【原創】那些年用過的Redis集羣架構（含面試解析）

引言

今天是2019年2月12號，也就是大年初八，我接到了高中同窗劉有碼面試失利的消息。

他面試的時候，身份是某知名公司的小碼農一枚，卻由於不懂本身生產上Redis是如何部署的，致使面試失敗！

人間慘劇，莫過於此。

接到他面試失利的消息，我差點發出豬同樣的笑聲，顯然是平時太少關注孤獨煙這個公衆號！

我提筆6次，放筆6次，差點由於過於興奮而無法編下去。最後仍是硬着頭皮寫下了本文!

所以,今天咱們來談談Redis集羣這個話題，須要說明的是本文

• 適合人羣：不知道本身生產redis集羣架構，以及對Redis集羣不瞭解的人
• 不適合羣: 對本身生產Redis集羣架構很是瞭解的人

本文預計分兩個部分

• 第一部分:講講Redis集羣架構的發展
• 第二部分:煙哥彩蛋環節，講講面試注意事項！

ps:煙哥彩蛋環節的內容，小白必背！必背！必背！

正文

老規矩，我仍是以按部就班的方式來說，我一共經歷過三套集羣架構的演進！

Replication+Sentinel

這套架構使用的是社區版本推出的原生高可用解決方案，其架構圖以下！

這裏Sentinel的做用有三個:

• 監控:Sentinel 會不斷的檢查主服務器和從服務器是否正常運行。
• 通知:當被監控的某個redis服務器出現問題，Sentinel經過API腳本向管理員或者其餘的應用程序發送通知。
• 自動故障轉移:當主節點不能正常工做時，Sentinel會開始一次自動的故障轉移操做，它會將與失效主節點是主從關係 的其中一個從節點升級爲新的主節點，而且將其餘的從節點指向新的主節點。

工做原理就是，當Master宕機的時候，Sentinel會選舉出新的Master，並根據Sentinel中client-reconfig-script腳本配置的內容，去動態修改VIP(虛擬IP)，將VIP(虛擬IP)指向新的Master。咱們的客戶端就連向指定的VIP便可！
故障發生後的轉移狀況，能夠理解爲下圖

缺陷:
(1)主從切換的過程當中會丟數據
(2)Redis只能單點寫，不能水平擴容

Proxy+Replication+Sentinel

這裏的Proxy目前有兩種選擇:Codis和Twemproxy。我經歷這套架構的時間爲2015年，當時我好像諮詢過個人主管爲啥不用Codis和Redis官網的Redis Cluster。緣由有二:

• 聽說是由於Codis開源的比較晚，考慮到更換組件的成本問題。畢竟原本運行好好的東西，你再去換組件，風險是很大的。
• Redis Cluster在2015年仍是試用版，不保證會遇到什麼問題，所以不敢嘗試。

因此我沒接觸過Codis，以前一直用的是Twemproxy做爲Proxy。
這裏以Twemproxy爲例說明，以下圖所示

工做原理以下

• 前端使用Twemproxy+KeepAlived作代理，將其後端的多臺Redis實例分片進行統一管理與分配
• 每個分片節點的Slave都是Master的副本且只讀
• Sentinel持續不斷的監控每一個分片節點的Master，當Master出現故障且不可用狀態時，Sentinel會通知/啓動自動故障轉移等動做
• Sentinel 能夠在發生故障轉移動做後觸發相應腳本（經過 client-reconfig-script 參數配置 ），腳本獲取到最新的Master來修改Twemproxy配置

缺陷:
(1)部署結構超級複雜
(2)可擴展性差，進行擴縮容須要手動干預
(3)運維不方便

Redis Cluster

我經歷這套架構的時間爲2017年，在這個時間Redis Cluster已經很成熟了！大家在網上能查到的大部分缺點，在我接觸到的時候基本已經解決!
好比沒有完善的運維工具？能夠參照一下搜狐出的CacheCloud。
好比沒有公司在生產用過？我接觸到的時候，百度貼吧，美團等大廠都用過了。
好比沒有Release版？我接觸到的時候距離Redis Cluster發佈Release版已經好久。
並且畢竟是官網出的，確定會一直維護、更新下去，將來一定會更加成熟、穩定。換句話說，Redis不倒，Redis Cluster就不會放棄維護。因此，我推薦仍是這套架構!
以下圖所示

