Redis文档整合【基础和集群分布式原理】
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一、Redis简介
Redis是现在最受欢迎的NoSQL数据库之一，Redis是一个使用ANSI C编写的开源、包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings）， 散列（hashes）， 列表（lists）， 集合（sets）， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence）， 并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动 分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。
redis的string类型
能表达3中类型：字符串、整数和浮点数。根据场景相互间自动转型，并且根据需要选取底层的承载方式
value内部以int、sds作为结构存储。int存放整型数据，sds存放字节/字符串和浮点型数据
sds内部结构：
用buf数组存储字符串的内容，但数组的长度会大于所存储内容的长度。会有一格专门存放”\0”（C标准库）作为结尾，还有预留多几个空的（即free区域），当append字符串的长度小于free区域，则sds不会重新申请内存，直接使用free区域
扩容：当对字符串的操作完成后预期的串长度小于1M时，扩容后的buf数组大小=预期长度*2+1；若大于1M，则buf总是会预留出1M的free空间
value对象通常具有两个内存部分：redisObject部分和redisObject的ptr指向的sds部分。创建value对象时，通常需要为redisObject和sds申请两次内存。单对于短小的字符串，可以把两者连续存放，所以可以一次性把两者的内存一起申请了
redis的list类型
list类型的value对象内部以linkedlist或ziplist承载。当list的元素个数和单个元素的长度较小时，redis会采用ziplist实现以减少内存占用，否则采用linkedlist结构
linkedlist内部实现是双向链表。在list中定义了头尾元素指针和列表的长度，是的pop/push操作、llen操作的复杂度为O(1)。由于是链表，lindex类的操作复杂度仍然是O(N)
ziplist的内部结构
所有内容被放置在连续的内存中。其中zlbytes表示ziplist的总长度，zltail指向最末元素，zllen表示元素个数，entry表示元素自身内容，zlend作为ziplist定界符
rpush、rpop、llen，复杂度为O(1);lpush/pop操作由于涉及全列表元素的移动，复杂度为O(N)
redis的map类型
map又叫hash。map内部的key和value不能再嵌套map了，只能是string类型：整形、浮点型和字符串
map主要由hashtable和ziplist两种承载方式实现，对于数据量较小的map，采用ziplist实现
hashtable内部结构
主要分为三层，自底向上分别是dictEntry、dictht、dict
dictEntry：管理一个key-value对，同时保留同一个桶中相邻元素的指针，一次维护哈希桶的内部连
dictht：维护哈希表的所有桶链
dict：当dictht需要扩容/缩容时，用于管理dictht的迁移
哈希表的核心结构是dictht，它的table字段维护着hash桶，它是一个数组，每个元素指向桶的第一个元素（dictEntry）
set值的流程：先通过MurmurHash算法求出key的hash值，再对桶的个数取模，得到key对应的桶，再进入桶中，遍历全部entry，判定是否已有相同的key，如果没有，则将新key对应的键值对插入到桶头，并且更新dictht的used数量，used表示hash表中已经存了多少元素。由于每次插入都要遍历hash桶中的全部entry，所以当桶中entry很多时，性能会线性下降
扩容：通过负载因子判定是否需要增加桶数。负载因子=哈希表中已有元素/哈希桶数的比值。有两个阈值，小于1一定不扩容；大于5一定扩容。扩容时新的桶数目是现有桶的2n倍
缩容：负载因子的阈值是0.1
扩/缩容通过新建哈希表的方式实现。即扩容时，会并存两个哈希表，一个是源表，一个是目标表。通过将源表的桶逐步迁移到目标表，以数据迁移的方式实现扩容，迁移完成后目标表覆盖源表。迁移过程中，首先访问源表，如果发现key对应的源表桶已完成迁移，则重新访问目标表，否则在源表中操作
redis是单线程处理请求，迁移和访问的请求在相同线程内进行，所以不会存在并发性问题
ziplist内部结构
和list的ziplist实现类似。不同的是，map对应的ziplist的entry个数总是2的整数倍，奇数存放key，偶数存放value
ziplist实现下，由哈希遍历变成了链表的顺序遍历，复杂度变成O(N)
redis的set类型
set以intset或hashtable来存储。hashtable中的value永远为null，当set中只包含整数型的元素时，则采用intset
intset的内部结构
核心元素是一个字节数组，从小到大有序存放着set的元素
由于元素有序排列，所以set的获取操作采用二分查找方式实现，复杂度O(log(N))。进行插入时，首先通过二分查找得到本次插入的位置，再对元素进行扩容，再将预计插入位置之后的所有元素向右移动一个位置，最后插入元素，插入复杂度为O(N)。删除类似
redis的sorted-set类型
类似map是一个key-value对，但是有序的。value是一个浮点数，称为score，内部是按照score从小到大排序
内部结构以ziplist或skiplist+hashtable来实现
redis客户端与服务器的交互模式
串行的请求/响应模式
每一次请求的发送都依赖于上一次请求的相应结果完全接收，同一个连接的每秒吞吐量低
redis对单个请求的处理时间通常比局域网的延迟小一个数量级，所以串行模式下，单链接的大部分时间都处于网络等待
双工的请求/相应模式(pipeline)
适用于批量的独立写入操作。即可将请求数据批量发送到服务器，再批量地从服务器连接的字节流中一次读取每个响应数据，减少了网络延迟，所以单连接吞吐量较串行会提高一个数量级
原子化的批量请求/响应模式（事务）
客户端通过和redis服务器两阶段的交互做到批量命令原子执行的事务效果：入队操作（即服务器端先将客户端发送过来的连接对象暂存在请求队列中）和执行阶段（依次执行请求队列中的所有请求）
一个连接的请求在执行批量请求的过程中，不会执行其他客户端的请求
redis的事务不是一致的，没有回滚机制。如果中途失败，则返回错误信息，但已经成功执行的命令不会回滚
事务里面有可能会带有读操作作为条件，由于批量请求只会先入队列，再批量一起执行，所以一般读操作不会跟批量写请求一起执行，这时候就有可能会导致批量写之前和之后读到的数据不一致，这种可以通过乐观锁的可串行化来解决，redis通过watch机制实现乐观锁。具体实现过程看下一题
发布/订阅模式
发布端和订阅者通过channel关联
channel的订阅关系，维护在reids实例级别，独立于redisDB的key-value体系。所有的channel都由一个map维护，键是channel的名字，value是它所有订阅者client的指针链表
脚本化的批量执行（脚本模式）
redis通过watch机制实现乐观锁流程
将本次事务涉及的所有key注册为观察模式
执行只读操作
根据只读操作的结果组装写操作命令并发送到服务器端入队
发送原子化的批量执行命令EXEC试图执行连接的请求队列中的命令
如果前面注册为观察模式的key中有一个货多个，在EXEC之前被修改过，则EXEC将直接失败，拒绝执行；否则顺序执行请求队列中的所有请求
redis没有原生的悲观锁或者快照实现，但可通过乐观锁绕过。一旦两次读到的操作不一样，watch机制触发，拒绝了后续的EXEC执行
redis的网络协议
redis协议位于TCP层之上，即客户端和redis实例保持双工的连接，交互的都是序列化后的协议数据
redis处理命令的主要逻辑
redis服务器对命令的处理都是单线程的，但是I/O层面却面向多个客户端并发地提供服务，并发到内部单线程的转化通过多路复用框架来实现
首先从多路服用框架（epoll、evport、kqueue）中select出已经ready的文件描述符（fileDescriptor）
ready的标准是已有数据到达内核（kernel）、已准备好写入数据
对于上一步已经ready的fd，redis会分别对每个fd上已ready的事件进行处理，处理完相同fd上的所有事件后，再处理下一个ready的fd。有3中事件类型
acceptTcpHandler：连接请求事件
readQueryFromClient：客户端的请求命令事件
sendReplyToClient：将暂存的执行结果写回客户端
对来自客户端的命令执行结束后，接下来处理定时任务（TimeEvent）
aeApiPoll的等待时间取决于定时任务处理（TimeEvent）逻辑
本次主循环完毕，进入下一次主循环的beforeSleep逻辑，后者负责处理数据过期、增量持久化的文件写入等任务
redis内存分析的设计思路
主要有3种方式可以实现
keys命令：获取到所有的key，再根据key获取所有的内容。缺点是如果key数量特别多，则会导致redis卡住影响业务
