概述
- 我使用 Redis 的场景很简单，只使用单机版 Redis 会有什么问题吗？
- 我的 Redis 故障宕机了，数据丢失了怎么办？如何能保证我的业务应用不受影响？
- 为什么需要主从集群？它有什么优势？
- 什么是分片集群？我真的需要分片集群吗？
- …
高性能的 Redis 集群为了做到稳定、高性能，都采取了哪些优化方案，为什么要这么做？
从最简单的开始：单机版 Redis
首先从最简单的场景开始。假设现在有一个业务应用，需要引入 Redis 来提高应用的性能，可以选择部署一个单机版的 Redis 来使用，就像这样：
这个架构非常简单，业务应用可以把 Redis 当做缓存来使用，从 MySQL 中查询数据，然后写入到 Redis 中，之后业务应用再从 Redis 中读取这些数据，由于 Redis 的数据都存储在内存中，所以这个速度飞快。
如果业务体量并不大，那这样的架构模型基本可以满足你的需求。是不是很简单？随着时间的推移，你的业务体量逐渐发展起来了，Redis 中存储的数据也越来越多，此时你的业务应用对 Redis 的依赖也越来越重。但是突然有一天Redis 因为某些原因宕机了，这时所有业务流量，都会打到后端 MySQL 上，这会导致 MySQL 压力剧增，严重的话甚至会压垮 MySQL。
这时你应该怎么办？首先肯定需要赶紧重启 Redis，让它可以继续提供服务。但是，因为之前 Redis 中的数据都在内存中，尽管你现在把 Redis 重启了，之前的数据也都丢失了。重启后的 Redis 虽然可以正常工作，但是由于 Redis 中没有任何数据，业务流量还是都会打到后端 MySQL 上，MySQL 的压力还是很大。
这可怎么办？有没有什么好的办法解决这个问题？既然 Redis 只把数据存储在内存中，那是否可以把这些数据也写一份到磁盘上呢？如果采用这种方式，当 Redis 重启时，我们把磁盘中的数据快速恢复到内存中，这样它就可以继续正常提供服务了。是的，这是一个很好的解决方案，这个把内存数据写到磁盘上的过程，就是「数据持久化」。
数据持久化：有备无患
数据持久化具体应该怎么做呢？最容易想到的一个方案是，Redis 每一次执行写操作，除了写内存之外，同时也写一份到磁盘上，就像这样：
但仔细想一下，这个方案有个问题：客户端的每次写操作，既需要写内存，又需要写磁盘，而写磁盘的耗时相比于写内存来说，肯定要慢很多！这势必会影响到 Redis 的性能。如何规避这个问题？
可以这样优化：Redis 写内存由主线程来做，写内存完成后就给客户端返回结果，然后 Redis 用另一个线程去写磁盘，这样就可以避免主线程写磁盘对性能的影响。这确实是一个好方案。除此之外，我们可以换个角度，思考一下还有什么方式可以持久化数据？
这时就要结合 Redis 的使用场景来考虑了。在使用 Redis 时，通常把它用作什么场景？缓存。把 Redis 当做缓存来用，意味着尽管 Redis 中没有保存全量数据，对于不在缓存中的数据，我们的业务应用依旧可以通过查询后端数据库得到结果，只不过查询后端数据的速度会慢一点而已，但对业务结果其实是没有影响的。基于这个特点，我们的 Redis 数据持久化还可以用「数据快照」的方式来做。
那什么是数据快照呢？简单来讲可以这么理解：
- 把 Redis 想象成一个水杯，向 Redis 写入数据，就相当于往这个杯子里倒水
- 此时拿一个相机给这个水杯拍一张照片，拍照的这一瞬间，照片中记录到这个水杯中水的容量，就是水杯的数据快照
也就是说，Redis 的数据快照，是记录某一时刻下 Redis 中的数据，然后只需要把这个数据快照写到磁盘上就可以了。它的优势在于，只在需要持久化时，把数据「一次性」写入磁盘，其它时间都不需要操作磁盘。基于这个方案可以定时给 Redis 做数据快照，把数据持久化到磁盘上。
