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！
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！
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
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!
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。
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。