aof：通过aof文件获取到所有数据。缺点是有一些redis实例写入频繁，不适合开启aof，并且文件可能特别大，传输、解析效率差
rdb：使用bgsave获取rdb文件，然后解析。缺点是bgsave在fork子进程时有可能会卡住主进程。当对于其他两种，在低峰期在从节点做bgsave获取rdb文件，相对安全可靠。
设计思路：
在访问低峰期时根据redis获取rdb文件
解析rdb文件
根据相对应的数据结构及内容，估算内容消耗等
统计并生成报表
redis内存估算
基础的数据类型：sds、dict、intset、zipmap、adlist、quicklist、skiplist
举例：以key为hello，value为world，类型是string，它的内存使用：
一个dictEntry的消耗（有2个指针，一个int64的内存消耗），RedisDB就是一个大dict，每对kv都是其中的一个entry；
一个robj的消耗（有1指针，一个int，以及几个使用位域的字段共消耗4字节），robj是为了在同一个dict内能够存储不同类型的value，而使用的一个通用的数据结构，全名是RedisObject；
存储key的sds消耗（存储header以及字符串长度+1的空间，header长度根据字符串长度不同也会有所不同），sds是Redis中存储字符串使用的数据结构；
存储过期时间消耗（也是存储为一个dictEntry，时间戳为int64）；
存储value的sds消耗，根据数据结构不同而不同；
前四项基本是存储任何一个key都需要消耗的，最后一项根据value的数据结构不同而不同；
redis集群（redis cluster）
redis3以后，节点之间提供了完整的sharding（分片）、replication（主备感知能力）、failover（故障转移）的特性
配置一致性：每个节点（Node）内部都保存了集群的配置信息，存储在clusterState中，通过引入自增的epoch变量来使得集群配置在各个节点间保持一致
sharding数据分片
将所有数据划分为16384个分片（slot），每个节点会对应一部分slot，每个key都会根据分布算法映射到16384个slot中的一个，分布算法为slotId=crc16(key)%16384
当一个client访问的key不在对应节点的slots中，redis会返回给client一个moved命令，告知其正确的路由信息从而重新发起请求。client会根据每次请求来缓存本地的路由缓存信息，以便下次请求直接能够路由到正确的节点
分片迁移：分片迁移的触发和过程控制由外部系统完成，redis只提供迁移过程中需要的原语支持。主要包含两种：一种是节点迁移状态设置，即迁移钱标记源、目标节点；另一种是key迁移的原子化命令
failover故障转移
故障发现：节点间两两通过TCP保持连接，周期性进行PING、PONG交互，若对方的PONG相应超时未收到，则将其置为PFAIL状态，并传播给其他节点
故障确认：当集群中有一半以上的节点对某一个PFAIL状态进行了确认，则将起改为FAIL状态，确认其故障
slave选举：当有一个master挂掉了，则其slave重新竞选出一个新的master。主要根据各个slave最后一次同步master信息的时间，越新表示slave的数据越新，竞选的优先级越高，就更有可能选中。竞选成功之后将消息传播给其他节点。
集群不可用的情况：
集群中任意master挂掉，且当前master没有slave。
集群中超过半数以上master挂掉。
普通哈希算法和一致性哈希算法对比
普通哈希：也称硬哈希，采用简单取模的方式，将机器进行散列，这在cache环境不变的情况下能取得让人满意的结果，但是当cache环境动态变化时，这种静态取模的方式显然就不满足单调性的要求（当增加或减少一台机子时，几乎所有的存储内容都要被重新散列到别的缓冲区中）。
一致性哈希：将机器节点和key值都按照一样的hash算法映射到一个0~2^32的圆环上。当有一个写入缓存的请求到来时，计算Key值k对应的哈希值Hash(k)，如果该值正好对应之前某个机器节点的Hash值，则直接写入该机器节点，如果没有对应的机器节点，则顺时针查找下一个节点，进行写入，如果超过2^32还没找到对应节点，则从0开始查找（因为是环状结构）。为了更可能的满足平衡性，可以引入虚拟节点，即一个实体节点映射到多个虚拟节点。
参考：http://blog.huanghao.me/?p=14
缓存雪崩，缓存穿透，缓存并发，缓存预热，缓存算法
缓存雪崩：可能是因为数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。解决思路：
加锁计数（即限制并发的数量，可以用semphore）或者起一定数量的队列来避免缓存失效时大量请求并发到数据库。但这种方式会降低吞吐量。
分析用户行为，然后失效时间均匀分布。或者在失效时间的基础上再加1~5分钟的随机数。
如果是某台缓存服务器宕机，则考虑做主备。
缓存穿透：指用户查询数据，在数据库没有，自然在缓存中也不会有。这样就导致用户查询的时候，在缓存中找不到，每次都要去数据库中查询。解决思路：
如果查询数据库也为空，直接设置一个默认值存放到缓存，这样第二次到缓冲中获取就有值了，而不会继续访问数据库。设置一个过期时间或者当有值的时候将缓存中的值替换掉即可。
可以给key设置一些格式规则，然后查询之前先过滤掉不符合规则的Key。
缓存并发：如果网站并发访问高，一个缓存如果失效，可能出现多个进程同时查询DB，同时设置缓存的情况，如果并发确实很大，这也可能造成DB压力过大，还有缓存频繁更新的问题。解决思路：
对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询。
缓存预热：目的就是在系统上线前，将数据加载到缓存中。解决思路：
数据量不大的话，在系统启动的时候直接加载。
自己写个简单的缓存预热程序。
缓存算法：
FIFO算法：First in First out，先进先出。原则：一个数据最先进入缓存中，则应该最早淘汰掉。也就是说，当缓存满的时候，应当把最先进入缓存的数据给淘汰掉。
LFU算法：Least Frequently Used，最不经常使用算法。
LRU算法：Least Recently Used，近期最少使用算法。
LRU和LFU的区别。LFU算法是根据在一段时间里数据项被使用的次数选择出最少使用的数据项，即根据使用次数的差异来决定。而LRU是根据使用时间的差异来决定的。
用redis实现分布式锁
主要使用的命令：
setnx key val。当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做，返回0。
expire key timeout。为key设置一个超时时间，单位为second，超过这个时间锁会自动释放，避免死锁。
delete key。删除锁
实现思想：
使用setnx加锁，如果返回1，则说明加锁成功，并设置超时时间，避免系统挂了，锁没法释放。在finally中delete删除锁释放。
如果需要设置超时等待时间，则可以加个while循环，在获取不到锁的情况下，进行循环获取锁，超时了则退出。
Redis热点问题
- Redis缓存雪崩，缓存穿透，缓存击穿
- Redis俩种持久化的方式RDB-AOF
- Redis热点数据
- Redis过期策略：定时删除、惰性删除、定期删除
Redis集群
Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施installation。
Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令， 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据， 并且在高负载的情况下， 这些命令将降低Redis集群的性能， 并导致不可预测的行为。
Redis 集群通过分区partition来提供一定程度的可用性availability： 即使集群中有一部分节点失效或者无法进行通讯， 集群也可以继续处理命令请求。
Redis集群提供了以下两个好处：
将数据自动切分split到多个节点的能力。
当集群中的一部分节点失效或者无法进行通讯时， 仍然可以继续处理命令请求的能力。
二、主从复制
什么是主从复制
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)，数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。
默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。
主从复制的作用
1、数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
2、故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。
3、负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。
4、读写分离：可以用于实现读写分离，主库写、从库读，读写分离不仅可以提高服务器的负载能力，同时可根据需求的变化，改变从库的数量。
5、高可用基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。
