一、 為什么需要 Redis 分片集群？ ??

想象一下，你開了一家生意爆火的小賣部 (單個 Redis 實例) ??。

• 問題一：地方不夠大 (內(nèi)存瓶頸) ??：顧客越來越多，貨架 (內(nèi)存) 都堆滿了，新商品放不下了。單個 Redis 服務(wù)器的內(nèi)存是有限的，當(dāng)數(shù)據(jù)量超過這臺服務(wù)器的內(nèi)存容量時，就存不下了。
• 問題二：老板忙不過來 (CPU/網(wǎng)絡(luò)瓶頸) ??‍♂???：顧客排長隊結(jié)賬，老板一個人收錢、打包、找零，忙得團(tuán)團(tuán)轉(zhuǎn) (CPU 達(dá)到極限)。同時，店門口的路太窄 (網(wǎng)絡(luò)帶寬)，進(jìn)出的人太多，堵車了 ??????。單個 Redis 服務(wù)器的 CPU 處理能力和網(wǎng)絡(luò)帶寬也是有限的，當(dāng)請求量非常大時，它會成為性能瓶頸，響應(yīng)變慢。
• 問題三：老板病了就關(guān)門 (可用性問題) ??：萬一老板生病了或者店里停電了 (服務(wù)器宕機(jī))，整個小賣部就得關(guān)門歇業(yè)，顧客買不到東西。單個 Redis 實例存在單點(diǎn)故障風(fēng)險，一旦它掛了，整個服務(wù)就不可用了。

分片集群就是為了解決這些問題！ ??

它的思路是：既然一個小賣部不夠用，那就開連鎖超市！??????

• 解決內(nèi)存瓶頸 ??：開多家分店 (多個 Redis 節(jié)點(diǎn))，把商品 (數(shù)據(jù)) 分散到不同的店里。這樣總的存儲空間就大大增加了。
• 解決 CPU/網(wǎng)絡(luò)瓶頸 ??：顧客可以去不同的分店結(jié)賬，每個店的老板 (CPU) 壓力都小了，店門口的路 (網(wǎng)絡(luò)) 也不會那么擁擠了。請求被分散到多個節(jié)點(diǎn)處理，提高了整體的吞吐量。
• 解決可用性問題 ??：每個分店都配個副店長 (主從復(fù)制) ??。萬一某個店長病了 (主節(jié)點(diǎn)宕機(jī))，副店長立刻頂上 (從節(jié)點(diǎn)自動切換為主節(jié)點(diǎn))，超市還能繼續(xù)營業(yè)。提供了高可用性。

所以，Redis 分片集群的核心思想就是：

1. 分片 (Sharding) ??：把數(shù)據(jù)“切”成很多片，分散存儲在多個 Redis 實例（主節(jié)點(diǎn)）上。
2. 復(fù)制 (Replication) ??：給每個存儲數(shù)據(jù)的實例（主節(jié)點(diǎn)）配備一個或多個備份實例（從節(jié)點(diǎn)），保證高可用。

二、 Redis 分片集群是什么？ ??

Redis Cluster 是 Redis 官方提供的分布式解決方案。它不是像哨兵（Sentinel）那樣只負(fù)責(zé)高可用切換，而是同時解決了數(shù)據(jù)分片和高可用兩個問題。?

它是一個去中心化的架構(gòu)，這意味著沒有一個“中央調(diào)度員”或者“代理服務(wù)器”來指揮所有請求。集群中的每個節(jié)點(diǎn)都知道其他節(jié)點(diǎn)的存在，也知道哪些數(shù)據(jù)（通過后面會講的 Slot）應(yīng)該由哪個節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)。客戶端可以直接連接到集群中的任意一個節(jié)點(diǎn)發(fā)起請求，如果這個節(jié)點(diǎn)恰好負(fù)責(zé)處理這個請求的數(shù)據(jù)，就直接處理；如果不是，它會告訴客戶端“喂，你應(yīng)該去找 XXX 節(jié)點(diǎn) ??”，然后客戶端再去連接正確的節(jié)點(diǎn)。

三、 散列插槽 (Slot) 是什么？ (數(shù)據(jù)怎么分？) ??

