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title: Redis 高可用原理
shortTitle: Redis 高可用原理
description: 之前找工作面试，这个问题面试的频率都能排到前几，尤其是一些大厂，先不要着急看文章，如果面试官给你抛这么个问题，你会怎么回答呢？
author: 楼仔
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      content: 之前找工作面试，这个问题面试的频率都能排到前几，尤其是一些大厂，先不要着急看文章，如果面试官给你抛这么个问题，你会怎么回答呢？
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![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYib5beNQfjCkKmrwWo1XZHH4Ia3Y3DhVdkcDDBbqfY1o6R9chbZ8ZMOJA/640?wx_fmt=png)

Redis 高可用，太重要啦！[二哥编程星球](https://mp.weixin.qq.com/s/3RVsFZ17F0JzoHCLKbQgGw)的好几个球友找工作面试的时候，都被问到了这个问题，那么公众号的读者朋友们也先不要着急看文章，可以想一想，如果面试官给你抛这么个问题，你会怎么回答呢，可以先想 5 分钟。

这里要等待 5 分钟 ...😂😂😂😂😂😂

**为了不辜负公众号读者朋友们的期待，二哥请我的三剑客团队之一楼仔单独给大家写了一篇**，他一直在大厂，也是目前部门的技术总监，就请他针对这块知识，再结合之前的一些面试情况，给大家唠唠。

## 1\. Redis 分片策略

### 1.1 Hash 分片

我们都知道，对于 Reids 集群，我们需要通过 hash 策略，将 key 打在 Redis 的不同分片上。

假如我们有 3 台机器，常见的分片方式为 hash(IP)%3，其中 3 是机器总数。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibP9C6nT4LoiaGZQL8YZJZiciaB9Bh4xEYqS09XBOUviaoAlRxjrCiabXsYug/640?wx_fmt=png)

目前很多小公司都这么玩，上手快，简单粗暴，但是这种方式有一个致命的缺点：**当增加或者减少缓存节点时，总节点个数发生变化，导致分片值发生改变，需要对缓存数据做迁移。**

那如何解决该问题呢，答案是一致性 Hash。

### 1.2 一致性 Hash

一致性哈希算法是 1997 年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希实现算法。

**环形空间**：按照常用的 hash 算法来将对应的 key 哈希到一个具有 2^32 次方个桶的空间中，即 0~(2^32)-1 的数字空间中，现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYib3IjicT3TzM0XjTZfhLJtMjqqubiaibzJhxx0v0KLTvPtMeicVnvPcY2Npg/640?wx_fmt=png)

**Key 散列 Hash 环**：现在我们将 object1、object2、object3、object4 四个对象通过特定的 Hash 函数计算出对应的 key 值，然后散列到 Hash 环上。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibhOOKSAoUpQxoXicOhrpN5230lAdZEswf3jaeibNjBNbmL58ghYXMbmgQ/640?wx_fmt=png)

**机器散列 Hash 环**：假设现在有 NODE1、NODE2、NODE3 三台机器，以顺时针的方向计算，将所有对象存储到离自己最近的机器中，object1 存储到了 NODE1，object3 存储到了 NODE2，object2、object4 存储到了 NODE3。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibq5lBnDvcNlj5SQxIhTicDHRklHxZE7RicmnTXW78RmW4aDCU1NW7ec5g/640?wx_fmt=png)

**节点删除**：如果 NODE2 出现故障被删除了，object3 将会被迁移到 NODE3 中，这样仅仅是 object3 的映射位置发生了变化，其它的对象没有任何的改动。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibNekeFPrdV7kVta9DYGicgAQg3gnlVWXtIGIOPCWocm8ILdsYIYoWx3g/640?wx_fmt=png)

**添加节点**：如果往集群中添加一个新的节点 NODE4，object2 被迁移到了 NODE4 中，其它对象保持不变。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibZvAkmp7iaAEcicTs38Mtvy2S4rhibXaItBY1SAtDbia1Gb9HaGbRdEqm4w/640?wx_fmt=png)