主从复制启用
从节点开启主从复制，有3种方式：
1、配置文件：在从服务器的配置文件中加入 slaveof。
2、启动命令：redis-server启动命令后加入 --slaveof。
3、客户端命令：Redis服务器启动后，直接通过客户端执行命令 slaveof，则该Redis实例成为从节点。
通过 info replication 命令可以看到复制的一些信息。
主从复制原理
主从复制过程大体可以分为3个阶段：连接建立阶段（即准备阶段）、数据同步阶段、命令传播阶段。
在从节点执行 slaveof 命令后，复制过程便开始运作，下面图示可以看出复制过程大致分为6个过程。
主从配置之后的日志记录也可以看出这个流程。
1、保存主节点（master）信息
执行 slaveof 后 Redis 会打印如下日志：
2、从节点与主节点建立网络连接
从节点（slave）内部通过每秒运行的定时任务维护复制相关逻辑，当定时任务发现存在新的主节点后，会尝试与该节点建立网络连接。
从节点与主节点建立网络连接。
从节点会建立一个 socket 套接字，从节点建立了一个端口为51234的套接字，专门用于接受主节点发送的复制命令。从节点连接成功后打印如下日志：
如果从节点无法建立连接，定时任务会无限重试直到连接成功或者执行 slaveofnoone 取消复制。
关于连接失败，可以在从节点执行 info replication 查看 master_link_down_since_seconds 指标，它会记录与主节点连接失败的系统时间。从节点连接主节点失败时也会每秒打印如下日志，方便发现问题：
# Error condition on socket for SYNC: {socket_error_reason}
3、发送 ping 命令
连接建立成功后从节点发送 ping 请求进行首次通信， ping 请求主要目的如下：
检测主从之间网络套接字是否可用。
检测主节点当前是否可接受处理命令。
如果发送 ping 命令后，从节点没有收到主节点的 pong 回复或者超时，比如网络超时或者主节点正在阻塞无法响应命令，从节点会断开复制连接，下次定时任务会发起重连。
从节点发送的 ping 命令成功返回，Redis 打印如下日志，并继续后续复制流程：
4、权限验证
如果主节点设置了 requirepass 参数，则需要密码验证，从节点必须配置 masterauth 参数保证与主节点相同的密码才能通过验证。如果验证失败复制将终止，从节点重新发起复制流程。
5、同步数据集
主从复制连接正常通信后，对于首次建立复制的场景，主节点会把持有的数据全部发送给从节点，这部分操作是耗时最长的步骤。
6、命令持续复制
当主节点把当前的数据同步给从节点后，便完成了复制的建立流程。接下来主节点会持续地把写命令发送给从节点，保证主从数据一致性。
主从复制缺点：
网络繁忙，会产生数据同步延时问题
系统繁忙，会产生数据同步延时问题
当主节点宕机了，整个集群就没有可写的节点了
实践中的问题
1.读写分离及其中的问题
在主从复制基础上实现的读写分离，可以实现Redis的读负载均衡：由主节点提供写服务，由一个或多个从节点提供读服务（多个从节点既可以提高数据冗余程度，也可以最大化读负载能力）；在读负载较大的应用场景下，可以大大提高Redis服务器的并发量。下面介绍在使用Redis读写分离时，需要注意的问题。
1.1 延迟与不一致问题
前面已经讲到，由于主从复制的命令传播是异步的，延迟与数据的不一致不可避免。如果应用对数据不一致的接受程度程度较低，可能的优化措施包括：优化主从节点之间的网络环境（如在同机房部署）；监控主从节点延迟（通过offset）判断，如果从节点延迟过大，通知应用不再通过该从节点读取数据；使用集群同时扩展写负载和读负载等。
在命令传播阶段以外的其他情况下，从节点的数据不一致可能更加严重，例如连接在数据同步阶段，或从节点失去与主节点的连接时等。从节点的slave-serve-stale-data参数便与此有关：它控制这种情况下从节点的表现；如果为yes（默认值），则从节点仍能够响应客户端的命令，如果为no，则从节点只能响应info、slaveof等少数命令。该参数的设置与应用对数据一致性的要求有关；如果对数据一致性要求很高，则应设置为no。
1.2. 数据过期问题
在单机版Redis中，存在两种删除策略：
惰性删除：服务器不会主动删除数据，只有当客户端查询某个数据时，服务器判断该数据是否过期，如果过期则删除。
定期删除：服务器执行定时任务删除过期数据，但是考虑到内存和CPU的折中（删除会释放内存，但是频繁的删除操作对CPU不友好），该删除的频率和执行时间都受到了限制。
在主从复制场景下，为了主从节点的数据一致性，从节点不会主动删除数据，而是由主节点控制从节点中过期数据的删除。由于主节点的惰性删除和定期删除策略，都不能保证主节点及时对过期数据执行删除操作，因此，当客户端通过Redis从节点读取数据时，很容易读取到已经过期的数据。
Redis 3.2中，从节点在读取数据时，增加了对数据是否过期的判断：如果该数据已过期，则不返回给客户端；将Redis升级到3.2可以解决数据过期问题。
1.3. 故障切换问题
在没有使用哨兵的读写分离场景下，应用针对读和写分别连接不同的Redis节点；当主节点或从节点出现问题而发生更改时，需要及时修改应用程序读写Redis数据的连接；连接的切换可以手动进行，或者自己写监控程序进行切换，但前者响应慢、容易出错，后者实现复杂，成本都不算低。
1.4. 总结
在使用读写分离之前，可以考虑其他方法增加Redis的读负载能力：如尽量优化主节点（减少慢查询、减少持久化等其他情况带来的阻塞等）提高负载能力；使用Redis集群同时提高读负载能力和写负载能力等。如果使用读写分离，可以使用哨兵，使主从节点的故障切换尽可能自动化，并减少对应用程序的侵入。
2. 复制超时问题
主从节点复制超时是导致复制中断的最重要的原因之一，本小节单独说明超时问题，下一小节说明其他会导致复制中断的问题。
超时判断意义
在复制连接建立过程中及之后，主从节点都有机制判断连接是否超时，其意义在于：
如果主节点判断连接超时，其会释放相应从节点的连接，从而释放各种资源，否则无效的从节点仍会占用主节点的各种资源（输出缓冲区、带宽、连接等）；此外连接超时的判断可以让主节点更准确的知道当前有效从节点的个数，有助于保证数据安全（配合前面讲到的min-slaves-to-write等参数）。
如果从节点判断连接超时，则可以及时重新建立连接，避免与主节点数据长期的不一致。
判断机制
主从复制超时判断的核心，在于repl-timeout参数，该参数规定了超时时间的阈值（默认60s），对于主节点和从节点同时有效；主从节点触发超时的条件分别如下：
主节点：每秒1次调用复制定时函数replicationCron()，在其中判断当前时间距离上次收到各个从节点REPLCONF ACK的时间，是否超过了repl-timeout值，如果超过了则释放相应从节点的连接。
从节点：从节点对超时的判断同样是在复制定时函数中判断，基本逻辑是：
如果当前处于连接建立阶段，且距离上次收到主节点的信息的时间已超过repl-timeout，则释放与主节点的连接；
如果当前处于数据同步阶段，且收到主节点的RDB文件的时间超时，则停止数据同步，释放连接；
如果当前处于命令传播阶段，且距离上次收到主节点的PING命令或数据的时间已超过repl-timeout值，则释放与主节点的连接。
下面介绍与复制阶段连接超时有关的一些实际问题：
- 数据同步阶段：在主从节点进行全量复制bgsave时，主节点需要首先fork子进程将当前数据保存到RDB文件中，然后再将RDB文件通过网络传输到从节点。如果RDB文件过大，主节点在fork子进程+保存RDB文件时耗时过多，可能会导致从节点长时间收不到数据而触发超时；此时从节点会重连主节点，然后再次全量复制，再次超时，再次重连……这是个悲伤的循环。为了避免这种情况的发生，除了注意Redis单机数据量不要过大，另一方面就是适当增大repl-timeout值，具体的大小可以根据bgsave耗时来调整。
- 命令传播阶段：如前所述，在该阶段主节点会向从节点发送PING命令，频率由repl-ping-slave-period控制；该参数应明显小于repl-timeout值(后者至少是前者的几倍)。否则，如果两个参数相等或接近，网络抖动导致个别PING命令丢失，此时恰巧主节点也没有向从节点发送数据，则从节点很容易判断超时。
- 慢查询导致的阻塞：如果主节点或从节点执行了一些慢查询（如keys *或者对大数据的hgetall等），导致服务器阻塞；阻塞期间无法响应复制连接中对方节点的请求，可能导致复制超时。
三、Sentinel模式（redis3.0之前）
*sentinel模式是建立在主从模式的基础上，如果只有一个Redis节点，sentinel就没有任何意义
当master挂了以后，sentinel会在slave中选择一个做为master，并修改它们的配置文件，其他slave的配置文件也会被修改，比如slaveof属性会指向新的master
当master重新启动后，它将不再是master而是做为slave接收新的master的同步数据
sentinel因为也是一个进程有挂掉的可能，所以sentinel也会启动多个形成一个sentinel集群
多sentinel配置的时候，sentinel之间也会自动监控
当主从模式配置密码时，sentinel也会同步将配置信息修改到配置文件中，不需要担心
