前言
Redis 3.0之后，节点之间，通过去中心化的方式提供了完整的水平拆分、复制机制、failover故障转移，称为Redis Cluster
结构拓扑
Redis Cluster 由多个Redis节点组构成。不同节点组的数据独立，每个节点组可以看成拆分的一个分片、节点组本身，又包括，master节点、slave节点。
注意，相关的设计思路，在众多中间件的实现上都是如此的。
节点组内master和slave节点，异步复制，数据实时一致。只有master节点提供写服务，master、slave节点提供读服务。
如图所示，k-v 数据集合，被分为五份，称为slot（Redis Cluster 事实上是分为16384个slot）\
以图示为例，两个节点组，A、B分别为两个master节点，对外提供数据的读写服务。节点组内，双向箭头，代表节点间信息订阅，虚线箭头代表，主从复制 。\
节点间信息订阅，通过发布/订阅功能实现，共享数据分片和节点的对应关系，以及集群中每个节点的状态。
一致性配置
因为上文上述，Redis Cluster是一个去中心化的结构，那么如何保证一致性，是需要解决的问题。Redis Cluster通过引入两个自增变量epoch来处理。
- 配置信息数据结构
Redis Cluster每个节点都存储着集群的配置信息，存储在clusterState中，结构如图所示：
clusterState 记录了集群中某节点配置状态\
currentEpoch 表示整个集群当前最大版本号，集群信息随着变更，版本号会自增
nodes列出所有节点的信息
clusterNode记录每个节点的信息，其中包括节点版本epoch，版本描述
nodeId每个节点唯一个的id
- 信息交互
去中心化的结构，没有统一的配置中心，各个节点对于整个集群的认知来自信息的交互。如同区块链，去中心化
通过，Redis Cluster Bus进行交互信息。
水平拆分
不同节点分组，数据独立。Redis Cluster提供的方案让客户端能够路由到对应的位置。
- 数据分片
Redis Cluster提供分片16384个slot，每个分片负责其中一部分。每一条数据，根据key值通过数据分布算法，映射到16384中的一个，客户端根据slotId完成路由。
- 客户端路由
Redis Cluster的客户端，相比较单机客户端，在请求过程中，如果发现当前key不在对应的节点slot中，Redis会返回一个moved命令，告知正确路由信息。
客户端可以通过数次moved找到最终的路由地址。
- 分片的迁移
Redis Cluster节点组每个slot是确定的。但是当需要发生迁移时，通过命令原语完成操作。此处不深入，感兴趣可以官网了解下。
failover
同sentinel一样，Redis Cluster也提供了一套failover的完整的故障发现、故障转移、故障状态一致性保证。
- 故障发现
Redis Cluster通过bus，不断地节点间发起ping/pong交互，用于发现
- 故障确定
当A 和B C D 四个节点间，A，B断开，其余连接正常。A判断B是否正常的过程，是A收到所有的节点对于B的反馈，若包括自己认为B挂了，超过半数，则认为B挂了。
- slave选举
slave切换为master经过选举，首先要超过半数同意，如果太平均，就要通过优先级
- matser降级
当master机器不过接受信息，告知B已经为master，自己会降级到master
好了，今天就聊到这。更多的可以参考官方网站介绍。
