Java|Redis多种部署方式及交互原理 Java|数据库

前言 Redis作为目前使用较为广泛的中间件之一，大量使用于缓存、分布式锁、业务排行榜甚至是持久化的场景中，性能及可用性是我们关注的重点，本文主要探索Redis部署的几种方式及交互原理。
部署方式单节点单节点（standalone）模式即在操作系统实例中单节点启动Redis进程如下图，暴露对应的服务端口号即可。缺点也比较明显，既无法保证高可用，也无法很好的支持横向扩展（只能增加宿主机配置）。

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主从部署主从（master-slave）部署的方式如下图，一个master节点和n个slave节点，其中slave也可以有更多的slave节点，主从之间同步分为全量或增量。全量同步：master节点通过BGSAVE生成对应的RDB文件，然后发送给slave节点，slave节点接收到写入命令后将master发送过来的文件加载并写入；增量同步：即在master-slave关系建立开始，master每执行一次数据变更的命令就会同步至slave节点。; 在主从架构中，客户端针对写请求转发至master节点，读请求多走slave节点。相对于单节点部署，主从架构提高了Redis的性能。

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哨兵哨兵（Sentinel）部署方式如下图，分别有哨兵集群与Redis的主从集群，哨兵作为操作系统中的一个监控进程，对应监控每一个Redis，如果master服务异常（ping pong其中节点没有回复且超过了一定时间），就会多个哨兵之间进行确认，如果超过一半确认服务异常，则对master服务进行下线处理，并且选举出当前一个slave节点来转换成master节点；如果slave节点服务异常，也是经过多个哨兵确认后，进行下线处理；相对于前面的单节点、主从，哨兵的部署方式使redis集群有了高可用的特性，但横向扩展能力依然是强依赖于宿主机。

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集群 Redis官方集群（cluster）部署方式如下图，属于“去中心化”的一种方式，多个master节点保存整个集群中的全部数据，而数据根据key进行crc-16校验算法进行散列，将key散列成对应16383个slot，而Redis cluster集群中每个master节点负责不同的slot范围。每个master节点下还可以配置多个slave节点，同时也可以在集群中再使用sentinel哨兵提升整个集群的高可用性。

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【Java|Redis多种部署方式及交互原理】对于Redis客户端来读写数据的流程，如常用的jedis客户端，首先获取集群中机器列表，然后随机向其中一个master节点发起数据读写请求，master节点接收到后，如果该key的校验后slot为自身的范围则直接进行操作，否则给jedis客户端返回一个重定向的异常，客户端便会连接正确的节点进行接下来的操作。
而由于Redis cluster中每个master节点对应的hash slot都是在集群建立时定死的即预分片效果，因此在对集群中增加节点、移除节点时注意相应的操作顺序（个人觉得Redis集群是分布式hash一致性算法的最佳实践场景，没有使用这个，但是官方推荐使用一些插件和开源代理中有相应的实现方案）：
增加节点

增加对应机器配置；
分配对应slot；
进行slot数据迁移；

移除节点

将对应节点slot key进行迁移至目标slot的节点；
移除机器；

除此之外，由于集群中每个节点负责不同的slot，因此之前的单节点、主从等方式部署的集群中我们使用的批量操作Mget、Mset等不再集群模式下支持。Redis cluster部署模式很好的解决了Redis横向扩展的瓶颈问题。
阿里云Redis集群我们当前使用的是阿里云集群，使用方式既可以是代理模式，也可以直连集群中的节点。代理模式在我们使用的视角中就相当于是非集群的直连master节点，并且也可以支持批量操作命令如Mget、Mset等，不用在使用jedis客户端时使用集群方式连接，并且与对应key slot节点的交互也全都proxy代理完成。

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阿里云集群不仅在横向扩展方面有着优秀的快速升配方案，而且在可用性上，有着跨机房、地域的灾备方案，即master节点下的slave节点会在多处部署，master出现异常时进行替换。
结语本文探索了Redis 多种部署方式及其优劣性，为以后的选型及中间件配置选取可以提供相应参考。
参考阿里云文档：
https://help.aliyun.com/document_detail/52228.html?spm=a2c4g.11186623.2.21.4ca07d2cKuofBV#section-h69-izd-531
redis多种部署实践：
https://blog.csdn.net/xxssyyyyssxx/article/details/72831909#comments_12414256
redis官网集群模式：
https://redis.io/topics/cluster-tutorial/