Redis高可用，高性能，架构演进史

介绍

上个礼拜，我搭建了一个mongo分片集群，发现分布式系统保证高可用和高性能的套路都差不多。高性能就是做分片（可以类比为分库分表，将数据分到不同服务器上），在Kafka中叫分区，在mongodb中叫shard，在HDFS上叫DataNode。而保证高可用的方式就是做交叉备份。然后我很好奇Redis是怎么部署的。

上测试环境查看集群的状态

info replication

输出如下，好吧，没有做高可用，一个master节点开跑。

# Replication
role:master
connected_slaves:0

一个Redis实例其实有很多问题，最起码Redis崩了就没法提供服务了，而且单机能够承载的QPS在上万到几万不等

replication（复制）

如果业务要承载的QPS在几十万，单机是不可能做到的，此时就可以用到复制。做一个主从架构，一主多从，master节点负责写，slave节点负责读，假如说一个节点可以承载的5w读QPS，那么两个节点就可以承载10w的读QPS，水平扩容非常方便。

master节点挂太多slave节点会有性能问题，此时就可以在slave节点上挂slave节点

redis replication的核心机制有如下几点

1.redis采用异步方式复制数据到slave node，不会block master node的正常工作
2.一个master node可以配置多个slave node，slave node也可以连接其他的slave node
3.slave node主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的slave node可以提高读的吞吐量

主从复制的实现原理

1.slave连接master，发送SYNC命令；
2.master接收到SYNC命名后，开始执行BGSAVE命令生成RDB文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令；
3.master BGSAVE执行完后，向slave发送快照文件，并在发送期间继续记录被执行的写命令；
4.slave收到快照文件后丢弃所有旧数据，载入收到的快照；
5.master快照发送完毕后开始向salve发送缓冲区中的写命令；
6.slave完成对快照的载入，开始接收命令请求，并执行来自主服务器缓冲区的写命令；

sentinel（哨兵）

主从架构有一个缺点就是如果master节点挂了，那么写服务是不可用的，因为slave节点默认是只读的，这时就重启master节点或者重新配置主从，有没有更好的方案呢？类似zookeeper的组件，能自动完成主从切换。在Redis中还真有，就是sentinel节点，当master节点发生故障能自动完成主从切换。

当master节点挂掉时，sentinel将一个slave节点变成maste节点，当原先的master节点可用时，以slave的角色加入集群。

一个高可用的系统是很忌讳有单点问题的。看到没，sentinel就是一个单点，如果sentinel挂了，主从切换也就没人做了。所以应该将sentinel也做成一个集群

哨兵的作用有如下几点

1.集群监控，负责监控redis master和slave进程是否正常工作
2.消息通知，如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员
3.故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上
4.配置中心，客户端初始化时，通过哨兵获得master地址，如果故障转移发生了，通知客户端新的master地址

redis cluster（集群）

主从+哨兵，只能保证Redis的高可用，并不能保证Redis的高性能，因为一个master节点并不能放海量数据，而且单个Redis的实例过大时，会导致rdb文件过大，当执行主从同步时时间过长。

如果想做到高性能该怎么办？分片啊，我一开始就提到了，都是一个套路。redis搞几个节点，每个节点存储一部分数据。可想而之，此时查询和插入都得按照一定的分片策略，总不能查询一个数据把所有的redis节点遍历一遍吧。而这种操作不应该放在客户端，中间件兴起了，常见的有codis，twemproxy

图片来自《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》

客户端不连接具体的Redis，而是连接Codis，2个Codis节点保证高可用，和Mycat一个套路。

当然Redis作者也意识到这个问题了，redis cluster应用而生。

没时间写了，下一篇再补充sentinel 和 redis cluster的其他知识吧

参考博客

老钱《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》
中华石杉《Java工程师面试突击》

文章转载自公众号：Java识堂