Redis集群详解（包含搭建）

Sentinel的三个作用是什么？集群监控故障恢复状态通知Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线（sdown如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务客观下线（odown故障转移步骤有哪些？首先要在sentinel中选出一个leader，由leader执行failover选定一个slave作为新的ma

m0_73774439

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对应B站视频：

Redis面试篇-01.Redis主从-搭建主从集群_哔哩哔哩_bilibili

1.Redis主从

单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。

1.1.主从集群结构

下图就是一个简单的Redis主从集群结构：

如图所示，集群中有一个master节点、两个slave节点（现在叫replica）。当我们通过Redis的Java客户端访问主从集群时，应该做好路由：

如果是写操作，应该访问master节点，master会自动将数据同步给两个slave节点
如果是读操作，建议访问各个slave节点，从而分担并发压力

1.2.搭建主从集群

我们会在同一个虚拟机中利用3个Docker容器来搭建主从集群，容器信息如下：

容器名	角色	IP	映射端口
r1	master	192.168.22.88（自己的虚拟机ip）	7001
r2	slave	192.168.22.88（自己的虚拟机ip）	7002
r3	slave	192.168.22.88（自己的虚拟机ip）	7003

1.2.1.启动多个Redis实例

文章结尾资料提供的docker-compose文件来构建主从集群：

文件内容如下：

version: "3.2"

services:
  r1:
    image: redis
    container_name: r1
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001"]
  r2:
    image: redis
    container_name: r2
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002"]
  r3:
    image: redis
    container_name: r3
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003"]

将其上传至虚拟机的/root/redis目录下：

执行命令，运行集群：

docker compose up -d

结果：

查看docker容器，发现都正常启动了：

由于采用的是host模式，我们看不到端口映射。不过能直接在宿主机通过ps命令查看到Redis进程：

1.2.2.建立集群

虽然我们启动了3个Redis实例，但是它们并没有形成主从关系。我们需要通过命令来配置主从关系：

# Redis5.0以前
slaveof <masterip> <masterport>
# Redis5.0以后
replicaof <masterip> <masterport>

有临时和永久两种模式：

永久生效：在redis.conf文件中利用slaveof命令指定master节点
临时生效：直接利用redis-cli控制台输入slaveof命令，指定master节点

我们测试临时模式，首先连接r2，让其以r1为master

# 连接r2
docker exec -it r2 redis-cli -p 7002
# 认r1主，也就是7001
slaveof 192.168.22.88 7001

然后连接r3，让其以r1为master

# 连接r3
docker exec -it r3 redis-cli -p 7003
# 认r1主，也就是7001
slaveof 192.168.22.88 7001

然后连接r1，查看集群状态：

# 连接r1
docker exec -it r1 redis-cli -p 7001
# 查看集群状态
info replication

结果如下：

可以看到，当前节点r1:7001的角色是master，有两个slave与其连接：

slave0：port是7002，也就是r2节点
slave1：port是7003，也就是r3节点

1.2.3.测试

依次在r1、r2、r3节点上执行下面命令：

set key 123

get key

你会发现，只有在r1这个节点上可以执行set命令（写操作），其它两个节点只能执行get命令（读操作）。也就是说读写操作已经分离了。

1.3.主从同步原理

在刚才的主从测试中，我们发现r1上写入Redis的数据，在r2和r3上也能看到，这说明主从之间确实完成了数据同步。

那么这个同步是如何完成的呢？

1.3.1.全量同步

主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：

这里有一个问题，master如何得知salve是否是第一次来同步呢？？

有几个概念，可以作为判断依据：

Replication Id：简称replid，是数据集的标记，replid一致则是同一数据集。每个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。

因此slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id 和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据。

由于我们在执行slaveof命令之前，所有redis节点都是master，有自己的replid和offset。

当我们第一次执行slaveof命令，与master建立主从关系时，发送的replid和offset是自己的，与master肯定不一致。

master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致，说明这是一个全新的slave，就知道要做全量同步了。

master会将自己的replid和offset都发送给这个slave，slave保存这些信息到本地。自此以后slave的replid就与master一致了。

因此，master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。流程如图：

完整流程描述：

slave节点请求增量同步
master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
slave清空本地数据，加载master的RDB
master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave
slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步

