Redis 从入门到弃坑

简介

Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。

基础数据结构

• String: 字符串
• Hash: 散列
• List: 列表
• Set: 集合
• Sorted Set: 有序集合(ZSet)

开发中日常用到的以String以及Hash为主。

持久化技术

节选自：DBAplus社群

Redis的持久化技术，主要是RDB和AOF两种持久化方案。

持久化的功能：Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免进程退出导致数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式（数据或命令）从内存保存到硬盘。当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数据恢复。除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。

Redis持久化分为RDB持久化和AOF持久化，前者将当前数据保存到硬盘，后者则是将每次执行的写命令保存到硬盘（类似于MySQL的Binlog）。由于AOF持久化的实时性更好，即当进程意外退出时丢失的数据更少，因此AOF是目前主流的持久化方式，不过RDB持久化仍然有其用武之地。

高可用概述

在Redis中，实现高可用的技术主要包括持久化、复制、哨兵和集群，下面分别说明它们的作用，以及解决了什么样的问题：

• 持久化：持久化是最简单的高可用方法，有时甚至不被归为高可用的手段，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
• 复制：复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在复制基础上实现高可用的。复制主要实现了数据的多机备份以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷是故障恢复无法自动化、写操作无法负载均衡、存储能力受到单机的限制。
• 哨兵：在复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷是写操作无法负载均衡、存储能力受到单机的限制。
• 集群：通过集群，Redis解决了写操作无法负载均衡以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

RDB持久化

RDB持久化是将当前进程中的数据生成快照保存到硬盘（因此也称作快照持久化），保存的文件后缀是rdb；当Redis重新启动时，可以读取快照文件恢复数据。

触发条件

RDB持久化的触发分为手动触发和自动触发两种。

手动触发

save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件。

save命令会阻塞Redis服务器进程，直到RDB文件创建完毕为止，在Redis服务器阻塞期间，服务器不能处理任何命令请求。【因此save已基本被废弃，线上环境要杜绝save的使用】

而bgsave命令会创建一个子进程，由子进程来负责创建RDB文件，父进程(即Redis主进程)则继续处理请求。

自动触发

save m n

自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n，指定当m秒内发生n次变化时，会触发bgsave。

除了save m n以外，还有一些其他情况会触发bgsave：

• 在主从复制场景下，如果从节点执行全量复制操作，则主节点会执行bgsave命令，并将rdb文件发送给从节点；
  
• 执行shutdown命令时，自动执行rdb持久化
  

启动时加载

RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的，并没有专门的命令。但是由于AOF的优先级更高，因此当AOF开启时，Redis会优先载入AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会在Redis服务器启动时检测RDB文件，并自动载入。服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态，直到载入完成为止。

常用配置

• save m n：bgsave自动触发的条件；如果没有save m n配置，相当于自动的RDB持久化关闭，不过此时仍可以通过其他方式触发。
• stop-writes-on-bgsave-error yes：当bgsave出现错误时，Redis是否停止执行写命令；设置为yes，则当硬盘出现问题时，可以及时发现，避免数据的大量丢失；设置为no，则Redis无视bgsave的错误继续执行写命令，当对Redis服务器的系统(尤其是硬盘)使用了监控时，该选项考虑设置为no。
• rdbcompression yes：是否开启RDB文件压缩。
• rdbchecksum yes：是否开启RDB文件的校验，在写入文件和读取文件时都起作用；关闭checksum在写入文件和启动文件时大约能带来10%的性能提升，但是数据损坏时无法发现。
• dbfilename dump.rdb：RDB文件名。
• dir ./：RDB文件和AOF文件所在目录。

AOF持久化

RDB持久化是将进程数据写入文件，而AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中（有点像MySQL的binlog）；当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。

与RDB相比，AOF的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案

Redis服务器默认开启RDB，关闭AOF；要开启AOF，需要在配置文件中配置：

appendonly yes

执行流程

由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发，下面介绍AOF的执行流程。

AOF的执行流程包括：

• 命令追加(append)：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf；
• 文件写入(write)和文件同步(sync)：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘；
• 文件重写(rewrite)：定期重写AOF文件，达到压缩的目的。