通过对节点的添加和删除的分析，**一致性哈希算法在保持了单调性的同时，还使数据的迁移达到了最小，这样的算法对分布式集群来说是非常合适的，避免了大量数据迁移，减小了服务器的的压力。**

> 如果机器个数太少，为了避免大量数据集中在几台机器，实现平衡性，可以建立虚拟节点（比如一台机器建立 3-4 个虚拟节点），然后对虚拟节点进行 Hash。

## 2\. 高可用方案

很多时候，公司只给我们提供一套 Redis 集群，至于如何计算分片，我们一般有 2 套成熟的解决方案。

**客户端方案**：也就是客户端自己计算 Redis 分片，无论你使用 Hash 分片，还是一致性 Hash，都是由客户端自己完成。

客户端方案简单粗暴，但是只能在单一语言系统之间复用，如果你使用的是 PHP 的系统，后来 Java 也需要使用，你需要用 Java 重新写一套分片逻辑。

**为了解决多语言、不同平台复用的问题**，就衍生出中间代理层方案。

**中间代理层方案**：将客户端解决方案的经验移植到代理层中，通过通用的协议（如 Redis 协议）来实现在其他语言中的复用，**用户无需关心缓存的高可用如何实现，只需要依赖你的代理层即可。**

代理层主要负责读写请求的路由功能，并且在其中内置了一些高可用的逻辑。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYib1Q6tHlXMM8S52xG7eLmwXZ3tibcVLCkHZgqAUl8jOh0a13mwFlJGZEQ/640?wx_fmt=png)

> 你可以看看，你们公司的 Redis 使用的是哪种方案呢？对于“客户端方案”，其实有的也不用自己去写，比如负责维护 Redis 的部门会提供不同语言的 SDK，你只需要去集成对应的 SDK 即可。

## 3\. 高可用原理

### 3.1 Redis 主从

Redis 基本都通过“主 - 从”模式进行部署，**主从库之间采用的是读写分离的方式。**

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYiboTUTLvXfzgJrcCD6JicmmibvLtInySUHP7etd216c0ibjiaC7gKocMEPgg/640?wx_fmt=png)

同 MySQL 类似，**主库支持写和读，从库只支持读，数据会先写到主库，然后定时同步给从库**，具体的同步规则，主要将 RDB 日志从主库同步给从库，然后从库读取 RDB 日志，这里比较复杂，其中还涉及到 replication buffer，就不再展开。

这里有个问题，一次同步过程中，主库需要完成 2 个耗时操作：生成 RDB 文件和传输 RDB 文件。

如果从库数量过多，主库忙于 fock 子进程生成 RDB 文件和数据同步，会阻塞主库正常请求。

这个如何解决呢？**答案是 “主 - 从 - 从” 模式。**

为了避免所有从库都从主库同步 RDB 日志，可以借助从库来完成同步：比如新增 3、4 两个 Slave，可以**等 Slave 2 同步完后，再通过 Slave 2 同步给 Slave 3 和 Slave 4。**

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibM8Dr3flUKTtLVu37rsaFa9Nm8hbmVIwhafIchsiaEXAXXpC4PAajGvg/640?wx_fmt=png)

如果我是面试官，我可能会继续问，如果数据同步了 80%，网络突然终端，当网络后续又恢复后，Redis 会如何操作呢？

### 3.2 Redis 分片

这个有点像 MySQL 分库分表，将数据存储到不同的地方，避免查询时全部集中到一个实例。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibf96yzZOIDB2Hp8fcyWMjCGSQkicHMKcnlzPO5ggb6QQPXAeS6MneWDg/640?wx_fmt=png)

其实还有一个好处，就是数据进行主从同步时，如果 RDB 数据过大，会严重阻塞主线程，如果用分片的方式，可以将数据分摊，比如原来有 10 GB 的数据，分摊后，每个分片只有 2 GB。

