Redis 集群，顾名思义就是使用多个 Redis 节点构成的集群，从而满足在数据量和并发数大的业务需求。

在单个 Redis 的节点实例下，存储的数据量大和高并发的情况下，内存很容易就暴涨。同时，一个 Redis 的节点，内存也是受限的，两个原因，一个是内存过大，在进行数据同步的时候，全量同步的时候会导致时间过长，会增加同步失败的风险；另一个原因就是一般的 Redis 都是部署在云服务器上的，这个也会受到CPU的使用率的影响。

所以，在面对着大数据量的时候，就会 Redis 集群的方案来管理，同时也是把这么多 Redis 实例的CPU计算能力汇集到一起，从而完成关于大数据和高并发量的的读写操作。

正文

`Redis` 集群方案有哪些

Redis 的集群解决方案有社区的，也有官方的，社区的解决方案有 Codis 和Twemproxy,Codis是由我国的豌豆荚团队开源的，Twemproxy是Twitter团队的开源的；官方的集群解决方案就是 Redis Cluster，这是由 Redis 官方团队来实现的。下面的列表可以很明显地表达出三者的不同点。

resharding without restarting cluster	Yes	No	Yes
pipeline	Yes	Yes	No
hash tags for multi-key operations	Yes	Yes	Yes
multi-key operations while resharding	Yes		No(details)
Redis clients supporting	Any clients	Any clients	Clients have to support cluster protocol

`Codis` 集群

Codis 是一个代理中间件，用的是 GO 语言开发的，如下图，Codis 在系统的位置是这样的。

Codis分为四个部分，分别是Codis Proxy (codis-proxy)、Codis Dashboard (codis-config)、Codis Redis (codis-server)和ZooKeeper/Etcd.

Codis就是起着一个中间代理的作用，能够把所有的Redis实例当成一个来使用，在客户端操作着SDK的时候和操作Redis的时候是一样的，没有差别。

因为Codis是一个无状态的，所以可以增加多个Codis来提升QPS,同时也可以起着容灾的作用。

`Codis` 分片原理

在Codis中，Codis会把所有的key分成1024个槽，这1024个槽对应着的就是Redis的集群，这个在Codis中是会在内存中维护着这1024个槽与Redis实例的映射关系。这个槽是可以配置，可以设置成 2048 或者是4096个。看你的Redis的节点数量有多少，偏多的话，可以设置槽多一些。

Codis中key的分配算法，先是把key进行CRC32 后，得到一个32位的数字，然后再hash%1024后得到一个余数，这个值就是这个key对应着的槽，这槽后面对应着的就是Redis的实例。(可以思考一下，为什么Codis很多命令行不支持，例如KEYS操作)

CRC32:CRC本身是“冗余校验码”的意思，CRC32则表示会产生一个32bit（8位十六进制数）的校验值。由于CRC32产生校验值时源数据块的每一个bit（位）都参与了计算，所以数据块中即使只有一位发生了变化，也会得到不同的CRC32值。

Codis中key的算法代码如下

//Codis中Key的算法
hash = crc32(command.key)
slot_index = hash % 1024
redis = slots[slot_index].redis
redis.do(command)
复制代码

`Codis`之间的槽位同步

思考一个问题：如果这个Codis节点只在自己的内存里面维护着槽位与实例的关系,那么它的槽位信息怎么在多个实例间同步呢？

Codis把这个工作交给了ZooKeeper来管理，当Codis的Codis Dashbord 改变槽位的信息的时候，其他的Codis节点会监听到ZooKeeper的槽位变化，会及时同步过来。如图：

`Codis`中的扩容

思考一个问题：在Codis中增加了Redis节点后,槽位的信息怎么变化，原来的key怎么迁移和分配？如果在扩容的时候，这个时候有新的key进来，Codis的处理策略是怎么样的？

因为Codis是一个代理中间件，所以这个当需要扩容Redis实例的时候，可以直接增加redis节点。在槽位分配的时候，可以手动指定Codis Dashbord来为新增的节点来分配特定的槽位。

在Codis中实现了自定义的扫描指令SLOTSSCAN，可以扫描指定的slot下的所有的key，将这些key迁移到新的Redis的节点中(话外语：这个是Codis定制化的其中一个好处)。