文件同步策略：

AOF缓存区的同步文件策略由参数appendfsync控制，各个值的含义如下：

• always：命令写入aof_buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件，fsync完成后线程返回。这种情况下，每次有写命令都要同步到AOF文件，硬盘IO成为性能瓶颈，Redis只能支持大约几百TPS写入，严重降低了Redis的性能；即便是使用固态硬盘（SSD），每秒大约也只能处理几万个命令，而且会大大降低SSD的寿命。
• no：命令写入aof_buf后调用系统write操作，不对AOF文件做fsync同步；同步由操作系统负责，通常同步周期为30秒。这种情况下，文件同步的时间不可控，且缓冲区中堆积的数据会很多，数据安全性无法保证。
• everysec：命令写入aof_buf后调用系统write操作，write完成后线程返回；fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec是前述两种策略的折中，是性能和数据安全性的平衡，因此是Redis的默认配置，也是我们推荐的配置。

文件重写触发

文件重写的触发，分为手动触发和自动触发：

• 手动触发：直接调用bgrewriteaof命令，该命令的执行与bgsave有些类似：都是fork子进程进行具体的工作，且都只有在fork时阻塞。
  
• 自动触发：根据auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数，以及aof_current_size和aof_base_size状态确定触发时机。只有当auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage两个参数同时满足时，才会自动触发AOF重写，即bgrewriteaof操作。

• auto-aof-rewrite-min-size：执行AOF重写时，文件的最小体积，默认值为64MB。
• auto-aof-rewrite-percentage：执行AOF重写时，当前AOF大小(即aof_current_size)和上一次重写时AOF大小(aof_base_size)的比值。

其中，参数可以通过config get命令查看，状态可以通过info persistence查看。

文件重写的流程如下：

• Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行 bgsave/bgrewriteaof的子进程，如果存在则bgrewriteaof命令直接返回，如果存在bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行。前面曾介绍过，这个主要是基于性能方面的考虑。
  
• 父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的。
  
• 父进程fork后，bgrewriteaof命令返回”Background append only file rewrite started”信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令。Redis的所有写命令依然写入AOF缓冲区，并根据appendfsync策略同步到硬盘，保证原有AOF机制的正确。
  由于fork操作使用写时复制技术，子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令，因此Redis使用AOF重写缓冲区(图中的aof_rewrite_buf)保存这部分数据，防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说，bgrewriteaof执行期间，Redis的写命令同时追加到aof_buf和aof_rewirte_buf两个缓冲区。
  
• 子进程根据内存快照，按照命令合并规则写入到新的AOF文件。
  
• 子进程写完新的AOF文件后，向父进程发信号，父进程更新统计信息，具体可以通过info persistence查看。
  父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件，这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致。
  使用新的AOF文件替换老文件，完成AOF重写。
  

启动时加载

前面提到过，当AOF开启时，Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会载入RDB文件恢复数据。当AOF开启，但AOF文件不存在时，即使RDB文件存在也不会加载(更早的一些版本可能会加载，但3.0不会)

常用配置

• appendonly no：是否开启AOF
• appendfilename “appendonly.aof”：AOF文件名
• dir ./：RDB文件和AOF文件所在目录
• appendfsync everysec：fsync持久化策略
• no-appendfsync-on-rewrite no：AOF重写期间是否禁止fsync；如果开启该选项，可以减轻文件重写时CPU和硬盘的负载（尤其是硬盘），但是可能会丢失AOF重写期间的数据；需要在负载和安全性之间进行平衡
• auto-aof-rewrite-percentage 100：文件重写触发条件之一
• auto-aof-rewrite-min-size 64mb：文件重写触发提交之一
• aof-load-truncated yes：如果AOF文件结尾损坏，Redis启动时是否仍载入AOF文件

常见问题

RDB和AOF的优缺点

RDB和AOF各有优缺点：

RDB持久化

优点：RDB文件紧凑，体积小，网络传输快，适合全量复制；恢复速度比AOF快很多。当然，与AOF相比，RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。

