写了一篇对 redis cluster 实现方式以及其他其他方案的对比文章

Redis Cluster 是一个分布式系统。由多个 Redis 实例组成的整体，数据按照 Slot 存储分布在多个 Redis 实例上，通过 Gossip 协议来进行节点之间通信。

整理理解

• redis cluster 整体上还是一个哈希分布的方案，与 twemproxy，codis 没有本质区别， 不同的地方在于，客户请求不在通过代理节点转发，而是直接与对应槽位的节点处理
• 通过 gossip 来使得集群中的节点互相了解其他节点的状况，(节点的存活情况，所持有的槽位情况等)

哈希方案：slot(槽位)

Redis Cluster 中有一个 16384 长度的槽的概念，每个 key 都会通过公式 CRC16(key) % 16384 来计算键 key 属于哪个槽，槽位是虚拟的，可以在不同节点之前迁移

• 客户端对 key 做哈希，得到槽位，并到本地路由缓存查找槽位对应的服务器节点，其中会有一些特殊情况要处理

  • 访问到了错误的节点，该节点会返回正确的节点地址，让客户端重新访问
  • 访问到正在迁移的节点，分好几种情况
    • 访问的 key 还存储在旧的节点，直接操作
    • 访问的 key 已经迁移到新的节点了，但是整个槽位还没有完成迁移，返回一个一次性的 ask 指令，让客户端尝试去新的节点查找这个 key，但是不更新这个槽位在本地的路由缓存
    • 访问的 key 已经迁移，且整个槽位已经完成迁移，返回 move 指令，告诉客户端以后这个槽位都访问指定的新节点，客户端收到指令后会更新本地的路由缓存

集群通信

cluster 服务端节点直接使用 gossip 协议进行节点间通信(redis cluster 这种单纯的哈希分布的方案下，好像除了交换节点存活情况和槽位信息，服务端节点之间的数据交互需求并不高，感觉不如谷歌大数据老三篇论文里面的弱 master 节点的设计，能节省很多不必要的节点通信)

• 主要使用 cluster meet ,ping ,pong 三个命令来完成
• 通信由 meet 或 ping 命令发起
• meet 命令主要用于节点间的初次通信(?待确认)
• 节点间的握手，类似于 tcp 的三次握手，都会确保对方知道自己已经收到消息
• 定时任务 clusterCron 会向随机节点发其 ping 通信（标记下线，疑似下线，即获知其他节点的存活情况）
• 在定时心跳通信时，会附带上随机两个节点的信息，包括 ip,端口，以及节点所包含的槽位信息
  • 收到心跳信息的节点，会判断附加的节点信息是否在本地记录中，
    • 本地无记录，会发其 meet 通信(握手)
    • 本地有记录，会进行更新(判断 epoch)
• 数据结构
  • 使用 bitmap 来表示一个节点持有的槽位信息
  • 集群消息处理函数 clusterProcessPacket

slot 槽位的迁移

• A 节点的一个 slot 需要迁移到 B 节点，节点 A 设置 migrating flag, B 设置 importing flag
• 将该 slot 的 key 逐步迁移到节点 B 中
• 迁移完毕使用 cluster setslot node 来消除 importing 和 migrating flag
• 这个时候节点 B 会 bump epoch，更新专辑的 epoch 编号，来提高优先级，使得节点的槽位信息传播出去后能覆盖旧的版本
• 节点槽位信息的更新：slot 从 A 节点迁移到 B 节点后，信息同步到其他节点 C，C 节点会比较本地缓存的 A 节点的 epoch 与同步过来的 B 节点的 epoch，B 的 epoch 大，才对这个 slot 的信息进行更新

几种方案的对比

• twemproxy 应该是最早开源的集群方案了，不过功能太过简单了，尽管使用了一致性哈希，但是集群中节点有增加时，还是会产生部分数据的丢失，而且不值钱数据分片迁移，另外是单线程了，不过单线程的问题有唯品会 twemproxies 分支解决了

• codis 的功能相对比较完整，支持新增节点，支持数据迁移，使用 go 语言开发，而 go 的协程非常适合这种并发请求的场景，也能轻松实现对多核 CPU 的利用，不过 codis 感觉最大的问题还是所有请求都需要结果代理转发，另外就是这个项目现在官方团队已经不再维护了(搞 TiDB 去了~)

• redis cluster 这个 redis 官方的集群方案，优势和缺点也都很明显，与 codis 的预哈希方案类似，key 哈希到某个 slot(槽位)而不再是具体的节点，使得集群可以比较平滑的伸缩，另外一个优势就是客户端与 node 节点直连，省去了代理的开销，不过 cluster 的问题也同样明显，使用 gossip 这种无中心 p2p 的协议，导致所有节点都要频繁的与其他节点交换信息，另外一个问题就是使用 redis cluster 需要升级客户端，这对很多存量业务是很大的成本

• corvus 是饿了么开发的，加载 redis cluster 前面的一个客户端代理，主要作用是在不侵入代码的情况下使用 redis cluster，业务代理里面对 redis 的使用与原来单点的实例没有区别

• 另外还有 SSDB/ledisdb/redisdb/tidis 等实现 redis 协议的第三方实现

总结

• 在对 redis 的各种集群化方案比较思考之后，感觉加入一个弱的中心节点可能会是一个可以考虑的优化方向，redis cluster 的 p2p 方式确实增加了通信成本，而且难以获知集群的当前状态，运维上也是一个问题，后续找时间需要研究下能否在 codis 方案下做一些调整(避免使用代理转发，保证主节点高可用，主节点失效时，通过选举产生新的主节点等)

参考:

Codis 的设计与实现 Part 1

Tidis - 基于 tikv 实现兼容 redis 协议分布式事务存储

黄光星：Redis Cluster 原理与管理