导语|近年来，Redis 变得越来越风行。Redis 长久化、主从复制、哨兵、分片集群是开发者常遇到的、看似容易了解的概念。它们存在什么分割？Redis 为什么会演化出几种架构模式？腾讯云后盾开发工程师谭帅将带你一步步构建出稳固、高性能的 Redis 集群。理解 Redis 做了哪些计划来实现稳固与高性能之后，你在日常应用 Redis 时，可能更加熟能生巧。
目录
1 情境引入：单机版 Redis
2 数据长久化：有恃无恐
3 主从复制：多正本
4 哨兵：故障主动切换
5 分片集群：横向扩大
6 总结
现如今 Redis 变得越来越风行，在很多我的项目中被用到。开发者们在应用 Redis 时，经常思考一个问题：Redis 是如何稳固、高性能地提供服务的？各位开发者也能够尝试答复一下以下这些问题：
● 我应用 Redis 的场景很简略，只应用单机版 Redis 会有什么问题吗？
● 我的 Redis 故障宕机了，数据失落了怎么办？
● 如何能保障我的业务、利用不受影响？
● 为什么须要主从集群？它有什么劣势？
● 什么是分片集群？我真的须要分片集群吗？
如果你曾经对 Redis 有些许理解，必定据说过数据长久化、主从复制、哨兵这些概念。它们之间又有什么区别和分割呢？如果你存在这样的纳闷，这篇文章会从 0 到 1、再从 1 到 N，带你一步步构建出一个稳固、高性能的 Redis 集群。
在这个过程中，你能够理解到 Redis 为了做到稳固、高性能所采取的优化计划及其起因。把握了这些原理，你在日常应用 Redis 时，可能做到加倍熟能生巧。
01、情境引入：单机版 Redis
首先，咱们从最简略的场景来假如，以便各位由浅入深了解。当初你有一个业务、利用，须要引入 Redis 来进步利用的性能。你能够抉择部署一个单机版的 Redis 来应用。就像这样：
这个架构非常简单，你的业务、利用能够把 Redis 当做缓存来应用。从 MySQL 中查问数据，写入到 Redis 中。业务、利用再从 Redis 中读取这些数据。Redis 的数据都存储在内存中，所以速度飞快。
如果你的业务体量并不大，那这样的架构模型根本能够满足你的需要。是不是很简略？随着工夫的推移，你的业务体量逐步倒退起来了，Redis 中存储的数据也越来越多，此时你的业务、利用对 Redis 的依赖也越来越重。
忽然有一天，你的 Redis 因为某些起因宕机了，你的所有业务流量都会打到后端 MySQL 上。这会导致你的 MySQL 压力剧增，重大的话甚至会压垮 MySQL。
这时你应该怎么办？我猜你的计划是：连忙重启 Redis，让它能够持续提供服务。然而，因为之前 Redis 中的数据都在内存中，只管你当初把 Redis 重启了，之前的数据也都失落了。重启后的 Redis 尽管能够失常工作，然而 因为 Redis 中没有任何数据，业务流量还是都会打到后端 MySQL 上，MySQL 的压力还是很大。
这可怎么办？你陷入了深思。有没有什么好的方法解决这个问题？既然 Redis 只把数据存储在内存中，那是否能够把这些数据也写一份到磁盘上呢？如果采纳这种形式，当 Redis 重启时，咱们把磁盘中的数据疾速复原到内存中，它就能够持续失常提供服务了。这是一个很好的解决方案。把内存数据写到磁盘上的过程，就是「数据长久化」。
02、数据长久化：有恃无恐
当初，你构想的 Redis 数据长久化是这样的：
然而，数据长久化具体应该怎么做呢？我猜你想到的计划是：Redis 每一次执行写操作，除了写内存之外，同时也写一份到磁盘上。就像这样：
没错，这是最简略间接的计划。但认真想一下，这个计划有个问题：客户端的每次写操作，既须要写内存，又须要写磁盘。写磁盘的耗时相比于写内存来说要大很多。这势必会影响到整体写性能。
如何躲避这个问题？咱们能够这样优化：Redis 写内存由主线程来做，写内存实现后就给客户端返回后果。Redis 用另一个线程去写磁盘，这样就能够防止主线程写磁盘对性能的影响。这的确是一个好计划。除此之外，咱们能够换个角度，思考一下还有什么形式能够长久化数据？各位读者能够联合 Redis 的应用场景来思考。