缺点：RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化，而在数据越来越重要的今天，数据的大量丢失很多时候是无法接受的，因此AOF持久化成为主流。此外，RDB文件需要满足特定格式，兼容性差（如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件）。

AOF持久化

与RDB持久化相对应，AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好，缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。

持久化策略选择

下面分场景来讨论持久化策略的选择，下面的讨论也只是作为参考，实际方案可能更复杂更具多样性。

1）如果Redis中的数据完全丢弃也没有关系（如Redis完全用作DB层数据的cache），那么无论是单机，还是主从架构，都可以不进行任何持久化。

2）在单机环境下（对于个人开发者，这种情况可能比较常见），如果可以接受十几分钟或更多的数据丢失，选择RDB对Redis的性能更加有利；如果只能接受秒级别的数据丢失，应该选择AOF。

3）但在多数情况下，我们都会配置主从环境，slave的存在既可以实现数据的热备，也可以进行读写分离分担Redis读请求，以及在master宕掉后继续提供服务。

在这种情况下，一种可行的做法是：

• master：完全关闭持久化（包括RDB和AOF），这样可以让master的性能达到最好；
• slave：关闭RDB，开启AOF（如果对数据安全要求不高，开启RDB关闭AOF也可以），并定时对持久化文件进行备份（如备份到其他文件夹，并标记好备份的时间）；然后关闭AOF的自动重写，然后添加定时任务，在每天Redis闲时（如凌晨12点）调用bgrewriteaof。

4）异地灾备：上述讨论的几种持久化策略，针对的都是一般的系统故障，如进程异常退出、宕机、断电等，这些故障不会损坏硬盘。但是对于一些可能导致硬盘损坏的灾难情况，如火灾地震，就需要进行异地灾备。

例如对于单机的情形，可以定时将RDB文件或重写后的AOF文件，通过scp拷贝到远程机器，如阿里云、AWS等；对于主从的情形，可以定时在master上执行bgsave，然后将RDB文件拷贝到远程机器，或者在slave上执行bgrewriteaof重写AOF文件后，将AOF文件拷贝到远程机器上。

一般来说，由于RDB文件文件小、恢复快，因此灾难恢复常用RDB文件；异地备份的频率根据数据安全性的需要及其它条件来确定，但最好不要低于一天一次。

fork阻塞：CPU的阻塞

在Redis的实践中，众多因素限制了Redis单机的内存不能过大，例如：

• 当面对请求的暴增，需要从库扩容时，Redis内存过大会导致扩容时间太长；
• 当主机宕机时，切换主机后需要挂载从库，Redis内存过大导致挂载速度过慢；
• 以及持久化过程中的fork操作，下面详细说明。

首先说明一下fork操作：

父进程通过fork操作可以创建子进程；子进程创建后，父子进程共享代码段，不共享进程的数据空间，但是子进程会获得父进程的数据空间的副本。在操作系统fork的实际实现中，基本都采用了写时复制技术，即在父/子进程试图修改数据空间之前，父子进程实际上共享数据空间；但是当父/子进程的任何一个试图修改数据空间时，操作系统会为修改的那一部分(内存的一页)制作一个副本。

虽然fork时，子进程不会复制父进程的数据空间，但是会复制内存页表（页表相当于内存的索引、目录）；父进程的数据空间越大，内存页表越大，fork时复制耗时也会越多。

在Redis中，无论是RDB持久化的bgsave，还是AOF重写的bgrewriteaof，都需要fork出子进程来进行操作。如果Redis内存过大，会导致fork操作时复制内存页表耗时过多；而Redis主进程在进行fork时，是完全阻塞的，也就意味着无法响应客户端的请求，会造成请求延迟过大。

对于不同的硬件、不同的操作系统，fork操作的耗时会有所差别，一般来说，如果Redis单机内存达到了10GB，fork时耗时可能会达到百毫秒级别（如果使用Xen虚拟机，这个耗时可能达到秒级别）。因此，一般来说Redis单机内存一般要限制在10GB以内；不过这个数据并不是绝对的，可以通过观察线上环境fork的耗时来进行调整。观察的方法如下：执行命令info stats，查看latest_fork_usec的值，单位为微秒。