前面說到要把數(shù)據(jù)“切片”分散到不同的店（主節(jié)點(diǎn)）。那具體怎么切？怎么知道哪個數(shù)據(jù)該去哪個店呢？ 這就是散列插槽 (Hash Slot) 的作用。

• 想象一個大郵局有 16384 個信箱 (Slot) ??：Redis Cluster 預(yù)設(shè)了 16384 個 Slot (編號 0 到 16383)。這個數(shù)字是固定的。
• 每封信 (Key) 都有個目標(biāo)信箱 ??：當(dāng)你存一個鍵值對 (比如 set mykey myvalue) 時，Redis Cluster 會對這個 key (也就是 “mykey”) 做一個特殊的計算 (CRC16 算法)，然后用計算結(jié)果對 16384 取模。HASH_SLOT = CRC16(key) % 16384。這個結(jié)果就是一個 0 到 16383 之間的數(shù)字，決定了這個 key 屬于哪個 Slot。
• 每個郵遞員 (Master Node) 負(fù)責(zé)一部分信箱 ??‍??：在集群初始化的時候，這 16384 個 Slot 會被平均分配給所有的主節(jié)點(diǎn)。比如你有 3 個主節(jié)點(diǎn)，那么：
  • 節(jié)點(diǎn) A 可能負(fù)責(zé) Slot 0 到 5460
  • 節(jié)點(diǎn) B 可能負(fù)責(zé) Slot 5461 到 10922
  • 節(jié)點(diǎn) C 可能負(fù)責(zé) Slot 10923 到 16383
• 找對郵遞員 ??：當(dāng)客戶端要操作一個 key 時，它會先計算這個 key 屬于哪個 Slot，然后根據(jù)自己緩存的“Slot 分配表”，找到負(fù)責(zé)這個 Slot 的主節(jié)點(diǎn)，再把請求發(fā)給那個主節(jié)點(diǎn)。

為什么是 16384？ Redis 作者認(rèn)為這個數(shù)字：

1. 足夠分散數(shù)據(jù)到最多 1000 個主節(jié)點(diǎn)（實踐中很少有這么大規(guī)模的集群 ??）。
2. 節(jié)點(diǎn)間傳輸 Slot 配置信息時，用 16384 個 Slot（即 16384 bit = 2KB）的位圖 (bitmap) 來表示，這個大小比較合適，不會太大導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)開銷過高。??

如何查看某個 Key 屬于哪個 Slot？
可以使用命令：CLUSTER KEYSLOT {key}，例如 CLUSTER KEYSLOT mykey。

四、 如何搭建三主六從的 Redis 分片集群？ ????

這里我們用 Docker Compose 來模擬 9 個 Redis 實例，組成一個 3 主 6 從（每個主節(jié)點(diǎn)帶 2 個從節(jié)點(diǎn)）的集群。

前提條件：

• 你的 Linux 系統(tǒng)安裝了 Docker。
• 你的 Linux 系統(tǒng)安裝了 Docker Compose。

步驟：

創(chuàng)建工作目錄: ??

mkdir redis-cluster-demo
cd redis-cluster-demo

創(chuàng)建 docker-compose.yml 文件: ??

services:
  # 定義 9 個 Redis 節(jié)點(diǎn)服務(wù) (這里只展示 node-1 和 node-4 作為例子, 其他類似)
  redis-node-1: # Master 1 Candidate
    image: redis:latest # 或者更新的版本
    container_name: redis-node-1
    # 注意：推薦將 nodes.conf 放在持久化數(shù)據(jù)目錄中
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7001:6379"     # 客戶端端口映射
      - "17001:16379"   # 集群總線端口映射
    volumes:
      - ./node-1/data:/data # 只映射數(shù)據(jù)目錄
    networks:
      - redis-cluster-net

  redis-node-2: # Master 2 Candidate
    image: redis:latest 
    container_name: redis-node-2
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7002:6379"
      - "17002:16379"
    volumes:
      - ./node-2/data:/data
    networks:
      - redis-cluster-net

  redis-node-3: # Master 3 Candidate
    image: redis:latest 
    container_name: redis-node-3
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7003:6379"
      - "17003:16379"
    volumes:
      - ./node-3/data:/data
    networks:
      - redis-cluster-net

  redis-node-4: # Slave Candidate 1
    image: redis:latest 
    container_name: redis-node-4
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7004:6379"
      - "17004:16379"
    volumes:
      - ./node-4/data:/data
    networks:
      - redis-cluster-net