可能有同学会问，Redis 分片，和“主 - 从”模式有啥关系呢？你可以理解，**图中的每个分片都是主库，每个分片都有自己的“主 - 从”模式结构。**

那么数据如何找到对应的分片呢，前面其实已经讲过，假如我们有 3 台机器，常见的分片方式为 hash(IP)%3，其中 3 是机器总数，hash 值为机器 IP，这样每台机器就有自己的分片号。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibP9C6nT4LoiaGZQL8YZJZiciaB9Bh4xEYqS09XBOUviaoAlRxjrCiabXsYug/640?wx_fmt=png)

对于 key，也可以采用同样的方式，找到对应的机器分片号 hash(key)%3，hash 算法有很多，可以用 CRC16(key)，也可以直接取 key 中的字符，通过 ASCII 码转换成数字。

### 3.3 Redis 哨兵机制

##### 3.3.1 什么是哨兵机制 ？

在主从模式下，如果 master 宕机了，从库不能从主库同步数据，主库也不能提供读写功能。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibWhIhggVibjiaSM8ImiabzwnzJoTWLaVddCoYUBOsHdcooBrc4RSW0HgUg/640?wx_fmt=png)

**怎么办呢 ？这时就需要引入哨兵机制 ！**

**哨兵节点是特殊的 Redis 服务，不提供读写服务，主要用来监控 Redis 实例节点。**

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibqoFiaVCic6aopicumW3otK4WfNdVQPNH6WyRBx3JZrJFgpsG9F7ibVF6Aw/640?wx_fmt=png)

那么当 master 宕机，哨兵如何执行呢？

##### 3.3.2 判断主机下线

哨兵进程会使用 PING 命令检测它自己和主、从库的网络连接情况，用来判断实例的状态，如果哨兵发现主库或从库对 PING 命令的响应超时了，哨兵就会先把它标记为“主观下线”。

那是否一个哨兵判断为“主观下线”，就直接下线 master 呢？

答案肯定是不行的，需要遵循 “少数服从多数” 原则：**有 N/2+1 个实例判断主库“主观下线”，才判定主库为“客观下线”。**

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibtPFycH2CtC1Ddr9bHfibreibjTvLXjkCRUyLONyhzAPPWGCicDrZslibmw/640?wx_fmt=png)

比如上图有 3 个哨兵，有 2 个判断 “主观下线”，那么就标记主库为 “客观下线”。

##### 3.3.3 选取新主库

我们有 5 个从库，需要选取一个最优的从库作为主库，分 2 步：

- **筛选**：检查从库的当前在线状态和之前的网络连接状态，过滤不适合的从库；
- **打分**：根据从库优先级、和旧主库的数据同步接近度进行打分，选最高分作为主库。

![](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/sXFqMxQoVLHAcdUnYbGzJ0XIXHSWPsYibOictaBoBhspy8icxHAgJaC8d38f5JmGqCibwe1Pc5O6HJaIlicIugsYV7Q/640?wx_fmt=png)

**如果分数一致怎么办 ？** Redis 也有一个策略：ID 号最小的从库得分最高，会被选为新主库。

当 slave 3 选举为新主库后，**会通知其它从库和客户端，对外宣布自己是新主库**，大家都得听我的哈！

今天就先聊这么多，我们下期见，大家都学废了么 ？

## 最后


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*没有什么使我停留——除了目的，纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾，我是不系之舟*。

>转载链接：[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3OTU5NzQ1Mw==&mid=2247488519&idx=1&sn=c082f8f8a5442e622f5c82af63994359&chksm=cf0356e5f874dff3ba81f06e4387d76a5ebbdd1ca0799a2699832aa15c29258abf3abed9fee5&scene=27#wechat_redirect](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3OTU5NzQ1Mw==&mid=2247488519&idx=1&sn=c082f8f8a5442e622f5c82af63994359&chksm=cf0356e5f874dff3ba81f06e4387d76a5ebbdd1ca0799a2699832aa15c29258abf3abed9fee5&scene=27#wechat_redirect)，出处：楼仔，整理：沉默王二


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