为了减轻fork操作带来的阻塞问题，除了控制Redis单机内存的大小以外，还可以适度放宽AOF重写的触发条件、选用物理机或高效支持fork操作的虚拟化技术等，例如使用Vmware或KVM虚拟机，不要使用Xen虚拟机。

AOF追加阻塞：硬盘的阻塞

前面提到过，在AOF中，如果AOF缓冲区的文件同步策略为everysec，则：在主线程中，命令写入aof_buf后调用系统write操作，write完成后主线程返回；fsync同步文件操作由专门的文件同步线程每秒调用一次。

这种做法的问题在于，如果硬盘负载过高，那么fsync操作可能会超过1s；如果Redis主线程持续高速向aof_buf写入命令，硬盘的负载可能会越来越大，IO资源消耗更快；如果此时Redis进程异常退出，丢失的数据也会越来越多，可能远超过1s。

为此，Redis的处理策略是这样的：主线程每次进行AOF会对比上次fsync成功的时间；如果距上次不到2s，主线程直接返回；如果超过2s，则主线程阻塞直到fsync同步完成。因此，如果系统硬盘负载过大导致fsync速度太慢，会导致Redis主线程的阻塞；此外，使用everysec配置，AOF最多可能丢失2s的数据，而不是1s。

AOF追加阻塞问题定位的方法：

1）监控info Persistence中的aof_delayed_fsync：当AOF追加阻塞发生时（即主线程等待fsync而阻塞），该指标累加。

2）AOF阻塞时的Redis日志：

Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy?). Writing the AOF buffer without waiting for fsync to complete, this may slow down Redis.

3）如果AOF追加阻塞频繁发生，说明系统的硬盘负载太大；可以考虑更换IO速度更快的硬盘，或者通过IO监控分析工具对系统的IO负载进行分析，如iostat（系统级io）、iotop（io版的top）、pidstat等。

哨兵部署

摘自：http://www.redis.cn/articles/20181020001.html

Redis Sentinel，即Redis哨兵，在Redis 2.8版本开始引入。哨兵的核心功能是主节点的自动故障转移。下面是Redis官方文档对于哨兵功能的描述：

• **监控（Monitoring）：**哨兵会不断地检查主节点和从节点是否运作正常。
• **自动故障转移（Automatic Failover）：**当主节点不能正常工作时，哨兵会开始自动故障转移操作，它会将失效主节点的其中一个从节点升级为新的主节点，并让其他从节点改为复制新的主节点。
• **配置提供者（Configuration Provider）：**客户端在初始化时，通过连接哨兵来获得当前Redis服务的主节点地址。
• **通知（Notification）：**哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端。

其中，监控和自动故障转移功能，使得哨兵可以及时发现主节点故障并完成转移；而配置提供者和通知功能，则需要在与客户端的交互中才能体现。

这里对“客户端”一词在文章中的用法做一个说明：在前面的文章中，只要通过API访问Redis服务器，都会称作客户端，包括Redis-cli、Java客户端Jedis等。为了便于区分说明，本文中的客户端并不包括Redis-cli，而是比Redis-cli更加复杂：Redis-cli使用的是Redis提供的底层接口，而客户端则对这些接口、功能进行了封装，以便充分利用哨兵的配置提供者和通知功能。

它由两部分组成：

• **哨兵节点：**哨兵系统由一个或多个哨兵节点组成，哨兵节点是特殊的Redis节点，不存储数据。
• **数据节点：**主节点和从节点都是数据节点。

哨兵系统的搭建过程，有几点需要注意：

• 哨兵系统中的主从节点，与普通的主从节点并没有什么区别，故障发现和转移是由哨兵来控制和完成的。
• 哨兵节点本质上是Redis节点。
• 每个哨兵节点，只需要配置监控主节点，便可以自动发现其他的哨兵节点和从节点。
• 在哨兵节点启动和故障转移阶段，各个节点的配置文件会被重写（Config Rewrite）。
• 本章的例子中，一个哨兵只监控了一个主节点；实际上，一个哨兵可以监控多个主节点，通过配置多条sentinel monitor即可实现。

