之前我們提到，為了保證Redis的高可用，主要需要以下幾個方面：
資料持久化
主從複製
自動故障恢復
叢集化
我們簡單瞭解一下這幾個方案的特點，以及它們之間的聯絡。
資料持久化本質上是為了做資料備份，有了資料持久化，當Redis宕機時，我們可以把資料從磁碟上恢復回來，但在資料恢復之前，服務是不可用的，而且資料恢復的時間取決於例項的大小，資料量越大，恢復起來越慢。
而主從複製則是部署多個副本節點，多個副本節點實時複製主節點的資料，當主節點宕機時，我們有完整的副本節點可以使用。另一方面，如果我們業務的讀請求量很大，主節點無法承受所有的讀請求，多個副本節點可以分擔讀請求，實現讀寫分離，這樣可以提高Redis的訪問效能。
但有個問題是，當主節點宕機時，我們雖然有完整的副本節點，但需要手動操作把從節點提升為主節點繼續提供服務，如果每次主節點故障，都需要人工操作，這個過程既耗時耗力，也無法保證及時性，高可用的程度將大打折扣。如何最佳化呢？
有了
資料持久化、主從複製、故障自動恢復
這些功能，我們在使用Redis時是不是就可以高枕無憂了？
答案是否定的，如果我們的業務大部分都是讀請求，可以使用讀寫分離提升效能。但如果
寫請求量
也很大呢？現在是大資料時代，像阿里、騰訊這些大體量的公司，每時每刻都擁有非常大的寫入量，此時如果只有一個主節點是無法承受的，那如何處理呢？
這就需要
叢集化
！簡單來說實現方式就是，
多個主從節點構成一個叢集，每個節點儲存一部分資料，這樣寫請求也可以分散到多個主節點上，解決寫壓力大的問題。同時，叢集化可以在節點容量不足和效能不夠時，動態增加新的節點，對進群進行擴容，提升效能。
今天給大家介紹Redis的叢集化方案。當然，叢集化也意味著Redis部署架構更復雜，管理和維護起來成本也更高。而且在使用過程中，也會遇到很多問題，這也衍生出了不同的叢集化解決方案，它們的側重點各不相同。
叢集化方案
要想實現叢集化，就必須部署多個主節點，每個主節點還有可能有多個從節點，以這樣的部署結構組成的叢集，才能更好地承擔更大的流量請求和儲存更多的資料。
可以承擔更大的流量是叢集最基礎的功能，一般叢集化方案還包括了上面提到了資料持久化、資料複製、故障自動恢復功能，利用這些技術，來保證叢集的高效能和高可用。
另外，優秀的叢集化方案還實現了
線上水平擴容
功能，當節點數量不夠時，可以動態增加新的節點來提升整個叢集的效能，而且這個過程是線上完成的，業務無感知。
業界主流的Redis叢集化方案主要包括以下幾個：
客戶端分片
Codis
Twemproxy
Redis Cluster
它們還可以用
是否中心化
來劃分，其中
客戶端分片、Redis Cluster屬於無中心化的叢集方案，Codis、Tweproxy屬於中心化的叢集方案。
是否中心化是指客戶端訪問多個Redis節點時，是
直接訪問
還是透過一個
中間層Proxy
來進行操作，直接訪問的就屬於無中心化的方案，透過中間層Proxy訪問的就屬於中心化的方案，它們有各自的優劣，下面分別來介紹。
客戶端分片
客戶端分片主要是說，我們只需要部署多個Redis節點，具體如何使用這些節點，主要工作在客戶端。
客戶端透過固定的Hash演算法，針對不同的key計算對應的Hash值，然後對不同的Redis節點進行讀寫。
這個方案的優點是部署非常方便，業務需要多少個節點DBA直接部署交付即可，剩下的事情就需要業務開發人員根據節點數量來編寫key的
請求路由邏輯
，制定一個規則，一般採用固定的Hash演算法，把不同的key寫入到不同的節點上，然後再根據這個規則進行資料讀取。
可見，它的缺點是業務開發人員
使用Redis的成本較高
，需要編寫路由規則的程式碼來使用多個節點，而且如果事先對業務的資料量評估不準確，後期的
擴容和遷移成本非常高