一个sentinel或sentinel集群可以管理多个主从Redis，多个sentinel也可以监控同一个redis
sentinel最好不要和Redis部署在同一台机器，不然Redis的服务器挂了以后，sentinel也挂了
工作机制：
1、每个sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的master，slave以及其他sentinel实例发送一个 PING 命令
2、如果一个实例距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值， 则这个实例会被sentinel标记为主观下线。
3、如果一个master被标记为主观下线，则正在监视这个master的所有sentinel要以每秒一次的频率确认master的确进入了主观下线状态
4、当有足够数量的sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认master的确进入了主观下线状态， 则master会被标记为客观下线
5、在一般情况下， 每个sentinel会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有master，slave发送 INFO 命令
6、当master被sentinel标记为客观下线时，sentinel向下线的master的所有slave发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为 1 秒一次
7、若没有足够数量的sentinel同意master已经下线，master的客观下线状态就会被移除；
若master重新向sentinel的 PING 命令返回有效回复，master的主观下线状态就会被移除
当使用sentinel模式的时候，客户端就不要直接连接Redis，而是连接sentinel的ip和port，由sentinel来提供具体的可提供服务的Redis实现，这样当master节点挂掉以后，sentinel就会感知并将新的master节点提供给使用者。
实现流程
1、Sentinel集群通过配置文件发现master，启动时会监控master；
2、向master发送info命令，获取其所有slave节点；
3、Sentinel集群向Redis主从服务器发送hello信息（心跳），包括Sentinel本身的ip、端口、id等内容，以此来向其他Sentinel宣告自己的存在；
4、Sentinel集群通过订阅接收其他Sentinel发送的hello信息，以此来发现监视同一个主服务器的其他Sentinel；集群之间会互相创建命令连接用于通信，因为已经有主从服务器作为发送和接收hello信息的中介，Sentinel之间不会创建订阅连接；
5、Sentinel集群使用ping命令来检测实例的状态，如果在指定的时间内（down-after-milliseconds）没有回复或则返回错误的回复，那么该实例被判为下线；
6、当failover主备切换被触发后，并不会马上进行，还需要Sentinel中的大多数sentinel授权后才可以进行failover，即进行failover的Sentinel会去获得指定quorum个的Sentinel的授权，成功后进入ODOWN状态。如在5个Sentinel中配置了2个quorum，等到2个Sentinel认为master死了就执行failover。
7、Sentinel向选为master的slave发送 SLAVEOF NO ONE 命令，选择slave的条件是Sentinel首先会根据slaves的优先级来进行排序，优先级越小排名越靠前。如果优先级相同，则查看复制的下标，哪个从master接收的复制数据多，哪个就靠前。如果优先级和下标都相同，就选择进程ID较小的。
8、Sentinel被授权后，它将会获得宕掉的master的一份最新配置版本号(config-epoch)，当failover执行结束以后，这个版本号将会被用于最新的配置，通过广播形式通知其它sentinel，其它的sentinel则更新对应master的配置。
故障转移
发生故障转移时，需要进行领导者选举。
sentinel首先会根据slaves的优先级来进行排序，优先级越小排名越靠前；
如果优先级相同，则查看复制的下标，哪个从master接收的复制数据多，哪个就靠前；
如果优先级和下标都相同，就选择RunID较小的那个；
如果一个redis的slave优先级配置为0，那么它将永远不会被选为master。
故障转移过程
领导者Sentinel需要将一个salve提升为master，此slave必须为状态良好，不能处于SDOWN/ODOWN状态。
1、“+failover-triggered”: Leader开始进行failover，此后紧跟着“+failover-state-wait-start”，wait数秒。
2、“+failover-state-select-slave”: Leader开始查找合适的slave
3、“+selected-slave”: 已经找到合适的slave
4、“+failover-state-sen-slaveof-noone”: Leader向slave发送“slaveof no one”指令，此时slave已经完成角色转换，此slave即为master
5、“+failover-state-wait-promotition”: 等待其他sentinel确认slave
6、“+promoted-slave”：确认成功
7、“+failover-state-reconf-slaves”: 开始对slaves进行reconfig操作
8、“+slave-reconf-sent”:向指定的slave发送“slaveof”指令，告知此slave跟随新的master
9、“+slave-reconf-inprog”: 此slave正在执行slaveof + SYNC过程，如过slave收到“+slave-reconf-sent”之后将会执行slaveof操作。
10、“+slave-reconf-done”: 此slave同步完成，此后leader可以继续下一个slave的reconfig操作。循环 step 7
11、“+failover-end”: 故障转移结束
12、“+switch-master”：故障转移成功后，各个sentinel实例开始监控新的master。
Sentinel版本
Sentinel当前最新的稳定版本称为Sentinel 2(与之前的Sentinel 1区分开来）。随着redis2.8的安装包一起发行。安装完Redis2.8后，可以在redis2.8/src/里面找到Redis-sentinel的启动程序。
强烈建议：如果你使用的是redis2.6(sentinel版本为sentinel 1)，你最好应该使用redis2.8版本的sentinel 2，因为sentinel 1有很多的Bug，已经被官方弃用，所以强烈建议使用redis2.8以及sentinel 2。
Sentinel状态持久化
snetinel的状态会被持久化地写入sentinel的配置文件中。每次当收到一个新的配置时，或者新创建一个配置时，配置会被持久化到硬盘中，并带上配置的版本戳。这意味着，可以安全的停止和重启sentinel进程。
Sentinel作用：
1）Master状态检测
2）如果Master异常，则会进行Master-Slave切换，将其中一个Slave作为Master，将之前的Master作为Slave。
3）Master-Slave切换后，master_redis.conf、slave_redis.conf和sentinel.conf的内容都会发生改变，即master_redis.conf中会多一行slaveof的配置，sentinel.conf的监控目标会随之调换。
Sentinel工作方式（每个Sentinel实例都执行的定时任务）
1）每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master，Slave以及其他 Sentinel 实例发送一个PING命令。
2）如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复PING命令的时间超过 own-after-milliseconds 选项所指定的值，则这个实例会被Sentinel标记为主观下线。
3）如果一个Master被标记为主观下线，则正在监视这个Master的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。
4）当有足够数量的Sentinel（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态，则Master会被标记为客观下线。
5）在一般情况下，每个Sentinel 会以每10秒一次的频率向它已知的所有Master，Slave发送 INFO 命令。
6）当Master被Sentinel标记为客观下线时，Sentinel 向下线的 Master 的所有Slave发送 INFO命令的频率会从10秒一次改为每秒一次。
7）若没有足够数量的Sentinel同意Master已经下线，Master的客观下线状态就会被移除。 若 Master重新向Sentinel 的PING命令返回有效回复，Master的主观下线状态就会被移除。
三个定时任务
sentinel在内部有3个定时任务