客户端

需要注意的是，哨兵只是配置提供者，而不是代理。二者的区别在于：

• 如果是配置提供者，客户端在通过哨兵获得主节点信息后，会直接建立到主节点的连接，后续的请求（如set/get）会直接发向主节点；
• 如果是代理，客户端的每一次请求都会发向哨兵，哨兵再通过主节点处理请求。

基本原理

关于哨兵的原理，关键是了解以下几个概念：

**定时任务：**每个哨兵节点维护了3个定时任务。定时任务的功能分别如下：通过向主从节点发送info命令获取最新的主从结构；通过发布订阅功能获取其他哨兵节点的信息；通过向其他节点发送ping命令进行心跳检测，判断是否下线。

**主观下线：**在心跳检测的定时任务中，如果其他节点超过一定时间没有回复，哨兵节点就会将其进行主观下线。顾名思义，主观下线的意思是一个哨兵节点“主观地”判断下线；与主观下线相对应的是客观下线。

**客观下线：**哨兵节点在对主节点进行主观下线后，会通过sentinel is-master-down-by-addr命令询问其他哨兵节点该主节点的状态；如果判断主节点下线的哨兵数量达到一定数值，则对该主节点进行客观下线。

需要特别注意的是，客观下线是主节点才有的概念；如果从节点和哨兵节点发生故障，被哨兵主观下线后，不会再有后续的客观下线和故障转移操作。

**选举领导者哨兵节点：**当主节点被判断客观下线以后，各个哨兵节点会进行协商，选举出一个领导者哨兵节点，并由该领导者节点对其进行故障转移操作。

监视该主节点的所有哨兵都有可能被选为领导者，选举使用的算法是Raft算法；Raft算法的基本思路是先到先得：即在一轮选举中，哨兵A向B发送成为领导者的申请，如果B没有同意过其他哨兵，则会同意A成为领导者。选举的具体过程这里不做详细描述，一般来说，哨兵选择的过程很快，谁先完成客观下线，一般就能成为领导者。

**故障转移：**选举出的领导者哨兵，开始进行故障转移操作，该操作大体可以分为3个步骤：

• 在从节点中选择新的主节点：选择的原则是，首先过滤掉不健康的从节点；然后选择优先级最高的从节点（由slave-priority指定）；如果优先级无法区分，则选择复制偏移量最大的从节点；如果仍无法区分，则选择runid最小的从节点。
• 更新主从状态：通过slaveof no one命令，让选出来的从节点成为主节点；并通过slaveof命令让其他节点成为其从节点。
• 将已经下线的主节点（即6379）设置为新的主节点的从节点，当6379重新上线后，它会成为新的主节点的从节点。

配置

**配置1：**sentinel monitor {masterName} {masterIp} {masterPort} {quorum}

sentinel monitor是哨兵最核心的配置，在前文讲述部署哨兵节点时已说明，其中：masterName指定了主节点名称，masterIp和masterPort指定了主节点地址，quorum是判断主节点客观下线的哨兵数量阈值：当判定主节点下线的哨兵数量达到quorum时，对主节点进行客观下线。建议取值为哨兵数量的一半加1。

**配置2：**sentinel down-after-milliseconds {masterName} {time}

sentinel down-after-milliseconds与主观下线的判断有关：哨兵使用ping命令对其他节点进行心跳检测，如果其他节点超过down-after-milliseconds配置的时间没有回复，哨兵就会将其进行主观下线。该配置对主节点、从节点和哨兵节点的主观下线判定都有效。

down-after-milliseconds的默认值是30000，即30s；可以根据不同的网络环境和应用要求来调整：值越大，对主观下线的判定会越宽松，好处是误判的可能性小，坏处是故障发现和故障转移的时间变长，客户端等待的时间也会变长。例如，如果应用对可用性要求较高，则可以将值适当调小，当故障发生时尽快完成转移；如果网络环境相对较差，可以适当提高该阈值，避免频繁误判。

