redis：七、集群方案（主从复制、哨兵模式、分片集群）和面试模板-编程知识

redis集群方案

在Redis中提供的集群方案总共有三种（一般一个redis节点不超过10G内存）

主从复制
哨兵模式
分片集群

主从复制（主从数据同步）

replid和offset

Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid
offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。

全量同步和增量同步具体过程

在这里插入图片描述

优缺点

优点：解决了系统的高并发读的问题。
缺点：无法保证系统的高可用，所以哨兵模式出现了。

哨兵模式

哨兵的作用

哨兵（Sentinel）实际上也是redis节点，它的具体功能如下：

监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作。
自动故障恢复：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主。
通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端。

哨兵的监控（心跳机制、选主规则）

Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：

主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。
客观下线：若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

一旦发现主节点客观下线了。哨兵会推举新的主节点，选主规则如下：

判断主与从节点断开时间长短，如超过指定值就排除该从节点
然后判断从节点的slave-priority值，越小优先级越高
如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大优先级越高
最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

集群脑裂

如果此时原本的主节点（暂时称为A）因为网络问题，没有回应心跳，那么哨兵便会进行选举出一个新的主节点（暂时称为B），这样就存在了两个主节点，像是大脑分两列了一样。等A节点网络恢复之后才会由主节点降为从节点。这个过程称为脑裂。
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但是注意，这个选主并切换的过程需要一定时间，此时A节点还是可以被写入数据的（暂时称这段数据为message，因为A节点实际上没有宕机，只是因为网络分区等问题联系不上从节点和哨兵了）

当A节点被降为从节点时，A节点会清空自己的数据，复制B节点的数据。此时message就丢失了。

它的解决方案有两种，对应着redis的两个配置参数：

min-replicas-to-write 1 表示最少的slave节点为1个
min-replicas-max-lag 5 表示数据复制和同步的延迟不能超过5秒
如果我们选了第一种解决方案，那么当哨兵联系不上A节点时，因为A节点没有slave了，此时数据过来，A节点会拒绝被写入数据，那么发送数据的服务方就会意识到数据没有正常发送，之后会采取相应的数据重传之类的解决方案。

如果我们选了第二种解决方案，那么就相当于限制了一开始A节点的网络情况，发现网络情况不好，就拒绝被写入数据。

其实就是分别针对脑裂时的2个特点：A节点网络有问题，和因为网络问题导致的和从节点、哨兵断开联系而进行的情况判断，如果发现符合这两个特点之一，那么就拒绝被写入数据，防止后来数据丢失。

优缺点

优点：解决了系统高可用的问题
缺点：无法解决海量数据存储还有高并发写的问题，此时分片集群就出现了。

分片集群

分片集群的结构如下：
在这里插入图片描述

它的结构特点为：

集群中有多个master，每个master保存不同数据，且每个master都可以有多个slave节点。这样就解决了海量数据存储，高并发读写的问题。相当于把主从模式概括进来了。
不再需要哨兵，直接master之间通过ping监测彼此健康状态。只要超过一定数量的master节点认为某个master节点宕机了，那么那个节点就客观下线了。相当于变形的哨兵模式。## 标题
客户端请求可以访问集群任意节点，经过一定的路由规则，最终都会被转发到正确节点。