，因為節點數量發生變更後，Hash演算法對應的節點也就不再是之前的節點了。
所以後來又衍生出了
一致性雜湊演算法
，就是為了解決當節點數量變更時，儘量減少資料的遷移和效能問題。
這種客戶端分片的方案一般用於業務資料量比較穩定，後期不會有大幅度增長的業務場景下使用，只需要前期評估好業務資料量即可。
Codis
隨著業務和技術的發展，人們越發覺得，當我需要使用Redis時，我們
不想關心集群后面有多少個節點
，我們希望我們使用的Redis是一個大叢集，當我們的業務量增加時，這個大叢集可以
增加新的節點來解決容量不夠用和效能問題
。
這種方式就是
服務端分片方案
，客戶端不需要關心集群后面有多少個Redis節點，只需要像使用一個Redis的方式去操作這個叢集，這種方案將大大降低開發人員的使用成本，開發人員可以只需要關注業務邏輯即可，不需要關心Redis的資源問題。
多個節點組成的叢集，如何讓開發人員像操作一個Redis時那樣來使用呢？這就涉及到多個節點是如何組織起來提供服務的，一般我們會在客戶端和服務端中間增加一個
代理層
，客戶端只需要操作這個代理層，代理層實現了具體的請求轉發規則，然後轉發請求到後面的多個節點上，因此這種方式也叫做
中心化
方式的叢集方案，Codis就是以這種方式實現的叢集化方案。
Codis是由國人前豌豆莢大神開發的，採用中心化方式的叢集方案。因為需要代理層Proxy來進行所有請求的轉發，所以對Proxy的效能要求很高，Codis採用Go語言開發，相容了開發效率和效能。
Codis包含了多個元件：
codis-proxy：主要負責對請求的讀寫進行轉發
codis-dashbaord：統一的控制中心，整合了資料轉發規則、故障自動恢復、資料線上遷移、節點擴容縮容、自動化運維API等功能
codis-group：基於Redis 3。2。8版本二次開發的Redis Server，增加了非同步資料遷移功能
codis-fe：管理多個叢集的UI介面
可見Codis的元件還是挺多的，它的功能非常全，
除了請求轉發功能之外，還實現了線上資料遷移、節點擴容縮容、故障自動恢復等功能
。
Codis的Proxy就是負責請求轉發的元件，它內部維護了請求轉發的具體規則，Codis把整個叢集劃分為1024個槽位，在處理讀寫請求時，採用crc32Hash演算法計算key的Hash值，然後再根據Hash值對1024個槽位取模，最終找到具體的Redis節點。
Codis最大的特點就是可以線上擴容，在擴容期間不影響客戶端的訪問，也就是不需要停機。這對業務使用方是極大的便利，當叢集效能不夠時，就可以動態增加節點來提升叢集的效能。
為了實現線上擴容，保證資料在遷移過程中還有可靠的效能，Codis針對Redis進行了修改，增加了針對
非同步遷移資料
相關命令，它基於Redis 3。2。8進行開發，上層配合Dashboard和Proxy元件，完成對業務無損的資料遷移和擴容功能。
因此，要想使用Codis，必須使用它內建的Redis，這也就意味著Codis中的Redis是否能跟上官方最新版的功能特性，可能無法得到保障，這取決於Codis的維護方，目前Codis已經不再維護，所以使用Codis時只能使用3。2。8版的Redis，這是一個痛點。
另外，由於叢集化都需要部署多個節點，因此操作叢集並不能完全像操作單個Redis一樣實現所有功能，主要是對於
操作多個節點可能產生問題的命令進行了禁用或限制
，具體可參考Codis不支援的命令列表。
但這不影響它是一個優秀的叢集化方案，由於我司使用Redis叢集方案較早，那時Redis Cluster還不夠成熟，所以我司使用的Redis叢集方案就是Codis。
目前我的工作主要是圍繞Codis展開的，我們公司對Codis進行了定製開發，還對Redis進行了一些改造，讓Codis支援了跨多個數據中心的資料同步。