来看下r1节点的运行日志：

再看下r2节点执行replicaof命令时的日志：与我们描述的完全一致。

1.3.2.增量同步

全量同步需要先做RDB，然后将RDB文件通过网络传输个slave，成本太高了。因此除了第一次做全量同步，其它大多数时候slave与master都是做增量同步。

什么是增量同步？就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图：

那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

1.3.3.repl_baklog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。这个文件是一个固定大小的数组，只不过数组是环形，也就是说角标到达数组末尾后，会再次从0开始读写，这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令及offset，包括master当前的offset，和slave已经拷贝到的offset：

slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset：

直到数组被填满：

此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分：

但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset：

如果master继续写入新数据，master的offset就会覆盖repl_baklog中旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖：

棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。

repl_baklog大小有上限，写满后会覆盖最早的数据。如果slave断开时间过久，导致尚未备份的数据被覆盖，则无法基于repl_baklog做增量同步，只能再次全量同步。

1.4.主从同步优化

主从同步可以保证主从数据的一致性，非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：

在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制，避免全量同步时的磁盘IO。
Redis单节点上的内存占用不要太大，减少RDB导致的过多磁盘IO
适当提高repl_baklog的大小，发现slave宕机时尽快实现故障恢复，尽可能避免全量同步
限制一个master上的slave节点数量，如果实在是太多slave，则可以采用主-从-从链式结构，减少master压力

主-从-从架构图：

简述全量同步和增量同步区别？

全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave。
增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

什么时候执行全量同步？

slave节点第一次连接master节点时
slave节点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖时

什么时候执行增量同步？

slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时

.Redis哨兵

主从结构中master节点的作用非常重要，一旦故障就会导致集群不可用。那么有什么办法能保证主从集群的高可用性呢？

2.1.哨兵工作原理

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来监控主从集群监控状态，确保集群的高可用性。

2.1.1.哨兵作用

哨兵集群作用原理图：

哨兵的作用如下：

状态监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
故障恢复（failover）：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后会成为slave
状态通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生failover时，会将最新集群信息推送给Redis的客户端

那么问题来了，Sentinel怎么知道一个Redis节点是否宕机呢？

2.1.2.状态监控

Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个节点发送ping命令，并通过实例的响应结果来做出判断：

主观下线（sdown）：如果某sentinel节点发现某Redis节点未在规定时间响应，则认为该节点主观下线。
客观下线(odown)：若超过指定数量（通过quorum设置）的sentinel都认为该节点主观下线，则该节点客观下线。quorum值最好超过Sentinel节点数量的一半，Sentinel节点数量至少3台。

如图：

一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：

首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过down-after-milliseconds * 10则会排除该slave节点
然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举（默认都是1）。
如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
最后是判断slave节点的run_id大小，越小优先级越高（通过info server可以查看run_id）。

对应的官方文档如下：High availability with Redis Sentinel | Docs

问题来了，当选出一个新的master后，该如何实现身份切换呢？

大概分为两步：

在多个sentinel中选举一个leader
由leader执行failover

2.1.3.选举leader

首先，Sentinel集群要选出一个执行failover的Sentinel节点，可以成为leader。要成为leader要满足两个条件：

最先获得超过半数的投票
获得的投票数不小于quorum值

而sentinel投票的原则有两条：

优先投票给目前得票最多的
如果目前没有任何节点的票，就投给自己

比如有3个sentinel节点，s1、s2、s3，假如s2先投票：

此时发现没有任何人在投票，那就投给自己。s2得1票
接着s1和s3开始投票，发现目前s2票最多，于是也投给s2，s2得3票
s2称为leader，开始故障转移

不难看出，谁先投票，谁就会称为leader，那什么时候会触发投票呢？

答案是第一个确认master客观下线的人会立刻发起投票，一定会成为leader。

OK，sentinel找到leader以后，该如何完成failover呢？

2.1.4.failover

我们举个例子，有一个集群，初始状态下7001为master，7002和7003为slave：

假如master发生故障，slave1当选。则故障转移的流程如下：

1）sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master

2）sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令，让这些节点成为新master，也就是7002的slave节点，开始从新的master上同步数据。

3）最后，当故障节点恢复后会接收到哨兵信号，执行slaveof 192.168.150.101 7002命令，成为slave：

2.2.搭建哨兵集群

首先，我们停掉之前的redis集群：

# 老版本DockerCompose
docker-compose down

# 新版本Docker
docker compose down

然后找到文章结尾资料提供的sentinel.conf文件：

其内容如下：

sentinel announce-ip "192.168.150.101"
sentinel monitor hmaster 192.168.150.101 7001 2
sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000
sentinel failover-timeout hmaster 60000