**配置3：**sentinel parallel - syncs {masterName} {number}

sentinel parallel-syncs与故障转移之后从节点的复制有关：它规定了每次向新的主节点发起复制操作的从节点个数。例如，假设主节点切换完成之后，有3个从节点要向新的主节点发起复制；如果parallel-syncs=1，则从节点会一个一个开始复制；如果parallel-syncs=3，则3个从节点会一起开始复制。

parallel-syncs取值越大，从节点完成复制的时间越快，但是对主节点的网络负载、硬盘负载造成的压力也越大；应根据实际情况设置。例如，如果主节点的负载较低，而从节点对服务可用的要求较高，可以适量增加parallel-syncs取值。parallel-syncs的默认值是1。

**配置4：**sentinel failover - timeout {masterName} {time}

sentinel failover-timeout与故障转移超时的判断有关，但是该参数不是用来判断整个故障转移阶段的超时，而是其几个子阶段的超时，例如如果主节点晋升从节点时间超过timeout，或从节点向新的主节点发起复制操作的时间（不包括复制数据的时间）超过timeout，都会导致故障转移超时失败。

failover-timeout的默认值是180000，即180s；如果超时，则下一次该值会变为原来的2倍。

**配置5：**除上述几个参数外，还有一些其他参数，如安全验证相关的参数，这里不做介绍。

实践建议

• 哨兵节点的数量应不止一个。一方面增加哨兵节点的冗余，避免哨兵本身成为高可用的瓶颈；另一方面减少对下线的误判。此外，这些不同的哨兵节点应部署在不同的物理机上。
• 哨兵节点的数量应该是奇数，便于哨兵通过投票做出“决策”：领导者选举的决策、客观下线的决策等。
• 各个哨兵节点的配置应一致，包括硬件、参数等；此外，所有节点都应该使用ntp或类似服务，保证时间准确、一致。
• 哨兵的配置提供者和通知客户端功能，需要客户端的支持才能实现，如前文所说的Jedis；如果开发者使用的库未提供相应支持，则可能需要开发者自己实现。
• 当哨兵系统中的节点在Docker（或其他可能进行端口映射的软件）中部署时，应特别注意端口映射可能会导致哨兵系统无法正常工作，因为哨兵的工作基于与其他节点的通信，而Docker的端口映射可能导致哨兵无法连接到其他节点。例如，哨兵之间互相发现，依赖于它们对外宣称的IP和port，如果某个哨兵A部署在做了端口映射的Docker中，那么其他哨兵使用A宣称的port无法连接到A。

集群部署

参考官方文档： https://redis.io/topics/cluster-tutorial

https://www.jianshu.com/p/813a79ddf932 （基本为官方文档部分的中文翻译）

客户端使用参数： https://blog.csdn.net/guying4875/article/details/79045345

https://blog.csdn.net/liuxiao723846/article/details/86715614 （有划重点）

数据sharding

Redis 集群使用数据分片（sharding）而非一致性哈希（consistency hashing）来实现： 一个 Redis 集群包含 16384 个哈希槽（hash slot）， 数据库中的每个键都属于这 16384 个哈希槽的其中一个， 集群使用公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽， 其中 CRC16(key) 语句用于计算键 key 的 CRC16 校验和 。集群中的每个节点负责处理一部分哈希槽。 举个例子， 一个集群可以有三个节点， 其中：

• 节点 A 负责处理 0 号至 5500 号哈希槽。
• 节点 B 负责处理 5501 号至 11000 号哈希槽。
• 节点 C 负责处理 11001 号至 16384 号哈希槽。

这种将哈希槽分布到不同节点的做法使得用户可以很容易地向集群中添加或者删除节点。 比如说：

• 如果用户将新节点 D 添加到集群中， 那么集群只需要将节点 A 、B 、 C 中的某些槽移动到节点 D 就可以了。
• 如果用户要从集群中移除节点 A ， 那么集群只需要将节点 A 中的所有哈希槽移动到节点 B 和节点 C ， 然后再移除空白（不包含任何哈希槽）的节点 A 就可以了。

因为将一个哈希槽从一个节点移动到另一个节点不会造成节点阻塞， 所以无论是添加新节点还是移除已存在节点， 又或者改变某个节点包含的哈希槽数量， 都不会造成集群下线。