Twemproxy
Twemproxy是由Twitter開源的叢集化方案，它既可以做Redis Proxy，還可以做Memcached Proxy。
它的功能比較單一，只實現了請求路由轉發，沒有像Codis那麼全面有線上擴容的功能，它解決的重點就是把客戶端分片的邏輯統一放到了Proxy層而已，其他功能沒有做任何處理。
Tweproxy推出的時間最久，在早期沒有好的服務端分片叢集方案時，應用範圍很廣，而且效能也極其穩定。
但它的痛點就是
無法線上擴容、縮容
，這就導致運維非常不方便，而且也沒有友好的運維UI可以使用。Codis就是因為在這種背景下才衍生出來的。
Redis Cluster
採用中間加一層Proxy的中心化模式時，這就對Proxy的要求很高，因為它一旦出現故障，那麼操作這個Proxy的所有客戶端都無法處理，要想實現Proxy的高可用，還需要另外的機制來實現，例如Keepalive。
而且增加一層Proxy進行轉發，必然會有一定的
效能損耗
，那麼除了客戶端分片和上面提到的中心化的方案之外，還有比較好的解決方案麼？
Redis官方推出的Redis Cluster另闢蹊徑，它沒有采用中心化模式的Proxy方案，而是把請求轉發邏輯一部分放在客戶端，一部分放在了服務端，它們之間互相配合完成請求的處理。
Redis Cluster是在Redis 3。0推出的，早起的Redis Cluster由於沒有經過嚴格的測試和生產驗證，所以並沒有廣泛推廣開來。也正是在這樣的背景下，業界衍生了出了上面所說的中心化叢集方案：Codis和Tweproxy。
但隨著Redis的版本迭代，Redis官方的Cluster也越來越穩定，更多人開始採用官方的叢集化方案。也正是因為它是官方推出的，所以它的持續維護性可以得到保障，這就比那些第三方的開源方案更有優勢。
Redis Cluster沒有了中間的Proxy代理層，那麼是如何進行請求的轉發呢？
Redis把請求轉發的邏輯放在了Smart Client中，要想使用Redis Cluster，必須升級Client SDK，這個SDK中內建了請求轉發的邏輯，所以業務開發人員同樣不需要自己編寫轉發規則，Redis Cluster採用16384個槽位進行路由規則的轉發。
沒有了Proxy層進行轉發，客戶端可以直接操作對應的Redis節點，這樣就少了Proxy層轉發的效能損耗。
Redis Cluster也提供了
線上資料遷移、節點擴容縮容
等功能，內部還
內建了哨兵完成故障自動恢復功能
，可見它是一個整合所有功能於一體的Cluster。因此它在部署時非常簡單，不需要部署過多的元件，對於運維極其友好。
Redis Cluster在節點資料遷移、擴容縮容時，對於客戶端的請求處理也做了相應的處理。當客戶端訪問的資料正好在遷移過程中時，服務端與客戶端制定了一些協議，來告知客戶端去正確的節點上訪問，幫助客戶端訂正自己的路由規則。
雖然Redis Cluster提供了線上資料遷移的功能，但它的遷移效能並不高，遷移過程中遇到大key時還有可能長時間阻塞遷移的兩個節點，這個功能相較於Codis來說，Codis資料遷移效能更好。
現在越來越多的公司開始採用Redis Cluster，有能力的公司還在它的基礎上進行了二次開發和定製，來解決Redis Cluster存在的一些問題，我們期待Redis Cluster未來有更好的發展。
總結
比較完了這些叢集化方案，下面我們來總結一下。
業界主流的叢集化方案就是以上這些，並對它們的特點和區別做了簡單的介紹，我們在開發過程中選擇自己合適的叢集方案即可，但最好是理解它們的實現原理，在使用過程中遇到問題才可以更從容地去解決。最後，關注我，私信“資料”，可以獲取我整理的 Java 系列面試題和答案，非常齊全。還有更多Java學習資料。