说明：

sentinel announce-ip "192.168.150.101"：声明当前sentinel的ip
sentinel monitor hmaster 192.168.150.101 7001 2：指定集群的主节点信息
- hmaster：主节点名称，自定义，任意写
- 192.168.150.101 7001：主节点的ip和端口
- 2：认定master下线时的quorum值
sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000：声明master节点超时多久后被标记下线
sentinel failover-timeout hmaster 60000：在第一次故障转移失败后多久再次重试

我们在虚拟机的/root/redis目录下新建3个文件夹：s1、s2、s3:

将文章结尾资料提供的sentinel.conf文件分别拷贝一份到3个文件夹中。

接着修改docker-compose.yaml文件，内容如下：

version: "3.2"

services:
  r1:
    image: redis
    container_name: r1
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001"]
  r2:
    image: redis
    container_name: r2
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002", "--slaveof", "192.168.150.101", "7001"]
  r3:
    image: redis
    container_name: r3
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003", "--slaveof", "192.168.150.101", "7001"]
  s1:
    image: redis
    container_name: s1
    volumes:
      - /root/redis/s1:/etc/redis
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27001"]
  s2:
    image: redis
    container_name: s2
    volumes:
      - /root/redis/s2:/etc/redis
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27002"]
  s3:
    image: redis
    container_name: s3
    volumes:
      - /root/redis/s3:/etc/redis
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27003"]

直接运行命令，启动集群：

docker compose up -d

运行结果：

我们以s1节点为例，查看其运行日志：

1:X 22 Jul 2024 06:58:56.353 # Sentinel ID is 024bffcdce1c15db37b51d80201997c019f3f8ae
1:X 22 Jul 2024 06:58:56.353 # +monitor master hmaster 192.168.22.88 7001 quorum 2
1:X 22 Jul 2024 06:58:56.360 * +slave slave 192.168.22.88:7002 192.168.22.88 7002 @ hmaster 192.168.22.88 7001
1:X 22 Jul 2024 06:58:56.364 * +slave slave 192.168.22.88:7003 192.168.22.88 7003 @ hmaster 192.168.22.88 7001
1:X 22 Jul 2024 06:58:58.355 * +sentinel sentinel 91e7ebf5e5963fdf2dd184be0312632aee998c8c 192.168.22.88 27003 @ hmaster 192.168.22.88 7001
1:X 22 Jul 2024 06:58:58.367 * +sentinel sentinel 9d3e08cf2301b7c1745996e57e91be2d38c2e029 192.168.22.88 27002 @ hmaster 192.168.22.88 7001

可以看到sentinel已经联系到了7001这个节点，并且与其它几个哨兵也建立了链接。哨兵信息如下：

27001：Sentinel ID是024bffcdce1c15db37b51d80201997c019f3f8ae
27002：Sentinel ID是91e7ebf5e5963fdf2dd184be0312632aee998c8c
27003：Sentinel ID是9d3e08cf2301b7c1745996e57e91be2d38c2e029

2.3.演示failover

接下来，我们演示一下当主节点故障时，哨兵是如何完成集群故障恢复（failover）的。

我们连接7001这个master节点，然后通过命令让其休眠60秒，模拟宕机：

# 连接7001这个master节点，通过sleep模拟服务宕机，60秒后自动恢复
docker exec -it r1 redis-cli -p 7001 DEBUG sleep 60

稍微等待一段时间后，会发现sentinel节点触发了failover：

2.4.总结

Sentinel的三个作用是什么？

集群监控
故障恢复
状态通知

Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？

每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线（sdown）
如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务客观下线（odown）

故障转移步骤有哪些？

首先要在sentinel中选出一个leader，由leader执行failover
选定一个slave作为新的master，执行slaveof noone，切换到master模式
然后让所有节点都执行slaveof 新master
修改故障节点配置，添加slaveof 新master

sentinel选举leader的依据是什么？

票数超过sentinel节点数量1半
票数超过quorum数量
一般情况下最先发起failover的节点会当选

sentinel从slave中选取master的依据是什么？

首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过down-after-milliseconds * 10则会排除该slave节点
然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举（默认都是1）。
如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
最后是判断slave节点的run_id大小，越小优先级越高（通过info server可以查看run_id）。

2.5.RedisTemplate连接哨兵集群

分为三步：

1）引入依赖
2）配置哨兵地址
3）配置读写分离

2.5.1.引入依赖

就是SpringDataRedis的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2.5.2.配置哨兵地址