数据访问

客户端在初始化的时候只需要知道一个节点的地址即可，客户端会先尝试向这个节点执行命令，比如“get key”，如果key所在的slot刚好在该节点上，则能够直接执行成功。如果slot不在该节点，则节点会返回MOVED错误，同时把该slot对应的节点告诉客户端。客户端可以去该节点执行命令。目前客户端有两种做法获取数据分布表：

1. 一种就是客户端每次根据返回的MOVED信息缓存一个slot对应的节点，但是这种做法在初期会经常造成访问两次集群。
2. 还有一种做法是在节点返回MOVED信息后，通过cluster nodes命令获取整个数据分布表，这样就能每次请求到正确的节点，一旦数据分布表发生变化，请求到错误的节点，返回MOVED信息后，重新执行cluster nodes命令更新数据分布表。

在访问集群的时候，节点可能会返回ASK错误。这种错误是在key对应的slot正在进行数据迁移时产生的，这时候向slot的原节点访问，如果key在迁移源节点上，则该次命令能直接执行。如果key不在迁移源节点上，则会返回ASK错误，描述信息会附上迁移目的节点的地址。客户端这时候要先向迁移目的节点发送ASKING命令，然后执行之前的命令。

这些细节一般都会被客户端sdk封装起来，使用者完全感受不到访问的是集群还是单节点。

故障转移

为了使得集群在一部分节点下线或者无法与集群的大多数（majority）节点进行通讯的情况下， 仍然可以正常运作， Redis 集群对节点使用了主从复制功能： 集群中的每个节点都有 1 个至 N 个复制品（replica）， 其中一个复制品为主节点（master）， 而其余的 N-1 个复制品为从节点（slave）。

集群间节点支持主从关系，复制的逻辑基本复用了单机版的实现。不过还是有些地方需要注意。

• 首先集群间节点建立主从关系不再使用原有的SLAVEOF命令和SLAVEOF配置，而是通过cluster replicate命令，这保证了主从节点需要先完成握手，才能建立主从关系。
• 集群是不能组成链式主从关系的，也就是说从节点不能有自己的从节点。不过对于集群外的没开启集群功能的节点，redis并不干预这些节点去复制集群内的节点，但是在集群故障转移时，这些集群外的节点，集群不会处理。
• 集群内节点想要复制另一个节点，需要保证本节点不再负责任何slot，不然redis也是不允许的。
• 集群内的从节点在与其他节点通信的时候，传递的消息中数据分布表和epoch是master的值。

集群主节点出现故障，发生故障转移，其他主节点会把故障主节点的从节点自动提为主节点，原来的主节点恢复后，自动成为新主节点的从节点。

集群一致性保证

Redis Cluster is not able to guarantee strong consistency. In practical terms this means that under certain conditions it is possible that Redis Cluster will lose writes that were acknowledged by the system to the client.

The first reason why Redis Cluster can lose writes is because it uses asynchronous replication. This means that during writes the following happens:

• Your client writes to the master B.
• The master B replies OK to your client.
• The master B propagates the write to its slaves B1, B2 and B3.

As you can see, B does not wait for an acknowledgement from B1, B2, B3 before replying to the client, since this would be a prohibitive latency penalty for Redis, so if your client writes something, B acknowledges the write, but crashes before being able to send the write to its slaves, one of the slaves (that did not receive the write) can be promoted to master, losing the write forever.

This is very similar to what happens with most databases that are configured to flush data to disk every second, so it is a scenario you are already able to reason about because of past experiences with traditional database systems not involving distributed systems. Similarly you can improve consistency by forcing the database to flush data on disk before replying to the client, but this usually results into prohibitively low performance. That would be the equivalent of synchronous replication in the case of Redis Cluster.

Redis集群无法保证强一致性. 实际上，这意味着在某些情况下，Redis集群可能会丢失系统向客户端确认的写操作。

Redis Cluster可能会丢失写操作的第一个原因是它使用了 异步复制。例如在B向客户端做了响应后，还未复制给从节点B1,B2和B3就挂掉了，之后一个从节点被选举成为主节点，（那么即使之后B节点重启），这个写操作也永久丢失了。