引言
今天是2019年2月12號，也就是大年初八，我接到了高中同學老劉面試失利的消息。
他面試的時候，身份是某知名公司的小碼農一枚，卻因爲不懂自己生產上Redis是如何部署的，導致面試失敗！
人間慘劇，莫過於此。
接到他面試失利的消息，我差點發出豬一樣的笑聲，顯然是平時太少關注孤獨煙這個公衆號！
我提筆6次，放筆6次，差點因爲過於興奮而沒法編下去。最後還是硬着頭皮寫下了本文!
因此,今天我們來談談Redis集羣這個話題，需要說明的是本文
適合人羣：不知道自己生產redis集羣架構，以及對Redis集羣不瞭解的人
不適合羣: 對自己生產Redis集羣架構非常瞭解的人
本文預計分兩個部分
第一部分:講講Redis集羣架構的發展
第二部分:彩蛋環節，講講面試注意事項！
正文
老規矩，我還是以循序漸進的方式來講，我一共經歷過三套集羣架構的演進！
Replication+Sentinel
這套架構使用的是社區版本推出的原生高可用解決方案，其架構圖如下！
這裏Sentinel的作用有三個:
監控:Sentinel 會不斷的檢查主服務器和從服務器是否正常運行。
通知:當被監控的某個redis服務器出現問題，Sentinel通過API腳本向管理員或者其他的應用程序發送通知。
自動故障轉移:當主節點不能正常工作時，Sentinel會開始一次自動的故障轉移操作，它會將與失效主節點是主從關係 的其中一個從節點升級爲新的主節點，並且將其他的從節點指向新的主節點。
工作原理就是，當Master宕機的時候，Sentinel會選舉出新的Master，並根據Sentinel中client-reconfig-script腳本配置的內容，去動態修改VIP(虛擬IP)，將VIP(虛擬IP)指向新的Master。我們的客戶端就連向指定的VIP即可！
故障發生後的轉移情況，可以理解爲下圖
缺陷:
(1)主從切換的過程中會丟數據
(2)Redis只能單點寫，不能水平擴容
Proxy+Replication+Sentinel
這裏的Proxy目前有兩種選擇:Codis和Twemproxy。我經歷這套架構的時間爲2015年，當時我好像諮詢過我的主管爲啥不用Codis和Redis官網的Redis Cluster。原因有二:
據說是因爲Codis開源的比較晚，考慮到更換組件的成本問題。畢竟本來運行好好的東西，你再去換組件，風險是很大的。
Redis Cluster在2015年還是試用版，不保證會遇到什麼問題，因此不敢嘗試。
所以我沒接觸過Codis，之前一直用的是Twemproxy作爲Proxy。
這裏以Twemproxy爲例說明，如下圖所示
工作原理如下
前端使用Twemproxy+KeepAlived做代理，將其後端的多臺Redis實例分片進行統一管理與分配
每一個分片節點的Slave都是Master的副本且只讀
Sentinel持續不斷的監控每個分片節點的Master，當Master出現故障且不可用狀態時，Sentinel會通知/啓動自動故障轉移等動作
Sentinel 可以在發生故障轉移動作後觸發相應腳本（通過 client-reconfig-script 參數配置 ），腳本獲取到最新的Master來修改Twemproxy配置
缺陷:
(1)部署結構超級複雜
(2)可擴展性差，進行擴縮容需要手動干預
(3)運維不方便
Redis Cluster
我經歷這套架構的時間爲2017年，在這個時間Redis Cluster已經很成熟了！你們在網上能查到的大部分缺點，在我接觸到的時候基本已經解決!
比如沒有完善的運維工具？可以參照一下搜狐出的CacheCloud。
比如沒有公司在生產用過？我接觸到的時候，百度貼吧，美團等大廠都用過了。
比如沒有Release版？我接觸到的時候距離Redis Cluster發佈Release版已經很久。
而且畢竟是官網出的，肯定會一直維護、更新下去，未來必定會更加成熟、穩定。換句話說，Redis不倒，Redis Cluster就不會放棄維護。所以，我推薦還是這套架構!