其实，上面说的这些持久化方案，就是 Redis 的「RDB」和「AOF」：
- RDB：只持久化某一时刻的数据快照到磁盘上（创建一个子进程来做）
- AOF：每一次写操作都持久到磁盘（主线程写内存，根据策略可以配置由主线程还是子线程进行数据持久化）
它们的区别除了上面讲到的，还有以下特点：
- RDB 采用二进制 + 数据压缩的方式写磁盘，这样文件体积小，数据恢复速度也快
- AOF 记录的是每一次写命令，数据最全，但文件体积大，数据恢复速度慢
如果让你来选择持久化方案，可以这样选择：
- 如果业务对于数据丢失不敏感，采用 RDB 方案持久化数据
- 如果业务对数据完整性要求比较高，采用 AOF 方案持久化数据
假设业务对 Redis 数据完整性要求比较高，选择了 AOF 方案，那此时你又会遇到这些问题：
- AOF 记录每一次写操作，随着时间增长，AOF 文件体积会越来越大
- 这么大的 AOF 文件，在数据恢复时变得非常慢
这怎么办？数据完整性要求变高了，恢复数据也变困难了？有没有什么方法，可以缩小文件体积？提升恢复速度呢？由于 AOF 文件中记录的都是每一次写操作，但对于同一个 key 可能会发生多次修改，只保留最后一次被修改的值，是不是也可以？这就是「AOF rewrite」，也可以把它理解为 AOF 「瘦身」。
可以对 AOF 文件定时 rewrite，避免这个文件体积持续膨胀，这样在恢复时就可以缩短恢复时间了。
再进一步思考一下，还有没有办法继续缩小 AOF 文件？回顾一下我们前面讲到的，RDB 和 AOF 各自的特点：
- RDB 以二进制 + 数据压缩方式存储，文件体积小
- AOF 记录每一次写命令，数据最全
可否利用它们各自的优势呢？当然可以，这就是 Redis 的「混合持久化」。具体来说，当 AOF rewrite 时，Redis 先以 RDB 格式在 AOF 文件中写入一个数据快照，再把在这期间产生的每一个写命令，追加到 AOF 文件中。因为 RDB 是二进制压缩写入的，这样 AOF 文件体积就变得更小了。
Redis 4.0 以上版本才支持混合持久化。
这么一番优化Redis再也不用担心实例宕机了，当发生宕机时就可以用持久化文件快速恢复 Redis 中的数据。
但这样就没问题了吗？仔细想一下，虽然我们已经把持久化的文件优化到最小了，但在恢复数据时依旧是需要时间的，在这期间你的业务应用还是会受到影响，这怎么办？有没有更好的方案？
一个实例宕机，只能用恢复数据来解决，那是否可以部署多个 Redis 实例，然后让这些实例数据保持实时同步，这样当一个实例宕机时，我们在剩下的实例中选择一个继续提供服务就好了。
主从复制：多副本
此时，可以部署多个 Redis 实例，架构模型就变成了这样：
我们这里把实时读写的节点叫做 master，另一个实时同步数据的节点叫做 slave，采用多副本的方案，它的优势是：
- 缩短不可用时间：master 发生宕机，我们可以手动把 slave 提升为 master 继续提供服务
- 提升读性能：让 slave 分担一部分读请求，提升应用的整体性能
这个方案不错，不仅节省了数据恢复的时间，还能提升性能，那它有什么问题吗？
它的问题在于：当 master 宕机时，我们需要「手动」把 slave 提升为 master，这个过程也是需要花费时间的。虽然比恢复数据要快得多，但还是需要人工介入处理。一旦需要人工介入，就必须要算上人的反应时间、操作时间，所以，在这期间业务应用依旧会受到影响。
