Java面试突击系列（五）：Redis集群模式

Redis集群模式

面试题

• Redis集群模式的工作原理？
• 在集群模式下，redis的key是如何寻址的？
• 分布式寻址都有哪些算法？
• 了解一致性Hash算法么？
• 如何应对缓存雪崩以及缓存穿透问题？
• 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？
• Redis的并发竞争问题是什么？怎么解决？
• 了解Redis事务的CAS方案？

剖析

在以前，如果前几年的时候，一般来说，redis如果要搞几个节点，每个节点存储一部分的数据，得借助一些中间件来实现，比如说有codis，或者twemproxy，都有。有一些redis中间件，你读写redis中间件，redis中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的redis实例中。

这两年，redis不断在发展，redis也不断的有新的版本，redis cluster，redis集群模式，你可以做到在多台机器上，部署多个redis实例，每个实例存储一部分的数据，同时每个redis实例可以挂redis从实例，自动确保说，如果redis主实例挂了，会自动切换到redis从实例顶上来。

现在redis的新版本，大家都是用redis cluster的，也就是redis原生支持的redis集群模式，那么面试官肯定会就redis cluster对你来个几连炮。要是你没用过redis cluster，正常，以前很多人用codis之类的客户端来支持集群，但是起码你得研究一下redis cluster吧。

Redis集群模式的工作原理

单机瓶颈

Redis在单机架构下的瓶颈：master节点的数据和slave节点的数据量一样，也就是master容纳多少，slave也只能容纳多少，如果需要放1T数据，在缓存中，那么就遇到的性能瓶颈了。

集群模式

支撑N个redis master node，每个master node都可以挂载多个slave node，读写分离的架构，对于每个master来说，写就写到master，然后读就从mater对应的slave去读，高可用，因为每个master都有salve节点，那么如果mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master，redis cluster（多master + 读写分离 + 高可用），我们只要基于redis cluster去搭建redis集群即可，不需要手工去搭建replication复制+主从架构+读写分离+哨兵集群+高可用

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Redis cluster 和 Replication + sentinel

Redis Cluster

是Redis的集群模式

• 自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据
• 提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的

在redis cluster架构下，每个redis要放开两个端口号，比如一个是6379，另外一个就是加10000的端口号，比如16379端口号是用来进行节点间通信的，也就是cluster bus的东西，集群总线。cluster bus的通信，用来进行故障检测，配置更新，故障转移授权

Redis replication + sentinel：高可用模式

如果你的数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如你的缓存一般就几个G，单机足够了，replication，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了

redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用redis cluster

分布式数据存储的核心算法，数据分布的算法

hash算法 -> 一致性hash算法（memcached） -> redis cluster，hash slot 算法

用不同的算法，就决定了在多个master节点的时候，数据如何分布到这些节点上去，解决这个问题

Hash算法

最老土的hash算法和弊端（大量缓存重建），属于最简单的数据分布算法

但是如果某一台master宕机了，会导致 1/3的数据全部失效，从而大量的数据将会进入MySQL

一致性Hash算法

Memcache中使用的是一致性Hash算法

缓存热点问题

因为上面的一致性Hash环，不能解决缓存热点问题，即集中在某个Hash区间内的值特别多，这样就会导致大量的请求同时涌入一个master节点，而其它的节点处于空闲状态，从而造成master热点问题。

这个时候就引入了虚拟环（虚拟节点）的概念，目的是为了让每个master都做了均匀分布，这样每个区间内的数据都能够 均衡的分布到不同的节点中，而不是按照顺时针去查找，从而造成涌入一个master上的问题。

Redis Cluster

Redis Cluster有固定的16384个Hash slot，对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot，redis cluster中每个master都会持有部分slot，比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot，hash slot让node的增加和移除很简单，增加一个master，就将其他master的hash slot移动部分过去，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他master上去，移动hash slot的成本是非常低的，客户端的api，可以对指定的数据，让他们走同一个hash slot，通过hash tag来实现

如果有一台master宕机了，其它节点上的缓存几乎不受影响，因为它取模运算是根据 Hash slot来的，也就是 16384，而不是根据Redis的机器数。

Redis Cluster节点通信