如下圖所示
工作原理如下
客戶端與Redis節點直連,不需要中間Proxy層，直接連接任意一個Master節點
根據公式HASH_SLOT=CRC16(key) mod 16384，計算出映射到哪個分片上，然後Redis會去相應的節點進行操作
具有如下優點:
(1)無需Sentinel哨兵監控，如果Master掛了，Redis Cluster內部自動將Slave切換Master
(2)可以進行水平擴容
(3)支持自動化遷移，當出現某個Slave宕機了，那麼就只有Master了，這時候的高可用性就無法很好的保證了，萬一master也宕機了，咋辦呢？ 針對這種情況，如果說其他Master有多餘的Slave ，集羣自動把多餘的Slave遷移到沒有Slave的Master 中。
缺點:
(1)批量操作是個坑
(2)資源隔離性較差，容易出現相互影響的情況。
彩蛋
在面試中如果碰到下列問題，如何應用上本篇的知識呢？先明確一點，我推薦的是Redis Cluster。
OK，開始舉例說明
問題1:懂Redis事務麼？
正常版：Redis事務是一些列redis命令的集合,blabla...
高調版: 我們在生產上採用的是Redis Cluster集羣架構，不同的key是有可能分配在不同的Redis節點上的，在這種情況下Redis的事務機制是不生效的。其次，Redis事務不支持回滾操作，簡直是雞肋！所以基本不用！
問題2:Redis的多數據庫機制，瞭解多少？
正常版：Redis支持多個數據庫，並且每個數據庫的數據是隔離的不能共享，單機下的redis可以支持16個數據庫（db0 ~ db15）
高調版: 在Redis Cluster集羣架構下只有一個數據庫空間，即db0。因此，我們沒有使用Redis的多數據庫功能！
問題3:Redis集羣機制中，你覺得有什麼不足的地方嗎？
正常版: 不知道
高調版: 假設我有一個key，對應的value是Hash類型的。如果Hash對象非常大，是不支持映射到不同節點的！只能映射到集羣中的一個節點上！還有就是做批量操作比較麻煩！
問題4:懂Redis的批量操作麼？
正常版: 懂一點。比如mset、mget操作等，blabla
高調版: 我們在生產上採用的是Redis Cluster集羣架構，不同的key會劃分到不同的slot中，因此直接使用mset或者mget等操作是行不通的。
問題5:那在Redis集羣模式下，如何進行批量操作？
正常版:不知道
高調版:這個問題其實可以寫一篇文章了，改天寫。這裏說一種有一個很簡單的答法，足夠面試用。即:
如果執行的key數量比較少，就不用mget了，就用串行get操作。如果真的需要執行的key很多，就使用Hashtag保證這些key映射到同一臺redis節點上。簡單來說語法如下
對於key爲{foo}.student1、{foo}.student2，{foo}student3，這類key一定是在同一個redis節點上。因爲key中“{}”之間的字符串就是當前key的hash tags， 只有key中{ }中的部分才被用來做hash，因此計算出來的redis節點一定是同一個!
ps:如果你用的是Proxy分片集羣架構，例如Codis這種，會將mget/mset的多個key拆分成多個命令發往不同得redis實例，這裏不多說。我推薦答的還是redis cluster。
問題6:你們有對Redis做讀寫分離麼？
正常版:沒有做，至於原因額。。。額。。。額。。沒辦法了，硬着頭皮扯~
高調版:不做讀寫分離。我們用的是Redis Cluster的架構，是屬於分片集羣的架構。而redis本身在內存上操作，不會涉及IO吞吐，即使讀寫分離也不會提升太多性能，Redis在生產上的主要問題是考慮容量，單機最多10-20G，key太多降低redis性能.因此採用分片集羣結構，已經能保證了我們的性能。其次，用上了讀寫分離後，還要考慮主從一致性，主從延遲等問題，徒增業務複雜度。
總結
本文講了redis集羣架構的演進，以及面試注意事項，希望大家有所收穫!