1）每10秒每个sentinel会对master和slave执行info命令，这个任务达到两个目的：
a）发现slave节点
b）确认主从关系
2）每2秒每个sentinel通过master节点的channel交换信息（pub/sub）。master节点上有一个发布订阅的频道(__sentinel__:hello)。sentinel节点通过__sentinel__:hello频道进行信息交换(对节点的"看法"和自身的信息)，达成共识。
3）每1秒每个sentinel对其他sentinel和redis节点执行ping操作（相互监控），这个其实是一个心跳检测，是失败判定的依据。
主观下线
所谓主观下线（Subjectively Down， 简称 SDOWN）指的是单个Sentinel实例对服务器做出的下线判断，即单个sentinel认为某个服务下线（有可能是接收不到订阅，之间的网络不通等等原因）。
主观下线就是说如果服务器在down-after-milliseconds给定的毫秒数之内， 没有返回 Sentinel 发送的 PING 命令的回复， 或者返回一个错误， 那么 Sentinel 将这个服务器标记为主观下线（SDOWN ）。
sentinel会以每秒一次的频率向所有与其建立了命令连接的实例（master，从服务，其他sentinel）发ping命令，通过判断ping回复是有效回复，还是无效回复来判断实例时候在线（对该sentinel来说是“主观在线”）。
sentinel配置文件中的down-after-milliseconds设置了判断主观下线的时间长度，如果实例在down-after-milliseconds毫秒内，返回的都是无效回复，那么sentinel回认为该实例已（主观）下线，修改其flags状态为SRI_S_DOWN。如果多个sentinel监视一个服务，有可能存在多个sentinel的down-after-milliseconds配置不同，这个在实际生产中要注意。
客观下线
客观下线（Objectively Down， 简称 ODOWN）指的是多个 Sentinel 实例在对同一个服务器做出 SDOWN 判断， 并且通过 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令互相交流之后， 得出的服务器下线判断，然后开启failover。
客观下线就是说只有在足够数量的 Sentinel 都将一个服务器标记为主观下线之后， 服务器才会被标记为客观下线（ODOWN）。
只有当master被认定为客观下线时，才会发生故障迁移。
当sentinel监视的某个服务主观下线后，sentinel会询问其它监视该服务的sentinel，看它们是否也认为该服务主观下线，接收到足够数量（这个值可以配置）的sentinel判断为主观下线，既任务该服务客观下线，并对其做故障转移操作。
sentinel通过发送 SENTINEL is-master-down-by-addr ip port current_epoch runid，（ip：主观下线的服务id，port：主观下线的服务端口，current_epoch：sentinel的纪元，runid：*表示检测服务下线状态，如果是sentinel 运行id，表示用来选举领头sentinel）来询问其它sentinel是否同意服务下线。
一个sentinel接收另一个sentinel发来的is-master-down-by-addr后，提取参数，根据ip和端口，检测该服务时候在该sentinel主观下线，并且回复is-master-down-by-addr，回复包含三个参数：down_state（1表示已下线，0表示未下线），leader_runid（领头sentinal id），leader_epoch（领头sentinel纪元）。
sentinel接收到回复后，根据配置设置的下线最小数量，达到这个值，既认为该服务客观下线。
客观下线条件只适用于主服务器： 对于任何其他类型的 Redis 实例， Sentinel 在将它们判断为下线前不需要进行协商， 所以从服务器或者其他 Sentinel 永远不会达到客观下线条件。只要一个 Sentinel 发现某个主服务器进入了客观下线状态， 这个 Sentinel 就可能会被其他 Sentinel 推选出， 并对失效的主服务器执行自动故障迁移操作。
在redis-sentinel的conf文件里有这么两个配置：
1）sentinel monitor <masterName> <ip> <port> <quorum>
四个参数含义：
masterName这个是对某个master+slave组合的一个区分标识（一套sentinel是可以监听多套master+slave这样的组合的）。
ip 和 port 就是master节点的 ip 和 端口号。
quorum这个参数是进行客观下线的一个依据，意思是至少有 quorum 个sentinel主观的认为这个master有故障，才会对这个master进行下线以及故障转移。因为有的时候，某个sentinel节点可能因为自身网络原因，导致无法连接master，而此时master并没有出现故障，所以这就需要多个sentinel都一致认为该master有问题，才可以进行下一步操作，这就保证了公平性和高可用。
2）sentinel down-after-milliseconds <masterName> <timeout>
这个配置其实就是进行主观下线的一个依据，masterName这个参数不用说了，timeout是一个毫秒值，表示：如果这台sentinel超过timeout这个时间都无法连通master包括slave（slave不需要客观下线，因为不需要故障转移）的话，就会主观认为该master已经下线（实际下线需要客观下线的判断通过才会下线）
那么，多个sentinel之间是如何达到共识的呢？
这就是依赖于前面说的第二个定时任务，某个sentinel先将master节点进行一个主观下线，然后会将这个判定通过sentinel is-master-down-by-addr这个命令问对应的节点是否也同样认为该addr的master节点要做客观下线。最后当达成这一共识的sentinel个数达到前面说的quorum设置的这个值时，就会对该master节点下线进行故障转移。quorum的值一般设置为sentinel个数的二分之一加1，例如3个sentinel就设置2。
主观下线（SDOWN）和客观下线（ODOWN）的更多细节
sentinel对于不可用有两种不同的看法，一个叫主观不可用(SDOWN),另外一个叫客观不可用(ODOWN)。SDOWN是sentinel自己主观上检测到的关于master的状态，ODOWN需要一定数量的sentinel达成一致意见才能认为一个master客观上已经宕掉，各个sentinel之间通过命令SENTINEL is_master_down_by_addr来获得其它sentinel对master的检测结果。
从sentinel的角度来看，如果发送了PING心跳后，在一定时间内没有收到合法的回复，就达到了SDOWN的条件。这个时间在配置中通过is-master-down-after-milliseconds参数配置。
当sentinel发送PING后，以下回复之一都被认为是合法的：
PING replied with +PONG.
PING replied with -LOADING error.
PING replied with -MASTERDOWN error.
其它任何回复（或者根本没有回复）都是不合法的。
从SDOWN切换到ODOWN不需要任何一致性算法，只需要一个gossip协议：如果一个sentinel收到了足够多的sentinel发来消息告诉它某个master已经down掉了，SDOWN状态就会变成ODOWN状态。如果之后master可用了，这个状态就会相应地被清理掉。
正如之前已经解释过了，真正进行failover需要一个授权的过程，但是所有的failover都开始于一个ODOWN状态。
ODOWN状态只适用于master，对于不是master的redis节点sentinel之间不需要任何协商，slaves和sentinel不会有ODOWN状态。
配置版本号
为什么要先获得大多数sentinel的认可时才能真正去执行failover呢？
当一个sentinel被授权后，它将会获得宕掉的master的一份最新配置版本号，当failover执行结束以后，这个版本号将会被用于最新的配置。因为大多数sentinel都已经知道该版本号已经被要执行failover的sentinel拿走了，所以其他的sentinel都不能再去使用这个版本号。这意味着，每次failover都会附带有一个独一无二的版本号。我们将会看到这样做的重要性。而且，sentinel集群都遵守一个规则：如果sentinel A推荐sentinel B去执行failover，B会等待一段时间后，自行再次去对同一个master执行failover，这个等待的时间是通过failover-timeout配置项去配置的。从这个规则可以看出，sentinel集群中的sentinel不会再同一时刻并发去failover同一个master，第一个进行failover的sentinel如果失败了，另外一个将会在一定时间内进行重新进行failover，以此类推。
redis sentinel保证了活跃性：如果大多数sentinel能够互相通信，最终将会有一个被授权去进行failover.