  # ... (省略 redis-node-5 到 redis-node-9 的定義，與 node-4 類似，只需修改名稱、端口映射和卷映射目錄即可) ...
  # 例如 redis-node-5: ports: ["7005:6379", "17005:16379"], volumes: ["./node-5/data:/data"]
  # 例如 redis-node-9: ports: ["7009:6379", "17009:16379"], volumes: ["./node-9/data:/data"]

  redis-node-5:
    image: redis:latest 
    container_name: redis-node-5
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7005:6379"
      - "17005:16379"
    volumes:
      - ./node-5/data:/data
    networks:
      - redis-cluster-net

  redis-node-6:
    image: redis:latest 
    container_name: redis-node-6
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7006:6379"
      - "17006:16379"
    volumes:
      - ./node-6/data:/data
    networks:
      - redis-cluster-net

  redis-node-7:
    image: redis:latest 
    container_name: redis-node-7
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7007:6379"
      - "17007:16379"
    volumes:
      - ./node-7/data:/data
    networks:
      - redis-cluster-net

  redis-node-8:
    image: redis:latest 
    container_name: redis-node-8
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7008:6379"
      - "17008:16379"
    volumes:
      - ./node-8/data:/data
    networks:
      - redis-cluster-net

  redis-node-9:
    image: redis:latest 
    container_name: redis-node-9
    command: redis-server --port 6379 --cluster-enabled yes --cluster-config-file /data/nodes.conf --cluster-node-timeout 5000 --appendonly yes --bind 0.0.0.0
    ports:
      - "7009:6379"
      - "17009:16379"
    volumes:
      - ./node-9/data:/data
    networks:
      - redis-cluster-net


networks:
  redis-cluster-net:
    driver: bridge # 或者其他網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動

說明:

• command: 啟動 Redis 并開啟集群模式，指定配置文件在 /data 目錄下。推薦這種方式，讓 Redis 自己管理 nodes.conf。
• ports: 映射客戶端端口 (6379 -> 700x) 和集群總線端口 (16379 -> 1700x)。總線端口必須能互通！ ??
• volumes: 將數(shù)據(jù)目錄掛載出來，保證持久化。
• networks: 所有節(jié)點(diǎn)在一個共享網(wǎng)絡(luò)里。

創(chuàng)建必要的目錄: ???

for i in {1..9}; do mkdir -p ./node-$i/data; done

啟動所有 Redis 容器: ??

docker compose up -d

等待所有容器啟動完成。可以用 docker ps 查看狀態(tài)。

創(chuàng)建集群: ? 關(guān)鍵一步 ?
這一步需要使用 redis-cli 工具來告訴這些獨(dú)立的 Redis 節(jié)點(diǎn)：“嘿，你們現(xiàn)在組成一個大家庭了！”

找到你的宿主機(jī) IP 地址: 不能用 127.0.0.1 或 localhost。用 ip addr 或 ifconfig 查找。假設(shè)你的 IP 是 172.29.0.10 (請?zhí)鎿Q成你自己的!)。可以使用 docker inspect redis-node-1 | grep '"IPAddress":' 命令查看：

執(zhí)行集群創(chuàng)建命令:

# 獲取任一節(jié)點(diǎn)的 redis-cli (用 node-1 舉例)
docker exec -it redis-node-1 redis-cli --cluster create \
172.28.120.43:7001 172.28.120.43:7002 172.28.120.43:7003 \
172.28.120.43:7004 172.28.120.43:7005 172.28.120.43:7006 \
172.28.120.43:7007 172.28.120.43:7008 172.28.120.43:7009 \
--cluster-replicas 2

解釋:

• docker exec -it redis-node-1 redis-cli: 進(jìn)入 redis-node-1 容器執(zhí)行命令。
• --cluster create: 創(chuàng)建集群。
• 后面是一長串 IP:PORT 列表 (用宿主機(jī) IP 和映射的客戶端端口)。
• --cluster-replicas 2: 核心參數(shù)！告訴工具，給每個主節(jié)點(diǎn)配 2 個從節(jié)點(diǎn)。它會自動算：9 個節(jié)點(diǎn) / (1主 + 2從) = 3 個主節(jié)點(diǎn)。所以，它會把前 3 個 (7001, 7002, 7003) 當(dāng)作主，后 6 個 (7004-7009) 當(dāng)作從，并自動分配。 magically! ?

