集群之間每個實(shí)例通過 Gossip協(xié)議傳播節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，Gossip 協(xié)議工作原理大概如下：

從集群中隨機(jī)選擇一些實(shí)例按照一定的頻率發(fā)送 PING 消息發(fā)送給挑選出來的實(shí)例，用于檢測實(shí)例狀態(tài)以及交換彼此的信息。PING  消息中封裝了發(fā)送者自身的狀態(tài)信息、部分其他實(shí)例的狀態(tài)信息、Slot 與實(shí)例映射表信息。

實(shí)例接收到 PING 消息后，響應(yīng) PONG 消息，消息包含的信息跟 PING 消息一樣。

集群之間通過 Gossip協(xié)議可以在一段時間之后每個實(shí)例都能獲取其他所有實(shí)例的狀態(tài)信息。

所以在有新節(jié)點(diǎn)加入，節(jié)點(diǎn)故障，Slot 映射變更都可以通過 PING，PONG 的消息傳播完成集群狀態(tài)在每個實(shí)例的傳播同步。

Gossip 消息

發(fā)送的消息結(jié)構(gòu)是 clusterMsgDataGossip結(jié)構(gòu)體組成：

typedef struct {     char nodename[CLUSTER_NAMELEN];  //40字節(jié)     uint32_t ping_sent; //4字節(jié)     uint32_t pong_received; //4字節(jié)     char ip[NET_IP_STR_LEN]; //46字節(jié)     uint16_t port;  //2字節(jié)     uint16_t cport;  //2字節(jié)     uint16_t flags;  //2字節(jié)     uint32_t notused1; //4字節(jié) } clusterMsgDataGossip;

所以每個實(shí)例發(fā)送一個 Gossip消息，就需要發(fā)送 104 字節(jié)。如果集群是 1000 個實(shí)例，那么每個實(shí)例發(fā)送一個 PING 消息則會占用 大約  10KB。

除此之外，實(shí)例間在傳播 Slot 映射表的時候，每個消息還包含了 一個長度為 16384 bit 的 Bitmap。

每一位對應(yīng)一個 Slot，如果值 = 1 則表示這個 Slot 屬于當(dāng)前實(shí)例，這個 Bitmap 占用 2KB，所以一個 PING 消息大約  12KB。

PONG與PING 消息一樣，一發(fā)一回兩個消息加起來就是 24  KB。集群規(guī)模的增加，心跳消息越來越多就會占據(jù)集群的網(wǎng)絡(luò)通信帶寬，降低了集群吞吐量。

實(shí)例的通信頻率

65 哥：碼哥，發(fā)送 PING 消息的頻率也會影響集群帶寬吧?

Redis Cluster 的實(shí)例啟動后，默認(rèn)會每秒從本地的實(shí)例列表中隨機(jī)選出 5 個實(shí)例，再從這 5 個實(shí)例中找出一個最久沒有收到 PING  消息的實(shí)例，把 PING 消息發(fā)送給該實(shí)例。

65 哥：隨機(jī)選擇 5 個，但是無法保證選中的是整個集群最久沒有收到 PING  通信的實(shí)例，有的實(shí)例可能一直沒有收到消息，導(dǎo)致他們維護(hù)的集群信息早就過期了，咋辦呢?

”這個問題問的好，Redis Cluster 的實(shí)例每 100 ms 就會掃描本地實(shí)例列表，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有實(shí)例最近一次收到 PONG 消息的時間 >  cluster-node-timeout / 2。那么就立刻給這個實(shí)例發(fā)送 PING 消息，更新這個節(jié)點(diǎn)的集群狀態(tài)信息。

當(dāng)集群規(guī)模變大，就會進(jìn)一步導(dǎo)致實(shí)例間網(wǎng)絡(luò)通信延遲怎加?？赡軙鸶嗟?PING 消息頻繁發(fā)送。

降低實(shí)例間的通信開銷

• 每個實(shí)例每秒發(fā)送一條 PING消息，降低這個頻率可能會導(dǎo)致集群每個實(shí)例的狀態(tài)信息無法及時傳播。

• 每 100 ms 檢測實(shí)例 PONG消息接收是否超過 cluster-node-timeout / 2，這個是 Redis  實(shí)例默認(rèn)的周期性檢測任務(wù)頻率，我們不會輕易修改。

所以，只能修改 cluster-node-timeout的值：集群中判斷實(shí)例是否故障的心跳時間，默認(rèn) 15 S。

所以，為了避免過多的心跳消息占用集群寬帶，將 cluster-node-timeout調(diào)成 20 秒或者 30 秒，這樣 PONG  消息接收超時的情況就會緩解。

但是，也不能設(shè)置的太大。都則就會導(dǎo)致實(shí)例發(fā)生故障了，卻要等待 cluster-node-timeout時長才能檢測出這個故障，影響集群正常服務(wù)、

總結(jié)

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• 哨兵集群實(shí)現(xiàn)故障自動轉(zhuǎn)移，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量過大導(dǎo)致生成 RDB 時間過長。而 Fork 執(zhí)行的時候會阻塞主線程，由于數(shù)據(jù)量過大導(dǎo)致阻塞主線程過長，所以出現(xiàn)了  Redis 響應(yīng)慢的表象。

• 使用 Redis Cluster 集群，主要解決了大數(shù)據(jù)量存儲導(dǎo)致的各種慢問題，同時也便于橫向拓展。在面向百萬、千萬級別的用戶規(guī)模時，橫向擴(kuò)展的  Redis 切片集群會是一個非常好的選擇。

• 集群的整個數(shù)據(jù)庫被分為 16384 個槽(slot)，數(shù)據(jù)庫中的每個鍵都屬于這 16384 個槽的其中一個，集群中的每個節(jié)點(diǎn)可以處理 0 個或最多  16384 個槽。

• Redis 集群節(jié)點(diǎn)采用 Gossip 協(xié)議來廣播自己的狀態(tài)以及自己對整個集群認(rèn)知的改變。

• 客戶端連接到集群候任何一個實(shí)例后，實(shí)例會將哈希槽與實(shí)例映射信息發(fā)送給客戶端，客戶端將信息保存，用于將 key 定位到對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)。

• 集群并不能無限增加，由于集群通過 Gossip協(xié)議傳播集群實(shí)例信息，所以通信頻率是限制集群大小的主要原因，主要可以通過修改  cluster-node-timeout調(diào)整頻率。

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