首先，在迁移的时候，会在原来的Redis节点和新的Redis里都保存着迁移的槽位信息，在迁移的过程中，如果有key打进将要迁移或者正在迁移的旧槽位的时候，这个时候Codis的处理机制是，先是将这个key强制迁移到新的Redis节点中，然后再告诉Codis,下次如果有新的key的打在这个槽位中的话，那么转发到新的节点。代码策略如下：

slot_index = crc32(command.key) % 1024
if slot_index in migrating_slots:
	do_migrate_key(command.key)  # 强制执行迁移
	redis = slots[slot_index].new_redis
else:
	redis = slots[slot_index].redis
redis.do(command)
复制代码

自动均衡策略

面对着上面讲的迁移策略，如果有成千上万个节点新增进来，都需要我们手动去迁移吗？那岂不是得累死啊。当然，Codis也是考虑到了这一点，所以提供了自动均衡策略。自动均衡策略是这样的，Codis 会在机器空闲的时候，观察Redis中的实例对应着的slot数，如果不平衡的话就会自动进行迁移。

`Codis`的牺牲

因为Codis在Redis的基础上的改造，所以在Codis上是不支持事务的，同时也会有一些命令行不支持，在官方的文档上有(Codis不支持的命令)

官方的建议是单个集合的总容量不要超过1M,否则在迁移的时候会有卡顿感。在Codis中，增加了proxy来当中转层，所以在网络开销上，是会比单个的Redis节点的性能有所下降的，所以这部分会有些的性能消耗。可以增加proxy的数量来避免掉这块的性能损耗。

`MGET`的过程

思考一个问题：如果熟悉Redis中的MGET、MSET和MSETNX命令的话，就会知道这三个命令都是原子性的命令。但是，为什么Codis支持MGET和MSET,却不支持MSETNX命令呢？

原因如下: 在Codis中的MGET命令的原理是这样的，先是在Redis中的各个实例里获取到符合的key，然后再汇总到Codis中，如果是MSETNX的话，因为key可能存在在多个Redis的实例中，如果某个实例的设值成功，而另一个实例的设值不成功，从本质上讲这是不成功的，但是分布在多个实例中的Redis是没有回滚机制的，所以会产生脏数据，所以MSETNX就是不能支持了。

`Codis`集群总结

Codis是一个代理中间件，通过内存保存着槽位和实例节点之间的映射关系,槽位间的信息同步交给ZooKeeper来管理。
不支持事务和官方的某些命令，原因就是分布多个的Redis实例没有回滚机制和WAL,所以是不支持的.

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codis原理及部署

一.codis介绍

Codis是一个分布式Redis解决方案,对于上层的应用来说,连接到Codis Proxy和连接原生的RedisServer没有明显的区别,有部分命令不支持
Codis底层会处理请求的转发,不停机的数据迁移等工作,所有后边的一切事情,对于前面的客户端来说是透明的,可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的Redis服务.
Codis由四部分组成
- Codis-proxy:实现redis协议,由于本身是无状态的,因此可以部署很多个节点
- Codis-config :是codis的管理工具,包括添加/删除redis节点添加删除proxy节点,发起数据迁移等操作,自带httpserver,支持管理后台方式管理配置
- Codis-server :是codis维护的redis分支,基于2.8.21分支,加入了slot的支持和原子的数据迁移指令; codis-proxy和codis-config只能和这个版本的redis交互才能正常运行
- Zookeeper,用于codis集群元数据的存储,维护codis集群节点

codis架构原理研究

二.Codis优缺点

优点

对客户端透明,与codis交互方式和redis本身交互一样
支持在线数据迁移,迁移过程对客户端透明有简单的管理和监控界面
支持高可用,无论是redis数据存储还是代理节点
自动进行数据的均衡分配
最大支持1024个redis实例,存储容量海量
高性能

缺点

采用自有的redis分支,不能与原版的redis保持同步
如果codis的proxy只有一个的情况下, redis的性能会下降20%左右
某些命令不支持,比如事务命令muti
国内开源产品,活跃度相对弱一些

三.部署codis，并写代码访问codis

3.1 zookeeper

1.三集群节点

172.16.10.142   zoo1
172.16.10.143   zoo2
172.16.10.144   zoo3
# 确保每个节点hostname -i返回的是正确IP地址