redis sentinel也保证了安全性：每个试图去failover同一个master的sentinel都会得到一个独一无二的版本号。
配置传播
一旦一个sentinel成功地对一个master进行了failover，它将会把关于master的最新配置通过广播形式通知其它sentinel，其它的sentinel则更新对应master的配置。
一个faiover要想被成功实行，sentinel必须能够向选为master的slave发送SLAVEOF NO ONE命令，然后能够通过INFO命令看到新master的配置信息。
当将一个slave选举为master并发送SLAVEOF NO ONE后，即使其它的slave还没针对新master重新配置自己，failover也被认为是成功了的，然后所有sentinels将会发布新的配置信息。
新配在集群中相互传播的方式，就是为什么我们需要当一个sentinel进行failover时必须被授权一个版本号的原因。
每个sentinel使用##发布/订阅##的方式持续地传播master的配置版本信息，配置传播的##发布/订阅##管道是：__sentinel__:hello。
因为每一个配置都有一个版本号，所以以版本号最大的那个为标准。
举个例子：
假设有一个名为mymaster的地址为192.168.10.202:6379。一开始，集群中所有的sentinel都知道这个地址，于是为mymaster的配置打上版本号1。一段时候后mymaster死了，有一个sentinel被授权用版本号2对其进行failover。如果failover成功了，假设地址改为了192.168.10.202:9000，此时配置的版本号为2，进行failover的sentinel会将新配置广播给其他的sentinel，由于其他sentinel维护的版本号为1，发现新配置的版本号为2时，版本号变大了，说明配置更新了，于是就会采用最新的版本号为2的配置。
这意味着sentinel集群保证了第二种活跃性：一个能够互相通信的sentinel集群最终会采用版本号最高且相同的配置。
sentinel的"仲裁会"
前面我们谈到，当一个master被sentinel集群监控时，需要为它指定一个参数，这个参数指定了当需要判决master为不可用，并且进行failover时，所需要的sentinel数量，可以称这个参数为票数
不过，当failover主备切换真正被触发后，failover并不会马上进行，还需要sentinel中的大多数sentinel授权后才可以进行failover。
当ODOWN时，failover被触发。failover一旦被触发，尝试去进行failover的sentinel会去获得“大多数”sentinel的授权（如果票数比大多数还要大的时候，则询问更多的sentinel)
这个区别看起来很微妙，但是很容易理解和使用。例如，集群中有5个sentinel，票数被设置为2，当2个sentinel认为一个master已经不可用了以后，将会触发failover，但是，进行failover的那个sentinel必须先获得至少3个sentinel的授权才可以实行failover。
如果票数被设置为5，要达到ODOWN状态，必须所有5个sentinel都主观认为master为不可用，要进行failover，那么得获得所有5个sentinel的授权。
选举领头sentinel（即领导者选举）
一个redis服务被判断为客观下线时，多个监视该服务的sentinel协商，选举一个领头sentinel，对该redis服务进行故障转移操作。选举领头sentinel遵循以下规则：
1）所有的sentinel都有公平被选举成领头的资格。
2）所有的sentinel都有且只有一次将某个sentinel选举成领头的机会（在一轮选举中），一旦选举某个sentinel为领头，不能更改。
3）sentinel设置领头sentinel是先到先得，一旦当前sentinel设置了领头sentinel，以后要求设置sentinel为领头请求都会被拒绝。
4）每个发现服务客观下线的sentinel，都会要求其他sentinel将自己设置成领头。
5）当一个sentinel（源sentinel）向另一个sentinel（目sentinel）发送is-master-down-by-addr ip port current_epoch runid命令的时候，runid参数不是*，而是sentinel运行id，就表示源sentinel要求目标sentinel选举其为领头。
6）源sentinel会检查目标sentinel对其要求设置成领头的回复，如果回复的leader_runid和leader_epoch为源sentinel，表示目标sentinel同意将源sentinel设置成领头。
7）如果某个sentinel被半数以上的sentinel设置成领头，那么该sentinel既为领头。
8）如果在限定时间内，没有选举出领头sentinel，暂定一段时间，再选举。
为什么要选领导者？
简单来说，就是因为只能有一个sentinel节点去完成故障转移。
sentinel is-master-down-by-addr这个命令有两个作用，一是确认下线判定，二是进行领导者选举。
选举过程：
1）每个做主观下线的sentinel节点向其他sentinel节点发送上面那条命令，要求将它设置为领导者。
2）收到命令的sentinel节点如果还没有同意过其他的sentinel发送的命令（还未投过票），那么就会同意，否则拒绝。
3）如果该sentinel节点发现自己的票数已经过半且达到了quorum的值，就会成为领导者
4）如果这个过程出现多个sentinel成为领导者，则会等待一段时间重新选举。
Redis Sentinel的主从切换方案
Redis 2.8版开始正式提供名为Sentinel的主从切换方案，通俗的来讲，Sentinel可以用来管理多个Redis服务器实例，可以实现一个功能上实现HA的集群，Sentinel主要负责三个方面的任务：
1）监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
2）提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
3）自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作， 它会将失效主服务器的其中一个从服务器升级为新的主服务器， 并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器； 当客户端试图连接失效的主服务器时， 集群也会向客户端返回新主服务器的地址， 使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器。
Redis Sentinel 是一个分布式系统， 可以在一个架构中运行多个 Sentinel 进程（progress）， 这些进程使用流言协议（gossip protocols)来接收关于主服务器是否下线的信息， 并使用投票协议（agreement protocols）来决定是否执行自动故障迁移， 以及选择哪个从服务器作为新的主服务器。
一个简单的主从结构加sentinel集群的架构图如下：
上图是一主一从节点，加上两个部署了sentinel的集群，sentinel集群之间会互相通信，沟通交流redis节点的状态，做出相应的判断并进行处理，这里的主观下线状态和客观下线状态是比较重要的状态，它们决定了是否进行故障转移
可以 通过订阅指定的频道信息，当服务器出现故障得时候通知管理员
客户端可以将 Sentinel 看作是一个只提供了订阅功能的 Redis 服务器，你不可以使用 PUBLISH 命令向这个服务器发送信息，但你可以用 SUBSCRIBE 命令或者 PSUBSCRIBE 命令， 通过订阅给定的频道来获取相应的事件提醒。 一个频道能够接收和这个频道的名字相同的事件。 比如说， 名为 +sdown 的频道就可以接收所有实例进入主观下线（SDOWN）状态的事件。
个人认为，Sentinel实现的最主要的一个功能就是能做到自动故障迁移，即当某一个master挂了的时候，可以自动的将某一个slave提升为新的master，且原master的所有slave也都自动的将自己的master改为新提升的master，这样我们的程序的可用性大大提高了。只要redis安装完成，Sentinel就安装完成了，Sentinel集成在redis里了。
Sentinel支持集群（可以部署在多台机器上，也可以在一台物理机上通过多端口实现伪集群部署）
很显然，只使用单个sentinel进程来监控redis集群是不可靠的，当sentinel进程宕掉后(sentinel本身也有单点问题，single-point-of-failure)整个集群系统将无法按照预期的方式运行。所以有必要将sentinel集群，这样有几个好处：
1）即使有一些sentinel进程宕掉了，依然可以进行redis集群的主备切换；
2）如果只有一个sentinel进程，如果这个进程运行出错，或者是网络堵塞，那么将无法实现redis集群的主备切换（单点问题）;
3）如果有多个sentinel，redis的客户端可以随意地连接任意一个sentinel来获得关于redis集群中的信息。
sentinel集群注意事项
1）只有Sentinel 集群中大多数服务器认定master主观下线时master才会被认定为客观下线，才可以进行故障迁移，也就是说，即使不管我们在sentinel monitor中设置的数是多少，就算是满足了该值，只要达不到大多数，就不会发生故障迁移。
2）官方建议sentinel至少部署三台，且分布在不同机器。这里主要考虑到sentinel的可用性，假如我们只部署了两台sentinel，且quorum设置为1，也可以实现自动故障迁移，但假如其中一台sentinel挂了，就永远不会触发自动故障迁移，因为永远达不到大多数sentinel认定master主观下线了。
3）sentinel monitor配置中的master IP尽量不要写127.0.0.1或localhost，因为客户端，如jedis获取master是根据这个获取的，若这样配置，jedis获取的ip则是127.0.0.1，这样就可能导致程序连接不上master
4）当sentinel 启动后会自动的修改sentinel.conf文件，如已发现的master的slave信息，和集群中其它sentinel 的信息等,这样即使重启sentinel也能保持原来的状态。注意，当集群服务器调整时，如更换sentinel的机器，或者新配置一个sentinel，请不要直接复制原来运行过得sentinel配置文件，因为其里面自动生成了以上说的那些信息，我们应该复制一个新的配置文件或者把自动生成的信息给删掉。
