redismanager连接redis（redismanager连接redis哨兵集群）



    在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异 常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现 一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。

    redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常简单。

    redis集群需要至少三个master节点，我们这里搭建三个master节点，并且给每个master再搭建一个slave节 点，总共6个redis节点，这里用三台机器部署6个redis实例，每台机器一主一从，搭建集群的步骤如下：

    RedisCluster将所有数据划分为16384个slots(槽位)，每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每 个节点中 当Redis Cluster的客户端来连接集群时,它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这样当客户端要查找某个 key时，可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不 一致的情况，还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。

槽位定位算法

Cluster默认会对 key值使用crc16算法进行hash得到一个整数值，然后用这个整数值对16384进行取模来得到具体槽位。

HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

跳转重定位

当客户端向一个错误的节点发出了指令，该节点会发现指令的key所在的槽位并不归自己管理，这时它会向客 户端发送一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址，告诉客户端去连这个节点去获取数据。客户端收到指令后除了跳转到正确的节点上去操作，还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存，后续所有key将使用新的槽位映射表。

Redis集群节点间的通信机制

redis cluster节点间采取gossip协议进行通信

维护集群的元数据(集群节点信息，主从角色，节点数量，各节点共享的数据等)有两种方式：集中式和gossip

集中式：

优点在于元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以立即感知到；不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能导致元数据的存储压力。 很多中间件都会借助zookeeper集中式存储元数据。

gossip：

gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail等等。

meet：某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信；

ping：每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过 ping交换元数据(类似自己感知到的集群节点增加和移除，hash slot信息等)；

pong: 对ping和meet消息的返回，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新；

fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了。

gossip协议的优点在于元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上 去更新，有一定的延时，降低了压力；缺点在于元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。

gossip通信的10000端口

每个节点都有一个专门用于节点间gossip通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口。 每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping消息之后返回pong消息。

网络抖动

    网络抖动就是非常常见 的一种现象，突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常。 为解决这种问题，Redis Cluster 提供了一种选项cluster-­node-­timeout，表示当某个节点持续 timeout 的时间失联时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项，网络抖动会导致主从频 繁切换 (数据的重新复制)。

Redis集群选举原理分析

当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover，以期成为新的master。由于挂掉的master 可能会有多个slave，从而存在多个slave竞争成为master节点的过程， 其过程如下

1.slave发现自己的master变为FAIL

2.将自己记录的集群currentEpoch加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST信息

3.其他节点收到该信息，只有master响应，判断请求者的合法性，并发送FAILOVER_AUTH_ACK，

对每一个epoch只发送一次ack。

4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK

5.slave收到超过半数master的ack后变成新Master

6.slave广播Pong消息通知其他集群节点。

从节点并不是在主节点一进入FAIL状态就马上尝试发起选举，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待 FAIL状态在集群中传播，slave如果立即尝试选举，其它masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票。

•延迟计算公式：

DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms

•SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举

集群脑裂数据丢失问题

redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复， 会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。 规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失)：

min‐slaves‐to‐write 1 //写数据成功最少同步的slave数量，这个数量可以模仿大于半数机制

配置， 比如集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数。

集群是否完整才能对外提供服务

当redis.conf的配置cluster-require-full-coverage为no时，表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从库进行故障恢复时，集群仍然可用，如果为yes则集群不可用。

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