2.获取安装软件

wget http://apache.fayea.com/zookeeper/zookeeper-3.4.12/zookeeper-3.4.12.tar.gz
scp -rp zookeeper-3.4.12 172.16.10.143:/usr/local
scp -rp zookeeper-3.4.12 172.16.10.144:/usr/local
mv zookeeper-3.4.12 /usr/local/zookeeper-3.4.12/

3.设置环境变量

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper-3.4.12/
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

4.单机环境配置文件

cd /usr/local/zookeeper-3.4.12/conf
cp -rp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/local/zookeeper/log
clientPort=2181
# tickTime : 服务器与客户端之间交互的基本时间单元（ms）
# dataDir : 保存zookeeper数据路径
# dataLogDir : 保存zookeeper日志路径，当此配置不存在时默认路径与dataDir一致
# clientPort : 客户端访问zookeeper时经过服务器端时的端口号

5.集群环境配置文件

cd /usr/local/zookeeper-3.4.12/conf
cp -rp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg
tickTime=2000
# tickTime : 服务器与客户端之间交互的基本时间单元（ms）
initLimit=10
# initLimit : 此配置表示允许follower连接并同步到leader的初始化时间，它以tickTime的倍数来表示。当超过设置倍数的tickTime时间，则连接失败。
syncLimit=5
# syncLimit : Leader服务器与follower服务器之间信息同步允许的最大时间间隔，如果超过次间隔，默认follower服务器与leader服务器之间断开链接。
dataDir=/usr/local/zookeeper/data
# dataDir : 保存zookeeper数据路径
dataLogDir=/usr/local/zookeeper/log/tran_logs
# dataLogDir : 保存zookeeper日志路径，当此配置不存在时默认路径与dataDir一致，事务日志，会产生version2目录
clientPort=2181
# clientPort : 客户端访问zookeeper时经过服务器端时的端口号
maxClientCnxns=60
# maxClientCnxns : 限制连接到zookeeper服务器客户端的数量。
server.1=zoo1:2888:3888
server.2=zoo2:2888:3888
server.3=zoo3:2888:3888
# server.id=host:port:port : 表示了不同的zookeeper服务器的自身标识，作为集群的一部分，每一台服务器应该知道其他服务器的信息。用户可以从“server.id=host:port:port” 中读取到相关信息。在服务器的data(dataDir参数所指定的目录)下创建一个文件名为myid的文件，这个文件的内容只有一行，指定的是自身的id值。比如，服务器“1”应该在myid文件中写入“1”。这个id必须在集群环境中服务器标识中是唯一的，且大小在1～255之间。这一样配置中，zoo1代表第一台服务器的IP地址。第一个端口号（port）是从follower连接到leader机器的端口，第二个端口是用来进行leader选举时所用的端口。所以，在集群配置过程中有三个非常重要的端口：clientPort：2181、port:2888、port:3888。

5.写id到文件

ssh 172.16.10.142 "echo '1' > /usr/local/zookeeper-3.4.12/data/myid"
ssh 172.16.10.143 "echo '2' > /usr/local/zookeeper-3.4.12/data/myid"
ssh 172.16.10.144 "echo '3' > /usr/local/zookeeper-3.4.12/data/myid"

6.更改日志输出

/usr/local/zookeeper-3.4.12/conf/log4j.properties
#zookeeper.root.logger=INFO, CONSOLE
zookeeper.root.logger=INFO, ROLLINGFILE
#log4j.appender.ROLLINGFILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.ROLLINGFILE=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
#log4j.appender.ROLLINGFILE.MaxFileSize=10MB
# 更改app应用的日志输出
vi zkEnv.sh
if [ "x${ZOO_LOG_DIR}" = "x" ]
then
    ZOO_LOG_DIR="/usr/local/zookeeper/log/app_logs/"
fi

if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]
then
    ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"
fi

3.2 go

https://www.golangtc.com/download

1.下载

wget https://www.golangtc.com/static/go/1.9.2/go1.9.2.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf go1.9.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local

2.配置环境变量

export GOROOT=/usr/local/go //后面的值指向go解压的目录
export GOPATH=/usr/local/go/gowork //go环境境的扩展包目录，所有go环境境共用，工作目录
PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bin