连接哨兵集群与传统单点模式不同，不再需要设置每一个redis的地址，而是直接指定哨兵地址：

spring:
  redis:
    sentinel:
      master: hmaster # 集群名
      nodes: # 哨兵地址列表
        - 192.168.150.101:27001
        - 192.168.150.101:27002
        - 192.168.150.101:27003

2.5.3.配置读写分离

最后，还要配置读写分离，让java客户端将写请求发送到master节点，读请求发送到slave节点。定义一个bean即可：

@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){
    return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

这个bean中配置的就是读写策略，包括四种：

MASTER：从主节点读取
MASTER_PREFERRED：优先从master节点读取，master不可用才读取slave
REPLICA：从slave节点读取
REPLICA_PREFERRED：优先从slave节点读取，所有的slave都不可用才读取master

3.Redis分片集群

主从模式可以解决高可用、高并发读的问题。但依然有两个问题没有解决：

海量数据存储
高并发写

要解决这两个问题就需要用到分片集群了。分片的意思，就是把数据拆分存储到不同节点，这样整个集群的存储数据量就更大了。

Redis分片集群的结构如图：

分片集群特征：

集群中有多个master，每个master保存不同分片数据，解决海量数据存储问题
每个master都可以有多个slave节点，确保高可用
master之间通过ping监测彼此健康状态，类似哨兵作用
客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到数据所在节点

3.1.搭建分片集群

Redis分片集群最少也需要3个master节点，由于我们的机器性能有限，我们只给每个master配置1个slave，形成最小的分片集群：

计划部署的节点信息如下：

容器名	角色	IP	映射端口
r1	master	192.168.150.101	7001
r2	master	192.168.150.101	7002
r3	master	192.168.150.101	7003
r4	slave	192.168.150.101	7004
r5	slave	192.168.150.101	7005
r6	slave	192.168.150.101	7006

3.1.1.集群配置

分片集群中的Redis节点必须开启集群模式，一般在配置文件中添加下面参数：

port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

其中有3个我们没见过的参数：

cluster-enabled：是否开启集群模式
cluster-config-file：集群模式的配置文件名称，无需手动创建，由集群自动维护
cluster-node-timeout：集群中节点之间心跳超时时间

一般搭建部署集群肯定是给每个节点都配置上述参数，不过考虑到我们计划用docker-compose部署，因此可以直接在启动命令中指定参数，偷个懒。

在虚拟机的/root目录下新建一个redis-cluster目录，然后在其中新建一个docker-compose.yaml文件，内容如下：

version: "3.2"

services:
  r1:
    image: redis
    container_name: r1
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]
  r2:
    image: redis
    container_name: r2
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]
  r3:
    image: redis
    container_name: r3
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]
  r4:
    image: redis
    container_name: r4
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7004", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]
  r5:
    image: redis
    container_name: r5
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7005", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]
  r6:
    image: redis
    container_name: r6
    network_mode: "host"
    entrypoint: ["redis-server", "--port", "7006", "--cluster-enabled", "yes", "--cluster-config-file", "node.conf"]

注意：使用Docker部署Redis集群，network模式必须采用host

3.1.2.启动集群

进入/root/redis-cluster目录，使用命令启动redis：

docker compose up -d

启动成功，可以通过命令查看启动进程：

ps -ef | grep redis
# 结果：
root       4822   4743  0 14:29 ?        00:00:02 redis-server *:7002 [cluster]
root       4827   4745  0 14:29 ?        00:00:01 redis-server *:7005 [cluster]
root       4897   4778  0 14:29 ?        00:00:01 redis-server *:7004 [cluster]
root       4903   4759  0 14:29 ?        00:00:01 redis-server *:7006 [cluster]
root       4905   4775  0 14:29 ?        00:00:02 redis-server *:7001 [cluster]
root       4912   4732  0 14:29 ?        00:00:01 redis-server *:7003 [cluster]

可以发现每个redis节点都以cluster模式运行。不过节点与节点之间并未建立连接。

接下来，我们使用命令创建集群：

# 进入任意节点容器
docker exec -it r1 bash
# 然后，执行命令
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 \
192.168.22.88:7001 192.168.22.88:7002 192.168.22.881:7003 \
192.168.22.88:7004 192.168.22.88:7005 192.168.22.88:7006

命令说明：

redis-cli --cluster：代表集群操作命令
create：代表是创建集群
--cluster-replicas 1 ：指定集群中每个master的副本个数为1
- 此时节点总数 ÷ (replicas + 1) 得到的就是master的数量n。因此节点列表中的前n个节点就是master，其它节点都是slave节点，随机分配到不同master

