1.3 redis cluster hash slot
任一节点宕机，不影响其余两节点。因为key找的是hash slot，而非节点。
redis cluster固定16384个槽位。
// 获得对应hash slot public static int getSlot(String key) { if (key == null) { throw new JedisClusterOperationException("Slot calculation of null is impossible"); } key = JedisClusterHashTagUtil.getHashTag(key); // 使用2的次幂的模运算符进行优化，等价于getCRC16（key）％ 16384 // 1.对key计算CRC16 // 2.对16384取模 return getCRC16(key) & (16384 - 1); }
redis cluster中每个master都持有部分slot，比如3个master，那每个master持5000多hash slot。
hash slot让node的增加移除更简单：
- 增加master，就将其他master的hash slot移部分过去
- 减少master，就将它的hash slot移到其他master
移动hash slot的成本也低。客户端API，可对指定数据，让他们走同一hash slot，通过hash tag实现。
节点间内部通信
通信原理
维护集群元数据。
集中式
集中式的集群元数据存储和维护
集群元数据集中式存储的典型的代表是大数据领域。
storm，分布式大数据实时计算引擎，集中式元数据存储架构，基于zookeeper 的集群维护元数据。
集群有很多元数据，包括hashslot- > node间映射表关系。还有master-> slave之间
关系，故障信息。
将集群元数据（节点信息，故障等）集中存储在某节点。
优点
元数据更新和读取，时效性好。
一旦元数据变更，立即更新到集中式存储，其他节点读取时立即就可感知
- 缺点
所有的元数据的跟新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力
Redis cluster节点间采取的另一种称为
gossip协议
之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据完整
优点
元数据更新较分散，不集中在一个地，更新请求会陆续打到所有节点，有一定延时，降低了压力。
缺点
元数据更新有延时，可能导致集群的一些操作滞后。
我们刚才做reshard，去做另外一个操作，会发现说，configuration error，达成一致。
10000端口
每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口。
每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping之后返回pong。
交换的信息
故障信息，节点的增加和移除，hash slot信息等
gossip协议
- gossip协议维护集群元数据
所有节点都持一份元数据，不同节点如果出现元数据变更，就不断将元数据发给
其他节点，让其他节点也进行元数据的变更。
meet
某节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群，然后新节点就会开始与其他节点通信
redis-trib.rb add-node
其实内部就是发送了一个gossip meet消息给新节点，通知该节点加入集群
ping
每个节点都会频繁给其他节点发ping，其中包含自己的状态，还有维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据。
ping很频繁，而且要携带一些元数据，可能会加重网络负担。
每个节点每s会执行10次ping，每次会选择5个最久没有通信节点。如果发现某节点通信延时达到
cluster_node_timeout / 2
那么立即发送ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了。比如说，两节点之间已经10分钟没有交换数据，那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题。所以cluster_node_timeout可以调节，如果调节比较大，那么会降低发送频率。
每次ping，一个是带上自己节点信息，还有就是带上1/10其他节点信息，发送出去，进行数据交换。至少包含3个其他节点的信息，最多包含总节点-2个其他节点的信息。
pong
返回ping和meet，包含自己的状态和其他信息，也可用于信息广播和更新
fail
某个节点判断另一个节点fail后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机啦！
面向集群的Jedis内部实现原理
基于重定向的客户端
redis-cli -c，自动重定向
请求重定向
客户端可能会挑选任意一个Redis实例去发送命令，每个实例接收到命令，都会计算key对应的hash slot
若在本地就在本地处理，否则返回moved给客户端，让客户端重定向
cluster keyslot mykey
可查看一个key对应的hash slot是什么
用redis-cli的时候，可加入-c参数，支持自动的请求重定向，redis-cli接收到moved之后，会自动重定向到对应的节点执行命令
计算hash slot
计算hash slot的算法，就是根据key计算CRC16值，然后对16384取模，拿到对应的hash slot
用hash tag可以手动指定key对应的slot，同一个hash tag下的key，都会在一个hash slot中，比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}
hash slot查找
节点间通过gossip协议数据交换，就知道每个hash slot在哪个节点上
smart jedis
什么是smart jedis
基于重定向的客户端，很消耗网络IO，因大部分情况可能都会出现一次请求重定向，才能找到正确节点。
所以大部分客户端，比如jedis，都是smart。
本地维护一份hashslot -> node映射表缓存。
大部分情况直接走本地缓存，即可找到hashslot -> node，无需通过节点进行moved重定向。
Jedis Cluster原理
JedisCluster初始化时，会随机选个node，初始化hashslot -> node映射表；
同时为每个节点建个JedisPool连接池。
每次基于JedisCluster操作。
- 首先JedisCluster会在本地计算key的hashslot
- 然后在本地映射表找到对应节点
- 如果那个node正好还是持有那个hashslot，那就ok; 如果进行reshard，可能hashslot已不在那个node，就会返回moved
如果JedisCluter API发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新本地的hashslot -> node映射表缓存
重复上面几个步骤，直到找到对应的节点，如果重试超过5次，那么就报错，JedisClusterMaxRedirectionException
jedis老版本，可能会出现在集群某个节点故障还没完成自动切换恢复时，频繁更新hash slot，频繁ping节点检查活跃，导致大量网络IO开销
jedis最新版本，对于这些过度的hash slot更新和ping，都进行了优化，避免了类似问题
hashslot迁移和ask重定向
如果hash slot正在迁移，那么会返回ask重定向给jedis
jedis接收到ask重定向之后，会重新定位到目标节点去执行，但是因为ask发生在hash slot迁移过程中，所以JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存
已经可以确定说，hashslot已经迁移完了，moved是会更新本地hashslot->node映射表缓存的
高可用性与主备切换原理
原理几乎跟哨兵类似
判断节点宕机
若一个节点认为另外一个节点宕机，即pfail - 主观宕机
若多个节点都认为另外一个节点宕机，即fail - 客观宕机
跟哨兵的原理几乎一样，sdown - odown
在cluster-node-timeout内，某个节点一直没有返回pong，那么就被认为pfail
若一个节点认为某个节点pfail，那么会在gossip ping消息中，ping给其他节点，若超过半数的节点都认为pfail，那么就会变成fail
从节点过滤
对宕机的master node，从其所有的slave node中，选择一个切换成master node
检查每个slave node与master node断开连接的时间，如果超过了
cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor
那么就没有资格切换成master，这个也跟哨兵是一样的，从节点超时过滤的步骤
从节点选举
哨兵：对所有从节点进行排序，slave priority，offset，run id
每个从节点，都根据自己对master复制数据的offset，设置一个选举时间，offset越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举
所有的master node开始slave选举投票，给要选举的slave投票，如果大部分
master node（N/2 + 1）
都投票给了某从节点，那么选举通过，该从节点可以切换成master
从节点执行主备切换，从节点切换为主节点
VS 哨兵
类似哨兵，所以redis cluster功能强大，直接集成了replication和sentinal功能。