# go命令依赖一个重要的环境变量：$GOPATH 
# GOPATH允许多个目录，当有多个目录时，请注意分隔符，多个目录的时候Windows是分号;，Linux系统是冒号: 
#当有多个GOPATH时默认将go get获取的包存放在第一个目录下 
#$GOPATH目录约定有三个子目录
# - src存放源代码(比如：.go .c .h .s等)
# - pkg编译时生成的中间文件（比如：.a）
# - bin编译后生成的可执行文件（为了方便，可以把此目录加入到 $PATH 变量中，如果有多个gopath，那么使用${GOPATH//://bin:}/bin添加所有的bin目录）

3.查看版本

[root@slave01 go]# go version
go version go1.8.3 linux/amd64

3.3 CodsLabs

https://github.com/CodisLabs/codis

1.下载

go get github.com/wandoulabs/codis
# cd .; git clone https://github.com/wandoulabs/codis /usr/local/go/gowork/src/github.com/wandoulabs/codis
Cloning into '/usr/local/go/gowork/src/github.com/wandoulabs/codis'...
fatal: unable to access 'https://github.com/wandoulabs/codis/': Peer reports incompatible or unsupported protocol version.

yum update nss curl git

mkdir -p $GOPATH/src/github.com/CodisLabs
cd $_ && git clone https://github.com/CodisLabs/codis.git -b release3.2

1.linux二进制 https://github.com/CodisLabs/codis/releases 2.或者直接下载zip包

2.安装

cd $GOPATH/src/github.com/CodisLabs/codis
$ make

3.提取有用程序

# 进入源码目录
mkdir /usr/local/codis
cp -rp bin admin config /usr/local/codis/

http://blog.51cto.com/brucewang/2159131

3.4 部署codis-dashboard

1.修改配置文件

vi /usr/local/codis/config/dashboard.toml
#coordinator_name = "filesystem"
#coordinator_addr = "/tmp/codis"
coordinator_name = "zookeeper"
coordinator_addr = "172.16.10.142:2181,172.16.10.143:2181,172.16.10.144:2181"

2.启动dashboard

cd /usr/local/codis
./admin/codis-dashboard-admin.sh start
ss -tpnl |grep  18080
# 可以查看log确认状态 /usr/local/codis/log/codis-dashboard.log.

3.dashboard地址

admin_addr = "0.0.0.0:18080"

3.5 部署codis-fe管理后台

1.修改启动文件

vi /usr/local/codis/admin/codis-fe-admin.sh
#COORDINATOR_NAME="filesystem"
#COORDINATOR_ADDR="/tmp/codis"
COORDINATOR_NAME="zookeeper"
COORDINATOR_ADDR="172.16.10.142:2181,172.16.10.143:2181,172.16.10.144:2181"

2.启动fe

cd /usr/local/codis
./admin/codis-fe-admin.sh start
ss -tpnl|grep 9090
# 可以查看log确认状态 /usr/local/codis/log/codis-fe.log.

3.后台管理地址

CODIS_FE_ADDR="0.0.0.0:9090"

3.6 部署codis-server加入集群

部署4个节点的server 172.16.10.142/143/144/154

1.所有server机器启动codis-server

/usr/local/codis/admin/codis-server-admin.sh start

2.redis.conf修改了如下参数（仅用于测试）

protected-mode no
port 6369
pidfile /usr/local/codis/log/redis_6369.pid
logfile "/usr/local/codis/log/redis_6369.log"
dbfilename dump_6369.rdb
dir /usr/local/codis/log/
appendfilename "appendonly.aof"

3.fe管理后台添加2个group，每个group分配2个机器
4.点击分配槽位

3.7 部署codis-proxy代理服务

部署3个节点的server 172.16.10.142/143/144

1.修改配置文件proxy.toml，zookeeper地址

vi /usr/local/codis/config/proxy.toml
#jodis_name = ""
#jodis_addr = ""
jodis_name = "zookeeper"
jodis_addr = "172.16.10.142:2181,172.16.10.143:2181,172.16.10.144:2181"

2.修改启动文件并启动，指向dashboard IP:PORT

vi /usr/local/codis/admin/codis-proxy-admin.sh
#CODIS_DASHBOARD_ADDR="127.0.0.1:18080"
CODIS_DASHBOARD_ADDR="172.16.10.154:18080"

/usr/local/codis/admin/codis-proxy-admin.sh  start
ss -tpnl |grep 19000

3.proxy启动默认会自动注册到dashboard中，也可以在fe中手动添加

3.8 部署redis-sentinel实现集群HA