• 確認(rèn)創(chuàng)建: redis-cli 會打印出計劃的配置方案，問你 Can I set the cluster configuration? (type 'yes' to accept):。輸入 yes 并回車。

驗證集群狀態(tài): ?
連接到任意一個節(jié)點(diǎn)（使用映射的端口），查看集群信息。

# 連接到 7001 節(jié)點(diǎn) (在容器內(nèi))
docker exec -it redis-node-1 redis-cli -p 6379 cluster info
# 或者從宿主機(jī)連接 (需要安裝 redis-cli, -c 表示啟用集群模式)
# redis-cli -c -h 172.29.0.10 -p 7001 cluster info

你應(yīng)該看到 cluster_state:ok。

查看節(jié)點(diǎn)信息：

docker exec -it redis-node-1 redis-cli -p 6379 cluster nodes
# 或者從宿主機(jī)連接
# redis-cli -c -h 172.29.0.10 -p 7001 cluster nodes

你會看到 9 個節(jié)點(diǎn)的信息，包括角色 (master/slave)、負(fù)責(zé)的 Slot 等。你會發(fā)現(xiàn) 3 個 master 和 6 個 slave，關(guān)系明確。

?? 恭喜！你的 3 主 6 從 Redis 集群現(xiàn)在跑起來了！

五、 分片集群的集群伸縮是什么？ ??

集群搭好了，但業(yè)務(wù)發(fā)展太快 ??，3 家分店又不夠用了，或者某個區(qū)域顧客少了 ??，想關(guān)掉一家店。這就是集群伸縮。

• 伸：擴(kuò)容 (Scale Out) - 增加新的 Redis 節(jié)點(diǎn)。

  1. 開新店 (添加節(jié)點(diǎn)) ??：先按照上面的方法啟動一個新的 Redis 實例（比如 redis-node-10，映射端口 7010 和 17010），讓它也運(yùn)行在集群模式下，但它剛開始是“孤單”的。
  2. 把它拉進(jìn)連鎖體系 (加入集群) ??：使用 redis-cli --cluster add-node 命令，告訴集群里的某個老節(jié)點(diǎn)，把這個新家伙拉進(jìn)來。

     # 新節(jié)點(diǎn) 172.29.0.10:7010, 加入到現(xiàn)有集群 (通過 7001 節(jié)點(diǎn)操作)
     docker exec -it redis-node-1 redis-cli --cluster add-node 172.29.0.10:7010 172.29.0.10:7001
     

     默認(rèn)加進(jìn)來是作為 主節(jié)點(diǎn)，但它還沒分到活兒 (Slot)。如果要加從節(jié)點(diǎn)，用 --cluster-slave 和 --cluster-master-id <主節(jié)點(diǎn)ID>。
  3. 分配工作 (遷移 Slot) ??：新來的主節(jié)點(diǎn)不能閑著，需要從老主節(jié)點(diǎn)那里“勻”一些 Slot (和對應(yīng)的數(shù)據(jù)) 過來。這叫 Resharding (重新分片)。使用 redis-cli --cluster reshard 命令，它會像個向?qū)б粯訂柲悖?ul>
  4. 要搬多少個 Slot 呀？
  5. 搬給誰呢 (輸入新節(jié)點(diǎn)的 Node ID)？
  6. 從哪里搬 (可以輸入 all 讓大家分?jǐn)?，或者指定某些?jié)點(diǎn))？

# 連接到任一節(jié)點(diǎn)發(fā)起 reshard (例如 7001)
docker exec -it redis-node-1 redis-cli --cluster reshard 172.29.0.10:7001
# ... 根據(jù)提示一步步操作 ...