回顾一下：咱们在应用 Redis 时，通常把它用作什么场景？那就是「缓存」。把 Redis 当做缓存来用的话，只管 Redis 中没有保留全量数据，咱们的业务、利用仍旧能够通过查问后端数据库失去那些不在缓存中的数据。只不过查问后端数据的速度会慢一点，但对业务后果没有影响。
基于这个特点，Redis 数据长久化还能够用「数据快照」的形式来做。什么是数据快照呢？你能够这么了解：把 Redis 设想成一个水杯，向 Redis 写入数据，就相当于往这个杯子里倒水；此时你拿一个相机给这个水杯拍一张照片，拍照的这一瞬间，照片记录到这个水杯中水的容量，就是水杯的数据快照。
也就是说，Redis 的数据快照是记录某一时刻 Redis 中的数据，之后只须要把这个数据快照写到磁盘上就能够了。它的劣势在于：须要长久化时，把数据一次性地写入磁盘即可，其它工夫都不须要操作磁盘。基于这个计划，咱们能够定时给 Redis 做数据快照，把数据长久化到磁盘上。
其实，下面说的这些长久化计划，就是 Redis 的「RDB」和「AOF」：
● RDB：只长久化某一时刻的数据快照到磁盘上（创立一个子过程来做）；
● AOF：每一次写操作都长久到磁盘（主线程写内存，依据策略理论状况来决定配置由主线程还是子线程进行数据长久化）。
它们的区别除了下面讲到的，还有以下特点：RDB 采纳二进制 + 数据压缩的形式写磁盘，文件体积小、数据恢复速度也快；AOF 记录的是每一次写命令，数据最全但文件体积大、数据恢复速度慢。
如果让你来抉择长久化计划，你能够这样抉择：
● 如果你的业务对于数据失落不敏感，采纳 RDB 计划长久化数据；
● 如果你的业务对数据完整性要求比拟高，采纳 AOF 计划长久化数据。
假如你的业务对 Redis 数据完整性要求比拟高，抉择了 AOF 计划。此时你又会遇到这些问题：
● AOF 记录每一次写操作，随着工夫增长，AOF 文件体积会越来越大；
● 微小的 AOF 文件在数据恢复时变得十分慢。
这怎么办？数据完整性要求变高了，复原数据也变艰难了。有没有什么办法，能够放大文件体积、晋升复原速度呢？下文咱们持续来剖析 AOF 的特点。
AOF 文件中记录的是每一次写操作。同一个 key 可能会产生的屡次批改，咱们只保留其最初一次被批改的值，是不是也能够？答案是正确。这就是咱们常常听到的「AOF rewrite」，你也能够把它了解为「AOF 瘦身」。开发者能够对 AOF 文件定时 rewrite，防止这个文件体积继续收缩，以保障在复原时能够缩短复原工夫。
各位开发者们再进一步思考：还有没有方法持续放大 AOF 文件？咱们后面讲到 RDB 和 AOF 各自的特点是 RDB 以二进制 + 数据压缩形式存储，文件体积小；而且 AOF 记录每一次写命令，数据最全。
咱们可否利用它们各自的劣势呢？答案是能够。这就是 Redis 的「混合长久化」。具体来说，当 AOF rewrite 时，Redis 先以 RDB 格局在 AOF 文件中写入一个数据快照，再把在这期间产生的每一个写命令，追加到 AOF 文件中。因为 RDB 是二进制压缩写入的，所以 AOF 文件体积就变得更小了。
此时，你在应用 AOF 文件复原数据时，复原工夫就会更短。Redis 4.0 以上版本才反对混合长久化。通过这么一番优化，你的 Redis 再也不必放心实例宕机了。当产生宕机时，你就能够用长久化文件疾速复原 Redis 中的数据。
但这样就没问题了吗？实际上，尽管咱们曾经把长久化的文件优化到最小，但在复原数据时仍旧是须要工夫的。在这期间你的业务、利用还是会受到影响，怎么办？咱们接下来剖析有没有更好的计划。
一个实例宕机只能用复原数据来解决，那咱们是否能够部署多个 Redis 实例，让这些实例数据放弃实时同步？这样当一个实例宕机时，咱们在剩下的实例中抉择一个持续提供服务就好了。没错，这个计划就是接下来要讲的「主从复制：多正本」。
03、主从复制：多正本
此时，你能够部署多个 Redis 实例，架构模型就变成了这样：
咱们这里把实时读写的节点叫做「master」，另一个实时同步数据的节点叫做「slave」。采纳多正本计划的劣势是：
● 缩短不可用工夫：master 产生宕机，咱们能够手动把 slave 晋升为 master 持续提供服务；
● 晋升读性能：让 slave 分担一部分读申请，晋升利用的整体性能。