怎么解决这个问题？我们是否可以把这个切换的过程，变成自动化呢？对于这种情况，我们需要一个「故障自动切换」机制，这就是我们经常听到的「哨兵」所具备的能力。
哨兵：故障自动切换
现在，可以引入一个「观察者」，让这个观察者去实时监测 master 的健康状态，这个观察者就是「哨兵」。具体如何做？
- 哨兵每间隔一段时间，询问 master 是否正常
- master 正常回复，表示状态正常，回复超时表示异常
- 哨兵发现异常，发起主从切换
但这里还有一个问题，如果 master 状态正常，但这个哨兵在询问 master 时，它们之间的网络发生了问题，那这个哨兵可能会误判。
这个问题怎么解决？答案是，可以部署多个哨兵，让它们分布在不同的机器上，它们一起监测 master 的状态，流程就变成了这样：
- 多个哨兵每间隔一段时间，询问 master 是否正常
- master 正常回复，表示状态正常，回复超时表示异常
- 一旦有一个哨兵判定 master 异常（不管是否是网络问题），就询问其它哨兵，如果多个哨兵（设置一个阈值）都认为 master 异常了，这才判定 master 确实发生了故障
- 多个哨兵经过协商后，判定 master 故障，则发起主从切换
所以，我们用多个哨兵互相协商来判定 master 的状态，这样一来，就可以大大降低误判的概率。哨兵协商判定 master 异常后，这里还有一个问题：由哪个哨兵来发起主从切换呢？
答案是，选出一个哨兵「领导者」，由这个领导者进行主从切换。问题又来了，这个领导者怎么选？在选举哨兵领导者时，我们可以制定这样一个选举规则：
- 每个哨兵都询问其它哨兵，请求对方为自己投票
- 每个哨兵只投票给第一个请求投票的哨兵，且只能投票一次
- 首先拿到超过半数投票的哨兵，当选为领导者，发起主从切换
其实，这个选举的过程就是我们经常听到的：分布式系统领域中的「共识算法」。
什么是共识算法？我们在多个机器部署哨兵，它们需要共同协作完成一项任务，所以它们就组成了一个「分布式系统」。在分布式系统领域，多个节点如何就一个问题达成共识的算法，就叫共识算法。在这个场景下，多个哨兵共同协商，选举出一个都认可的领导者，就是使用共识算法完成的。
这个算法还规定节点的数量必须是奇数个，这样可以保证系统中即使有节点发生了故障，剩余超过「半数」的节点状态正常，依旧可以提供正确的结果，也就是说，这个算法还兼容了存在故障节点的情况。
共识算法在分布式系统领域有很多，例如 Paxos、Raft，哨兵选举领导者这个场景，使用的是 Raft 共识算法，因为它足够简单，且易于实现。
现在，我们用多个哨兵共同监测 Redis 的状态，这样一来，就可以避免误判的问题了，架构模型就变成了这样：
随着时间的发展，业务体量开始迎来了爆炸性增长，此时架构模型，还能够承担这么大的流量吗？一起来分析一下：
- 稳定性：Redis 故障宕机，我们有哨兵 + 副本，可以自动完成主从切换
- 性能：读请求量增长，我们可以再部署多个 slave，读写分离，分担读压力
- 性能：写请求量增长，但我们只有一个 master 实例，这个实例达到瓶颈怎么办？
看到了么，当你的写请求量越来越大时，一个 master 实例可能就无法承担这么大的写流量了。要想完美解决这个问题，此时你就需要考虑使用「分片集群」了。
分片集群：横向扩展
什么是「分片集群」？
简单来讲，一个实例扛不住写压力，那我们是否可以部署多个实例，然后把这些实例按照一定规则组织起来，把它们当成一个整体，对外提供服务，这样不就可以解决集中写一个实例的瓶颈问题吗？
所以，现在的架构模型就变成了这样：
现在问题又来了，这么多实例如何组织呢？我们制定规则如下：
- 每个节点各自存储一部分数据，所有节点数据之和才是全量数据