伸縮操作都需要時間讓集群狀態(tài)同步和數(shù)據(jù)遷移。耐心點(diǎn)哦！?

六、 如何使用 RedisTemplate 訪問分片集群？??

在 Java 應(yīng)用中（特別是 Spring Boot / Spring Data Redis），訪問 Redis Cluster 很方便。配置好后，用 RedisTemplate 就行，跟用單實例差不多。

1. 添加依賴: (pom.xml / build.gradle)
   確保有 spring-boot-starter-data-redis。它通常默認(rèn)使用 Lettuce 客戶端，Lettuce 對 Cluster 支持很好。

   <!-- Maven 示例 -->
   <dependency>
       <groupId>org.springframework.boot</groupId>
       <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
   </dependency>
   <!-- 一般不需要額外添加 Lettuce 或 Jedis，除非你想強(qiáng)制用 Jedis -->
   

2. 配置 application.properties 或 application.yml:
   告訴 Spring Data Redis 你的集群在哪兒。不需要寫全所有節(jié)點(diǎn)，寫幾個就行，客戶端會自動發(fā)現(xiàn)其他的。??
   application.properties 示例:

   # Redis Cluster 節(jié)點(diǎn)列表 (逗號分隔 host:port)
   spring.redis.cluster.nodes=172.29.0.10:7001,172.29.0.10:7002,172.29.0.10:7003
   # 如果有密碼
   # spring.redis.password=yourpassword
   # 連接池配置 (可選, Lettuce)
   spring.redis.lettuce.pool.max-active=8
   spring.redis.lettuce.pool.max-idle=8
   

   application.yml 示例:

   spring:
     redis:
       cluster:
         nodes:
           - 172.29.0.10:7001
           - 172.29.0.10:7002
           - 172.29.0.10:7003
       # password: yourpassword # 可選
       lettuce: # 可選連接池
         pool:
           max-active: 8
           max-idle: 8
   

3. 在代碼中使用 RedisTemplate:
   注入 RedisTemplate 或 StringRedisTemplate，然后就像操作普通 Redis 一樣用。

   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
   import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
   import org.springframework.stereotype.Service;
   
   @Service
   public class MyRedisService {
   
       @Autowired
       private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; // 或者 RedisTemplate<String, Object>
   
       public void setValue(String key, String value) {
           // 直接用！它會自動找到正確的節(jié)點(diǎn)去執(zhí)行 set 命令
           stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
           System.out.println("設(shè)置 Key: " + key + " 到集群! ??");
       }
   
       public String getValue(String key) {
           // 同樣，自動路由到持有這個 key 的節(jié)點(diǎn)去 get
           String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
           System.out.println("從集群獲取 Key: " + key + ", Value: " + value + " ??");
           return value;
       }
   
       // 其他操作 hash, list, set, zset 都類似！
   }
   

關(guān)鍵點(diǎn)：

• 無感操作: 大部分單 Key 操作，你感覺不到集群的存在。??
• 自動尋址: 客戶端庫內(nèi)部維護(hù) Slot -> 節(jié)點(diǎn)映射，自動把命令發(fā)給對的節(jié)點(diǎn)。
• 聰明糾錯: 如果映射過時 (比如剛發(fā)生了故障轉(zhuǎn)移)，節(jié)點(diǎn)會返回 MOVED 或 ASK 錯誤?？蛻舳藥焓盏胶髸?strong>自動更新映射，然后重試命令，對你的程序來說幾乎是透明的。??
• 多 Key 操作要注意! ??：像 MSET, MGET, 事務(wù) (MULTI/EXEC) 這類涉及多個 Key 的，默認(rèn)必須保證所有 Key 都在同一個 Slot 里。怎么保證？用 Hash Tags！ Key 里用 {} 包起來的部分才參與 Slot 計算。例如 user:{1000}:name 和 user:{1000}:profile 就會落到同一個 Slot，因為都看 {1000}。 如果 Key 不在同個 Slot，執(zhí)行這些命令會報錯哦！??

七、 分片集群的原理是什么？ ????