这个计划不仅节俭了数据恢复的工夫，还能晋升性能。那它有什么问题吗？其实，它的问题在于：当 master 宕机时，咱们须要手动把 slave 晋升为 master，这个过程也是须要破费工夫的。尽管比复原数据要快得多，但还是须要人工染指解决。一旦须要人工染指，就必须要算上人的反应时间、操作工夫。所以，在这期间你的业务、利用依旧会受到影响。
怎么解决这个问题？咱们是否能够把这个切换的过程自动化呢？对于这种状况，咱们须要一个「故障主动切换 」机制——这就是咱们常常听到的「 哨兵」所具备的能力。
04、哨兵：故障主动切换
当初，咱们能够引入一个「观察者 」，让这个观察者去实时监测 master 的衰弱状态。这个观察者就是「 哨兵」。具体如何做：
● 第一，哨兵每距离一段时间，询问 master 是否失常；
● 第二，master 失常回复则示意状态失常，回复超时示意异样；
● 第三，哨兵发现异常，发动主从切换。
有了这个计划，就不须要人去染指解决、所有变得自动化。但这里还有一个问题：如果 master 状态失常，但这个哨兵在询问 master 时，它们之间的网络产生了问题，那这个哨兵可能会误判。
这个问题怎么解决？答案是：咱们能够部署多个哨兵，让它们散布在不同的机器上、一起监测 master 的状态。流程如下：
● 首先，多个哨兵每距离一段时间，询问 master 是否失常；
● 其次，master 失常回复，示意状态失常，回复超时示意异样；
● 再次，一旦有一个哨兵断定 master 异样（不论是否是网络问题），就询问其它哨兵，如果多个哨兵（设置一个阈值）都认为 master 异样了，这才断定 master 的确产生了故障；
● 最初，多个哨兵通过协商后，断定 master 故障，则发动主从切换。
所以，咱们用多个哨兵相互协商来断定 master 的状态。这样一来，就能够大大降低误判的概率。哨兵协商断定 master 异样后，还有一个问题：由哪个哨兵来发动主从切换呢？答案是，选出一个哨兵「领导者」，由这个领导者进行主从切换。
那这个领导者怎么选？设想一下，现实生活中选举是怎么做的？投票。在选举哨兵领导者时，咱们能够制订一个 选举规定：
● 每个哨兵都询问其它哨兵，申请对方为本人投票；
● 每个哨兵只投票给第一个申请投票的哨兵，且只能投票一次；
● 首先拿到超过半数投票的哨兵入选为领导者，发动主从切换。
其实，这个选举的过程就是咱们常常听到的：分布式系统畛域中的「共识算法 」。什么是共识算法？咱们在多个机器部署哨兵，它们须要独特合作实现一项工作。所以它们就组成了一个「 分布式系统」。在分布式系统畛域，多个节点如何就一个问题达成共识的算法，就叫共识算法。
在这个场景下，多个哨兵独特协商、选举出一个都认可的领导者，就是应用共识算法实现的。这个算法规定节点的数量必须是奇数个，保证系统中即便有节点产生了故障事残余超过半数的节点状态失常，从而仍旧能够提供正确的后果。也就是说，这个算法兼容了存在故障节点的状况。
共识算法在分布式系统畛域有很多。例如 Paxos、Raft。哨兵选举领导者这个场景，应用的是「Raft 共识算法」。因为它足够简略且易于实现。当初，咱们用多个哨兵独特监测 Redis 的状态。这样一来就能够防止误判的问题。架构模型变成了这样：
咱们先小结一下：你的 Redis 从最简略的单机版，通过数据长久化、主从多正本、哨兵集群的优化，你的 Redis 不论是性能还是稳定性都越来越高，就算节点产生故障也不必放心。你的 Redis 以这样的架构模式部署，根本能够稳固运行很长时间。
随着工夫的倒退，你的业务体量开始迎来了爆炸性增长。此时你的架构模型，还可能承当这么大的流量吗？咱们一起来剖析一下：
● 稳定性：当 Redis 故障宕机时，咱们有哨兵 + 正本，能够主动实现主从切换；
● 性能：当读申请量增长，咱们能够再部署多个 slave，实现读写拆散以分担读压力；当写申请量增长，咱们只有一个 master 实例。这个实例达到瓶颈怎么办？
当你的写申请量越来越大时，一个 master 实例可能就无奈承当这么大的写流量了。要想完满解决这个问题，此时你就须要思考应用「分片集群」了。
05、分片集群：横向扩大