- 制定一个路由规则，对于不同的 key，把它路由到固定一个实例上进行读写
而分片集群根据路由规则所在位置的不同，还可以分为两大类：
- 客户端分片
- 服务端分片
客户端分片指的是，key 的路由规则放在客户端来做，就是下面这样：
这个方案的缺点是，客户端需要维护这个路由规则，也就是说，你需要把路由规则写到你的业务代码中。如何做到不把路由规则耦合在业务代码中呢？你可以这样优化，把这个路由规则封装成一个模块，当需要使用时，集成这个模块就可以了。
这就是 Redis Cluster 的采用的方案。
Redis Cluster 内置了哨兵逻辑，无需再部署哨兵。
当使用 Redis Cluster 时，业务应用需要使用配套的 Redis SDK，这个 SDK 内就集成好了路由规则，不需要你自己编写了。
再来看服务端分片，这种方案指的是，路由规则不放在客户端来做，而是在客户端和服务端之间增加一个「中间代理层」，这个代理就是我们经常听到的 Proxy。而数据的路由规则，就放在这个 Proxy 层来维护。这样一来，你就无需关心服务端有多少个 Redis 节点了，只需要和这个 Proxy 交互即可。
Proxy 会把你的请求根据路由规则，转发到对应的 Redis 节点上，而且，当集群实例不足以支撑更大的流量请求时，还可以横向扩容，添加新的 Redis 实例提升性能，这一切对于你的客户端来说，都是透明无感知的。
业界开源的 Redis 分片集群方案，例如 Twemproxy、Codis 就是采用的这种方案。
分片集群在数据扩容时，还涉及到了很多细节，这块内容不是本文章重点，所以暂不详述。
至此，当使用分片集群后，对于未来更大的流量压力，都可以从容面对了！
总结
如何一步步构建一个稳定、高性能的 Redis 集群：
- 首先，在使用最简单的单机版 Redis 时，我们发现当 Redis 故障宕机后，数据无法恢复的问题，因此想到了「数据持久化」，把内存中的数据也持久化到磁盘上一份，这样 Redis 重启后就可以从磁盘上快速恢复数据。
- 在进行数据持久化时，我们又面临如何更高效地将数据持久化到磁盘的问题。之后发现 Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种方案，分别对应了数据快照和实时的命令记录。当我们对数据完整性要求不高时，可以选择 RDB 持久化方案。如果对于数据完整性要求较高，那么可以选择 AOF 持久化方案。
- 但是我们又发现，AOF 文件体积会随着时间增长变得越来越大，此时我们想到的优化方案是，使用 AOF rewrite 的方式对其进行瘦身，减小文件体积，再后来，我们发现可以结合 RDB 和 AOF 各自的优势，在 AOF rewrite 时使用两者结合的「混合持久化」方式，又进一步减小了 AOF 文件体积。
- 之后，我们发现尽管可以通过数据恢复的方式还原数据，但恢复数据也是需要花费时间的，这意味着业务应用还是会受到影响。我们进一步优化，采用「多副本」的方案，让多个实例保持实时同步，当一个实例故障时，可以手动把其它实例提升上来继续提供服务。
- 但是这样也有问题，手动提升实例上来，需要人工介入，人工介入操作也需要时间，我们开始想办法把这个流程变得自动化，所以我们又引入了「哨兵」集群，哨兵集群通过互相协商的方式，发现故障节点，并可以自动完成切换，这样就大幅降低了对业务应用的影响。
- 最后，我们把关注点聚焦在如何支撑更大的写流量上，所以，我们又引入了「分片集群」来解决这个问题，让多个 Redis 实例分摊写压力，未来面对更大的流量，我们还可以添加新的实例，横向扩展，进一步提升集群的性能。