工做原理以下

• 客戶端與Redis節點直連,不須要中間Proxy層，直接鏈接任意一個Master節點
• 根據公式HASH_SLOT=CRC16(key) mod 16384，計算出映射到哪一個分片上，而後Redis會去相應的節點進行操做

具備以下優勢:
(1)無需Sentinel哨兵監控，若是Master掛了，Redis Cluster內部自動將Slave切換Master
(2)能夠進行水平擴容
(3)支持自動化遷移，當出現某個Slave宕機了，那麼就只有Master了，這時候的高可用性就沒法很好的保證了，萬一master也宕機了，咋辦呢？ 針對這種狀況，若是說其餘Master有多餘的Slave ，集羣自動把多餘的Slave遷移到沒有Slave的Master 中。

缺點:
(1)批量操做是個坑
(2)資源隔離性較差，容易出現相互影響的狀況。

煙哥彩蛋

在面試中若是碰到下列問題，如何應用上本篇的知識呢？先明確一點，我推薦的是Redis Cluster。
OK，開始舉例說明

問題1:懂Redis事務麼？
正常版：Redis事務是一些列redis命令的集合,blabla...
高調版: 咱們在生產上採用的是Redis Cluster集羣架構，不一樣的key是有可能分配在不一樣的Redis節點上的，在這種狀況下Redis的事務機制是不生效的。其次，Redis事務不支持回滾操做，簡直是雞肋！因此基本不用！

問題2:Redis的多數據庫機制，瞭解多少？
正常版：Redis支持多個數據庫，而且每一個數據庫的數據是隔離的不能共享，單機下的redis能夠支持16個數據庫（db0 ~ db15）
高調版: 在Redis Cluster集羣架構下只有一個數據庫空間，即db0。所以，咱們沒有使用Redis的多數據庫功能！

問題3:Redis集羣機制中，你以爲有什麼不足的地方嗎？
正常版: 不知道
高調版: 假設我有一個key，對應的value是Hash類型的。若是Hash對象很是大，是不支持映射到不一樣節點的！只能映射到集羣中的一個節點上！還有就是作批量操做比較麻煩！

問題4:懂Redis的批量操做麼？
正常版: 懂一點。好比mset、mget操做等，blabla
高調版: 咱們在生產上採用的是Redis Cluster集羣架構，不一樣的key會劃分到不一樣的slot中，所以直接使用mset或者mget等操做是行不通的。

問題5:那在Redis集羣模式下，如何進行批量操做？
正常版:不知道
高調版:這個問題其實能夠寫一篇文章了，改天寫。這裏說一種有一個很簡單的答法，足夠面試用。即:
若是執行的key數量比較少，就不用mget了，就用串行get操做。若是真的須要執行的key不少，就使用Hashtag保證這些key映射到同一臺redis節點上。簡單來講語法以下

對於key爲{foo}.student一、{foo}.student2，{foo}student3，這類key必定是在同一個redis節點上。由於key中「{}」之間的字符串就是當前key的hash tags， 只有key中{ }中的部分才被用來作hash，所以計算出來的redis節點必定是同一個!

ps:若是你用的是Proxy分片集羣架構，例如Codis這種，會將mget/mset的多個key拆分紅多個命令發往不一樣得redis實例，這裏很少說。我推薦答的仍是redis cluster。

問題6:大家有對Redis作讀寫分離麼？
正常版:沒有作，至於緣由額。。。額。。。額。。沒辦法了，硬着頭皮扯~
高調版:不作讀寫分離。咱們用的是Redis Cluster的架構，是屬於分片集羣的架構。而redis自己在內存上操做，不會涉及IO吞吐，即便讀寫分離也不會提高太多性能，Redis在生產上的主要問題是考慮容量，單機最多10-20G，key太多下降redis性能.所以採用分片集羣結構，已經能保證了咱們的性能。其次，用上了讀寫分離後，還要考慮主從一致性，主從延遲等問題，徒增業務複雜度。

總結

本文講了redis集羣架構的演進，以及面試注意事項，但願你們有所收穫!