Redis Cluster 的魔法主要靠這幾招：

1. 節(jié)點(diǎn)間八卦 (Gossip 協(xié)議):

   深入了解Gossip協(xié)議請看：Gossip協(xié)議：分布式系統(tǒng)中的“八卦”傳播藝術(shù)

   • 每個節(jié)點(diǎn)心里都有本賬（集群狀態(tài)：誰活著，誰管哪些 Slot，主從關(guān)系等）。
   • 節(jié)點(diǎn)之間通過 集群總線端口 (客戶端端口+10000那個) 定期互相 PING/PONG，順便交換自己知道的“八卦消息”（集群狀態(tài)信息）。?????
   • 這種方式沒有中心老大，大家互相通氣，最終信息會傳遍整個集群，達(dá)成一致（雖然可能有點(diǎn)延遲，叫最終一致性）。

2. Slot 地盤劃分與同步:

   • 每個主節(jié)點(diǎn)“認(rèn)領(lǐng)”自己負(fù)責(zé)的 Slot。
   • 認(rèn)領(lǐng)信息通過 Gossip 協(xié)議告訴所有人。
   • 客戶端連上任何一個節(jié)點(diǎn)，都能拿到最新的“地盤劃分圖”(Slot -> 節(jié)點(diǎn)映射)。???

3. 心跳檢測與“懷疑人生”(PFAIL & FAIL):

   • 節(jié)點(diǎn)間互相 PING，如果 A 在 cluster-node-timeout 內(nèi)沒收到 B 的 PONG 回復(fù)，A 就開始“懷疑” B 是不是掛了，標(biāo)記為 PFAIL (Possible Fail - 可能掛了)。這只是 A 的個人看法。??
   • A 會把這個“懷疑”通過 Gossip 告訴其他主節(jié)點(diǎn)。
   • 如果超過一半的主節(jié)點(diǎn)都覺得“嗯，我也聯(lián)系不上 B 了”，大家就達(dá)成共識：B 確實掛了！狀態(tài)升級為 FAIL。這個“噩耗”會廣播給所有人。??

4. 小弟上位記 (自動故障轉(zhuǎn)移 Failover):

   • 一旦某個主節(jié)點(diǎn)被確認(rèn) FAIL 了，它的從節(jié)點(diǎn)們就開始騷動了：“大哥倒了，機(jī)會來了！” ??
   • 誰能上位？得看：確認(rèn)大哥真掛了，并且自己數(shù)據(jù)跟大哥差別不大（同步延遲?。?。
   • 選舉流程：
     • 想上位的從節(jié)點(diǎn)，先給自己“資歷”加一分 (currentEpoch++), 然后廣發(fā)英雄帖給所有主節(jié)點(diǎn)：“選我！選我！” ???
     • 還活著的主節(jié)點(diǎn)收到帖子，如果在這個“任期”(epoch) 內(nèi)還沒投過票，就給第一個發(fā)帖的從節(jié)點(diǎn)投一票。
     • 哪個從節(jié)點(diǎn)最先拿到超過半數(shù)主節(jié)點(diǎn)的投票，就成功當(dāng)選新大哥！??
   • 走馬上任：新大哥（原從節(jié)點(diǎn)）立馬：
     • 宣布自己是主節(jié)點(diǎn)了。
     • 接管原來大哥的所有 Slot 地盤。
     • 通過 Gossip 昭告天下：“從今天起，這些 Slot 歸我管了！”??
   • 服務(wù)恢復(fù)：整個過程是自動的，客戶端在短暫的切換后就能找到新大哥繼續(xù)工作。注意??：如果某個主節(jié)點(diǎn)和它的所有從節(jié)點(diǎn)同時掛掉，那它負(fù)責(zé)的 Slot 就真的服務(wù)不了了，需要人工介入。另外，如果超過半數(shù)的主節(jié)點(diǎn)都掛了，為了防止數(shù)據(jù)錯亂，整個集群會停止服務(wù)！??