什么是「分片集群」？一个实例扛不住写压力，咱们能够部署多个实例。把这些实例依照肯定规定组织起来，把它们当成一个整体来对外提供服务，就能够解决集中写一个实例的瓶颈问题。所以，当初的架构模型就变成了这样：
当初问题又来了：这么多实例如何组织呢？咱们制订规定如下：
● 每个节点各自存储一部分数据，所有节点数据之和才是全量数据；
● 制订一个路由规定，将不同的 key 路由到固定一个实例上进行读写。
分片集群依据路由规定所在位置的不同，还能够分为两大类：「客户端分片 」、「 服务端分片」。
「客户端分片」指的是 key 的路由规定放在客户端来做，就是上面这样：
这个计划的毛病是 客户端须要保护路由规定。也就是说，你须要把路由规定写到你的业务代码中。如何做到不把路由规定耦合在业务代码中呢？你能够这样优化：把这个路由规定封装成一个模块。当须要应用时，集成这个模块。
这就是 Redis Cluster 的采纳的计划。
Redis Cluster 内置了哨兵逻辑，无需再部署哨兵。当你应用 Redis Cluster 时，你的业务、利用须要应用配套的 Redis SDK。这个 SDK 内就集成好了路由规定，不须要你本人编写。
再来看「服务端分片 」。这种计划指的是：路由规定不放在客户端来做，而是在客户端和服务端之间减少一个「 两头代理层」。这个代理就是咱们常常听到的 Proxy。数据的路由规定，就放在这个 Proxy 层来保护。
这样一来，你无需关怀服务端有多少个 Redis 节点，只须要和这个「Proxy」交互即可。Proxy 会把你的申请依据路由规定转发到对应的 Redis 节点上。而且，当集群实例不足以撑持更大的流量申请时，还能够横向扩容、增加新的 Redis 实例晋升性能。这所有对于你的客户端来说都是通明无感知的。
这是业界开源的 Redis 分片集群计划，Twemproxy、Codis 也是采纳这种计划。
分片集群在数据扩容时，还波及到了很多细节，此处不加以赘述。如果你对相干内容感兴趣，欢送留言！至此，应用分片集群后，你能够面对将来更大的流量压力。
06、总结
最初咱们来总结一下，咱们是如何一步步构建一个稳固、高性能的 Redis 集群的。首先，在应用最简略的单机版 Redis 时，咱们发现：当 Redis 故障宕机后，数据无奈复原。因而咱们想到了「数据长久化」——把内存中的数据也长久化到磁盘上一份，Redis 重启后就能够从磁盘上疾速复原数据。
在进行数据长久化时，咱们又面临如何更高效地将数据长久化到磁盘的问题。之后咱们发现 Redis 提供了「RDB」和「AOF」两种计划，别离对应了数据快照和实时的命令记录。当咱们对数据完整性要求不高时，能够抉择 RDB 长久化计划。如果对于数据完整性要求较高，能够抉择 AOF 长久化计划。
然而 AOF 文件体积会随着工夫增长变得越来越大。此时咱们想到的优化计划是：应用 AOF rewrite 的形式对其进行瘦身，减小文件体积 。再起初，咱们发现能够联合 RDB 和 AOF 各自的劣势，在 AOF rewrite 时应用两者联合的「 混合长久化」形式，进一步减小 AOF 文件体积。
之后，咱们发现只管能够通过数据恢复的形式还原数据，复原数据也需破费工夫。这意味着业务、利用还是会受到影响。咱们进一步采纳「多正本」的计划——让多个实例放弃实时同步。当一个实例故障时，能够手动把其它实例晋升上来持续提供服务。
然而手动晋升实例上来也须要人工染指，人工染指操作须要工夫。咱们开始想方法把这个流程变得自动化。所以咱们又引入了「哨兵」集群——哨兵集群通过相互协商的形式来发现故障节点，并能够主动实现切换。这大幅升高了对业务、利用的影响。
最初，咱们把关注点聚焦在如何撑持更大的写流量上。咱们又引入了「分片集群」来解决这个问题——多个 Redis 实例摊派写压力，从而面对将来更大的流量。咱们还能够增加新的实例、横向扩大，进一步晋升集群的性能。
至此，咱们的 Redis 集群才得以长期稳固、高性能地为开发者的业务提供服务。最初我整顿了一个思维导图，不便各位开发者更好地去了解它们之间的关系以及演变的过程。以上便是本次分享的全部内容，欢送各位开发者在评论区交换探讨。
-End-
原创作者|谭帅
技术责编|谭帅
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