5）当发生故障迁移的时候，master的变更记录与slave更换master的修改会自动同步到redis的配置文件，这样即使重启redis也能保持变更后的状态。
每个 Sentinel 都需要定期执行的任务
每个 Sentinel 以每秒钟一次的频率向它所知的主服务器、从服务器以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING 命令。
如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值， 那么这个实例会被 Sentinel 标记为主观下线。 一个有效回复可以是： +PONG 、 -LOADING 或者 -MASTERDOWN 。
如果一个主服务器被标记为主观下线， 那么正在监视这个主服务器的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认主服务器的确进入了主观下线状态。
如果一个主服务器被标记为主观下线， 并且有足够数量的 Sentinel （至少要达到配置文件指定的数量）在指定的时间范围内同意这一判断， 那么这个主服务器被标记为客观下线。
在一般情况下， 每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有主服务器和从服务器发送 INFO 命令。 当一个主服务器被 Sentinel 标记为客观下线时， Sentinel 向下线主服务器的所有从服务器发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次。
当没有足够数量的 Sentinel 同意主服务器已经下线， 主服务器的客观下线状态就会被移除。 当主服务器重新向 Sentinel 的PING 命令返回有效回复时， 主服务器的主管下线状态就会被移除。
Sentinel之间和Slaves之间的自动发现机制
虽然sentinel集群中各个sentinel都互相连接彼此来检查对方的可用性以及互相发送消息。但是你不用在任何一个sentinel配置任何其它的sentinel的节点。因为sentinel利用了master的发布/订阅机制去自动发现其它也监控了统一master的sentinel节点。
通过向名为__sentinel__:hello的管道中发送消息来实现。
同样，你也不需要在sentinel中配置某个master的所有slave的地址，sentinel会通过询问master来得到这些slave的地址的。
每个sentinel通过向每个master和slave的发布/订阅频道__sentinel__:hello每秒发送一次消息，来宣布它的存在。
每个sentinel也订阅了每个master和slave的频道__sentinel__:hello的内容，来发现未知的sentinel，当检测到了新的sentinel，则将其加入到自身维护的master监控列表中。
每个sentinel发送的消息中也包含了其当前维护的最新的master配置。如果某个sentinel发现
自己的配置版本低于接收到的配置版本，则会用新的配置更新自己的master配置。
在为一个master添加一个新的sentinel前，sentinel总是检查是否已经有sentinel与新的sentinel的进程号或者是地址是一样的。如果是那样，这个sentinel将会被删除，而把新的sentinel添加上去。
sentinel和redis身份验证
当一个master配置为需要密码才能连接时，客户端和slave在连接时都需要提供密码。
master通过requirepass设置自身的密码，不提供密码无法连接到这个master。
slave通过masterauth来设置访问master时的密码。
但是当使用了sentinel时，由于一个master可能会变成一个slave，一个slave也可能会变成master，所以需要同时设置上述两个配置项。
Sentinel API
在默认情况下， Sentinel 使用 TCP 端口 26379 （普通 Redis 服务器使用的是 6379 ）。Sentinel 接受 Redis 协议格式的命令请求， 所以你可以使用 redis-cli 或者任何其他 Redis 客户端来与 Sentinel 进行通讯。有两种方式可以和 Sentinel 进行通讯：
1）是通过直接发送命令来查询被监视 Redis 服务器的当前状态， 以及 Sentinel 所知道的关于其他 Sentinel 的信息， 诸如此类。
2）是使用发布与订阅功能， 通过接收 Sentinel 发送的通知： 当执行故障转移操作， 或者某个被监视的服务器被判断为主观下线或者客观下线时， Sentinel 就会发送相应的信息。
Sentinel命令（即登录到sentinel节点后执行的命令，比如执行"redis-cli -h 192.168.10.203 -p 26379"命令后，才可以执行下面命令）
PING ：返回 PONG 。
SENTINEL masters ：列出所有被监视的主服务器，以及这些主服务器的当前状态；
SENTINEL slaves <master name> ：列出给定主服务器的所有从服务器，以及这些从服务器的当前状态；
SENTINEL get-master-addr-by-name <master name> ： 返回给定名字的主服务器的 IP 地址和端口号。 如果这个主服务器正在执行故障转移操作， 或者针对这个主服务器的故障转移操作已经完成， 那么这个命令返回新的主服务器的 IP 地址和端口号；
SENTINEL reset <pattern> ： 重置所有名字和给定模式 pattern 相匹配的主服务器。 pattern 参数是一个 Glob 风格的模式。 重置操作清楚主服务器目前的所有状态， 包括正在执行中的故障转移， 并移除目前已经发现和关联的， 主服务器的所有从服务器和 Sentinel ；
SENTINEL failover <master name> ： 当主服务器失效时， 在不询问其他 Sentinel 意见的情况下， 强制开始一次自动故障迁移。 （不过发起故障转移的 Sentinel 会向其他 Sentinel 发送一个新的配置，其他 Sentinel 会根据这个配置进行相应的更新）
SENTINEL MONITOR <name> <ip> <port> <quorum> 这个命令告诉sentinel去监听一个新的master
SENTINEL REMOVE <name> 命令sentinel放弃对某个master的监听
SENTINEL SET <name> <option> <value> 这个命令很像Redis的CONFIG SET命令，用来改变指定master的配置。支持多个<option><value>。例如以下实例：SENTINEL SET objects-cache-master down-after-milliseconds 1000
只要是配置文件中存在的配置项，都可以用SENTINEL SET命令来设置。这个还可以用来设置master的属性，比如说quorum(票数)，而不需要先删除master，再重新添加master。例如：SENTINEL SET objects-cache-master quorum 5
客户端可以通过SENTINEL get-master-addr-by-name <master name>获取当前的主服务器IP地址和端口号，以及SENTINEL slaves <master name>获取所有的Slaves信息。
增加或删除Sentinel
由于有sentinel自动发现机制，所以添加一个sentinel到你的集群中非常容易，你所需要做的只是监控到某个Master上，然后新添加的sentinel就能获得其他sentinel的信息以及master所有的slaves。
如果你需要添加多个sentinel，建议你一个接着一个添加，这样可以预防网络隔离带来的问题。你可以每个30秒添加一个sentinel。最后你可以用SENTINEL MASTER mastername来检查一下是否所有的sentinel都已经监控到了master。
删除一个sentinel显得有点复杂：因为sentinel永远不会删除一个已经存在过的sentinel，即使它已经与组织失去联系很久了。
要想删除一个sentinel，应该遵循如下步骤：
1）停止所要删除的sentinel
2）发送一个SENTINEL RESET * 命令给所有其它的sentinel实例，如果你想要重置指定master上面的sentinel，只需要把*号改为特定的名字，注意，需要一个接一个发，每次发送的间隔不低于30秒。
3）检查一下所有的sentinels是否都有一致的当前sentinel数。使用SENTINEL MASTER mastername 来查询。
删除旧master或者不可达slave
sentinel永远会记录好一个Master的slaves，即使slave已经与组织失联好久了。这是很有用的，因为sentinel集群必须有能力把一个恢复可用的slave进行重新配置。
并且，failover后，失效的master将会被标记为新master的一个slave，这样的话，当它变得可用时，就会从新master上复制数据。
然后，有时候你想要永久地删除掉一个slave(有可能它曾经是个master)，你只需要发送一个SENTINEL RESET master命令给所有的sentinels，它们将会更新列表里能够正确地复制master数据的slave。
发布与订阅信息（sentinel的日志文件里可以看到这些信息）
客户端可以将 Sentinel 看作是一个只提供了订阅功能的 Redis 服务器： 你不可以使用 PUBLISH 命令向这个服务器发送信息， 但你可以用 SUBSCRIBE 命令或者 PSUBSCRIBE 命令， 通过订阅给定的频道来获取相应的事件提醒。
一个频道能够接收和这个频道的名字相同的事件。 比如说， 名为 +sdown 的频道就可以接收所有实例进入主观下线（SDOWN）状态的事件。
通过执行 "PSUBSCRIBE * "命令可以接收所有事件信息（即订阅所有消息）。
以下列出的是客户端可以通过订阅来获得的频道和信息的格式： 第一个英文单词是频道/事件的名字， 其余的是数据的格式。
注意， 当格式中包含 instance details 字样时， 表示频道所返回的信息中包含了以下用于识别目标实例的内容.