5. 客戶端導(dǎo)航 (MOVED & ASK):

   • MOVED (搬家了，去那邊！) ??：客戶端可能拿著舊地圖（過時的 Slot 映射）找錯了節(jié)點(diǎn)。這個節(jié)點(diǎn)會說：“兄弟，這個 Slot 不歸我管了，已經(jīng)搬到 ip:port 那家去了，你去那邊吧！” 并返回 MOVED <slot> <correct_ip>:<correct_port>。客戶端收到后，會更新地圖，然后乖乖去新地址重新請求。
   • ASK (稍等，問問那邊) ??：在 Slot 遷移過程中，比如 Slot X 正從 A 往 B 搬。客戶端還是找舊主 A 問 Slot X 里的某個 key：
     • 如果 key 還在 A 這，A 就處理了。
     • 如果 key 已經(jīng)搬到 B 那了，A 會說：“這個 key 可能在 B 那了，你去問問 B 試試？” 并返回 ASK <slot> <destination_ip>:<destination_port>。
     • 客戶端收到 ASK，不會更新地圖（因為搬家還沒徹底完成）。它會先去 B 那邊敲門說 ASKING（表明我是被 A 指過來的），然后再發(fā)真正的命令。B 收到 ASKING 就知道怎么回事了，即使 Slot X 還沒完全歸它管，也會臨時處理這條命令。ASK 只管用一次。

八、 分片集群的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？

優(yōu)點(diǎn):

1. 能屈能伸 (Scalability) ?：加機(jī)器就能加容量、加性能，理論上可以搞很大規(guī)模。就像開連鎖店，想開多少開多少。
2. 打不死的小強(qiáng) (High Availability) ?：主從熱備 + 自動切換，掛掉一兩個節(jié)點(diǎn)服務(wù)基本不受影響（只要不是主從一起掛，或掛掉太多主）。
3. 跑得快 (Performance) ?：請求分散到多個節(jié)點(diǎn)，大家分擔(dān)壓力，整體響應(yīng)快。
4. 親兒子待遇 (Official Solution) ?：Redis 官方出品，穩(wěn)定性和兼容性有保障，社區(qū)活躍。
5. 群龍無首也行 (Decentralized) ?：沒有中央控制節(jié)點(diǎn)，避免了單點(diǎn)瓶頸和故障。

缺點(diǎn):

1. 多 Key 操作有點(diǎn)瘸 (Multi-key Operations Limitation) ??：像 MSET、事務(wù)等，默認(rèn)要求 Key 在同一個 Slot，否則報錯。需要開發(fā)者注意，或者用 Hash Tags 繞一下。跨 Slot 的復(fù)雜操作比較麻煩。
2. 有點(diǎn)復(fù)雜 (Complexity) ??：配置、管理、排錯比單機(jī)或哨兵模式復(fù)雜，需要懂 Slot、Gossip 這些概念。運(yùn)維成本高點(diǎn)。
3. 話癆費(fèi)網(wǎng) (Network Overhead) ??：節(jié)點(diǎn)間需要不停地 Gossip 來同步狀態(tài)，會消耗一些網(wǎng)絡(luò)帶寬和 CPU。
4. 客戶端要配套 (Client Compatibility) ??：必須用支持 Redis Cluster 的客戶端庫（新版的 Lettuce、Jedis 都支持）。
5. 可能偏心 (Data Skew) ??：如果 Key 設(shè)計不好（比如 Hash Tag 用得太集中，或有超級熱點(diǎn) Key），可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)和流量集中在少數(shù)節(jié)點(diǎn)，失去均衡效果。??‍♀?
6. 批量活兒效率可能不高 (Batch Efficiency) ??：如果要操作一大堆分布在不同 Slot 的 Key，客戶端得跟多個節(jié)點(diǎn)打交道，可能不如單實例高效。
7. 團(tuán)結(jié)就是力量（但散了就…） (Cluster Integrity Requirement) ??：集群的正常運(yùn)行和故障轉(zhuǎn)移依賴于“少數(shù)服從多數(shù)”原則。如果掛掉的主節(jié)點(diǎn)太多（超過半數(shù)），整個集群就“癱瘓”了，拒絕服務(wù)以保護(hù)數(shù)據(jù)。

到此這篇關(guān)于Redis分片集群的實現(xiàn)方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis分片集群內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！ 

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