输入命令后控制台会弹出下面的信息：

这里展示了集群中master与slave节点分配情况，并询问你是否同意。节点信息如下：

7001是master，节点id后6位是da134f
7002是master，节点id后6位是862fa0
7003是master，节点id后6位是ad5083
7004是slave，节点id后6位是391f8b，认ad5083（7003）为master
7005是slave，节点id后6位是e152cd，认da134f（7001）为master
7006是slave，节点id后6位是4a018a，认862fa0（7002）为master

输入yes然后回车。会发现集群开始创建，并输出下列信息：

接着，我们可以通过命令查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

结果：

3.2.散列插槽

数据要分片存储到不同的Redis节点，肯定需要有分片的依据，这样下次查询的时候才能知道去哪个节点查询。很多数据分片都会采用一致性hash算法。而Redis则是利用散列插槽（hash slot）的方式实现数据分片。

详见官方文档：Scale with Redis Cluster | Docs

在Redis集群中，共有16384个hash slots，集群中的每一个master节点都会分配一定数量的hash slots。具体的分配在集群创建时就已经指定了：

如图中所示：

Master[0]，本例中就是7001节点，分配到的插槽是0~5460
Master[1]，本例中就是7002节点，分配到的插槽是5461~10922
Master[2]，本例中就是7003节点，分配到的插槽是10923~16383

当我们读写数据时，Redis基于CRC16 算法对key做hash运算，得到的结果与16384取余，就计算出了这个key的slot值。然后到slot所在的Redis节点执行读写操作。

不过hash slot的计算也分两种情况：

当key中包含{}时，根据{}之间的字符串计算hash slot
当key中不包含{}时，则根据整个key字符串计算hash slot

例如：

key是user，则根据user来计算hash slot
key是user:{age}，则根据age来计算hash slot

我们来测试一下，先于7001建立连接：

# 进入容器
docker exec -it r1 bash
# 进入redis-cli
redis-cli -p 7001
# 测试
set user jack

报错：

提示我们MOVED 5474，其实就是经过计算，得出user这个key的hash slot 是5474，而5474是在7002节点，不能在7001上写入！！

说好的任意节点都可以读写呢？

这是因为我们连接的方式有问题，连接集群时，要加-c参数：

# 通过7001连接集群
redis-cli -c -p 7001
# 存入数据
set user jack

结果如下：

可以看到，客户端自动跳转到了5474这个slot所在的7002节点。

现在，我们添加一个新的key，这次加上{}：

# 试一下key中带{}
set user:{age} 21

# 再试一下key中不带{}
set age 20

结果如下：

3.3.故障转移

分片集群的节点之间会互相通过ping的方式做心跳检测，超时未回应的节点会被标记为下线状态。当发现master下线时，会将这个master的某个slave提升为master。

我们先打开一个控制台窗口，利用命令监测集群状态：

watch docker exec -it r1 redis-cli -p 7001 cluster nodes

命令前面的watch可以每隔一段时间刷新执行结果，方便我们实时监控集群状态变化。

接着，我们故技重施，利用命令让某个master节点休眠。比如这里我们让7002节点休眠，打开一个新的ssh控制台，输入下面命令：

docker exec -it r4 redis-cli -p 7004 DEBUG sleep 30

可以观察到，集群发现7004宕机，标记为下线：

过了一段时间后，7004原本的小弟7002变成了master：

而7004被标记为slave，而且其master正好是7002，主从地位互换。

3.4.总结

Redis分片集群如何判断某个key应该在哪个实例？

将16384个插槽分配到不同的实例
根据key计算哈希值，对16384取余
余数作为插槽，寻找插槽所在实例即可

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？

Redis计算key的插槽值时会判断key中是否包含{}，如果有则基于{}内的字符计算插槽
数据的key中可以加入{类型}，例如key都以{typeId}为前缀，这样同类型数据计算的插槽一定相同

3.5.Java客户端连接分片集群（选学）

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持，而使用的步骤与哨兵模式基本一致，参考2.5节：

1）引入redis的starter依赖

2）配置分片集群地址

3）配置读写分离

与哨兵模式相比，其中只有分片集群的配置方式略有差异，如下：

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.150.101:7001
        - 192.168.150.101:7002
        - 192.168.150.101:7003
        - 192.168.150.101:8001
        - 192.168.150.101:8002
        - 192.168.150.101:8003