以下是所有可以收到的消息的消息格式，如果你订阅了所有消息的话。第一个单词是频道的名字，其它是数据的格式。
注意：以下的instance details的格式是：
<instance-type> <name> <ip> <port> @ <master-name> <master-ip> <master-port>
如果这个redis实例是一个master，那么@之后的消息就不会显示。
可以看出，使用Sentinel命令和发布订阅两种机制就能很好的实现和客户端的集成整合：
使用get-master-addr-by-name和slaves指令可以获取当前的Master和Slaves的地址和信息；而当发生故障转移时，即Master发生切换，可以通过订阅的+switch-master事件获得最新的Master信息。
sentinel.conf中的notification-script
在sentinel.conf中可以配置多个sentinel notification-script <master name> <shell script-path>, 如sentinel notification-script mymaster ./check.sh
这个是在群集failover时会触发执行指定的脚本。脚本的执行结果若为1，即稍后重试（最大重试次数为10）；若为2，则执行结束。并且脚本最大执行时间为60秒，超时会被终止执行。
目前会存在该脚本被执行多次的问题，网上查找资料获得的解释是：脚本分为两个级别， SENTINEL_LEADER 和 SENTINEL_OBSERVER ，前者仅由领头 Sentinel 执行（一个 Sentinel），而后者由监视同一个 master 的所有 Sentinel 执行（多个 Sentinel）。
无failover时的配置纠正
即使当前没有failover正在进行，sentinel依然会使用当前配置去设置监控的master。特别是：
1）根据最新配置确认为slaves的节点却声称自己是master(上文例子中被网络隔离后的的redis3)，这时它们会被重新配置为当前master的slave。
2）如果slaves连接了一个错误的master，将会被改正过来，连接到正确的master。
Slave选举与优先级
当一个sentinel准备好了要进行failover，并且收到了其他sentinel的授权，那么就需要选举出一个合适的slave来做为新的master。
slave的选举主要会评估slave的以下几个方面：
1）与master断开连接的次数
2）Slave的优先级
3）数据复制的下标(用来评估slave当前拥有多少master的数据)
4）进程ID
如果一个slave与master失去联系超过10次，并且每次都超过了配置的最大失联时间(down-after-milliseconds)，如果sentinel在进行failover时发现slave失联，那么这个slave就会被sentinel认为不适合用来做新master的。
更严格的定义是，如果一个slave持续断开连接的时间超过
(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state
就会被认为失去选举资格。
符合上述条件的slave才会被列入master候选人列表，并根据以下顺序来进行排序：
1）sentinel首先会根据slaves的优先级来进行排序，优先级越小排名越靠前。
2）如果优先级相同，则查看复制的下标，哪个从master接收的复制数据多，哪个就靠前。
3）如果优先级和下标都相同，就选择进程ID较小的那个。
一个redis无论是master还是slave，都必须在配置中指定一个slave优先级。要注意到master也是有可能通过failover变成slave的。
如果一个redis的slave优先级配置为0，那么它将永远不会被选为master。但是它依然会从master哪里复制数据。
故障转移
所谓故障转移就是当master宕机，选一个合适的slave来晋升为master的操作，redis-sentinel会自动完成这个，不需要我们手动来实现。
一次故障转移操作大致分为以下流程：
发现主服务器已经进入客观下线状态。
对我们的当前集群进行自增， 并尝试在这个集群中当选。
如果当选失败， 那么在设定的故障迁移超时时间的两倍之后， 重新尝试当选。 如果当选成功， 那么执行以下步骤：
选出一个从服务器，并将它升级为主服务器。
向被选中的从服务器发送 SLAVEOF NO ONE 命令，让它转变为主服务器。
通过发布与订阅功能， 将更新后的配置传播给所有其他 Sentinel ， 其他 Sentinel 对它们自己的配置进行更新。
向已下线主服务器的从服务器发送 SLAVEOF 命令， 让它们去复制新的主服务器。
当所有从服务器都已经开始复制新的主服务器时， 领头 Sentinel 终止这次故障迁移操作。
每当一个 Redis 实例被重新配置（reconfigured） —— 无论是被设置成主服务器、从服务器、又或者被设置成其他主服务器的从服务器 —— Sentinel 都会向被重新配置的实例发送一个 CONFIG REWRITE 命令， 从而确保这些配置会持久化在硬盘里。
Sentinel 使用以下规则来选择新的主服务器：
在失效主服务器属下的从服务器当中， 那些被标记为主观下线、已断线、或者最后一次回复 PING 命令的时间大于五秒钟的从服务器都会被淘汰。
在失效主服务器属下的从服务器当中， 那些与失效主服务器连接断开的时长超过 down-after 选项指定的时长十倍的从服务器都会被淘汰。
在经历了以上两轮淘汰之后剩下来的从服务器中， 我们选出复制偏移量（replication offset）最大的那个从服务器作为新的主服务器； 如果复制偏移量不可用， 或者从服务器的复制偏移量相同， 那么带有最小运行 ID 的那个从服务器成为新的主服务器。
Sentinel 自动故障迁移的一致性特质
Sentinel 自动故障迁移使用 Raft 算法来选举领头（leader） Sentinel ， 从而确保在一个给定的纪元（epoch）里， 只有一个领头产生。
这表示在同一个纪元中， 不会有两个 Sentinel 同时被选中为领头， 并且各个 Sentinel 在同一个纪元中只会对一个领头进行投票。
更高的配置纪元总是优于较低的纪元， 因此每个 Sentinel 都会主动使用更新的纪元来代替自己的配置。
简单来说， 可以将 Sentinel 配置看作是一个带有版本号的状态。 一个状态会以最后写入者胜出（last-write-wins）的方式（也即是，最新的配置总是胜出）传播至所有其他 Sentinel 。
举个例子， 当出现网络分割（network partitions）时， 一个 Sentinel 可能会包含了较旧的配置， 而当这个 Sentinel 接到其他 Sentinel 发来的版本更新的配置时， Sentinel 就会对自己的配置进行更新。
如果要在网络分割出现的情况下仍然保持一致性， 那么应该使用 min-slaves-to-write 选项， 让主服务器在连接的从实例少于给定数量时停止执行写操作， 与此同时， 应该在每个运行 Redis 主服务器或从服务器的机器上运行 Redis Sentinel 进程。
Sentinel 状态的持久化
Sentinel 的状态会被持久化在 Sentinel 配置文件里面。每当 Sentinel 接收到一个新的配置， 或者当领头 Sentinel 为主服务器创建一个新的配置时， 这个配置会与配置纪元一起被保存到磁盘里面。这意味着停止和重启 Sentinel 进程都是安全的。
Sentinel 在非故障迁移的情况下对实例进行重新配置
即使没有自动故障迁移操作在进行， Sentinel 总会尝试将当前的配置设置到被监视的实例上面。 特别是：
根据当前的配置， 如果一个从服务器被宣告为主服务器， 那么它会代替原有的主服务器， 成为新的主服务器， 并且成为原有主服务器的所有从服务器的复制对象。
那些连接了错误主服务器的从服务器会被重新配置， 使得这些从服务器会去复制正确的主服务器。
不过， 在以上这些条件满足之后， Sentinel 在对实例进行重新配置之前仍然会等待一段足够长的时间， 确保可以接收到其他 Sentinel 发来的配置更新， 从而避免自身因为保存了过期的配置而对实例进行了不必要的重新配置。
总结来说，故障转移分为三个步骤：
1）从下线的主服务的所有从服务里面挑选一个从服务，将其转成主服务
sentinel状态数据结构中保存了主服务的所有从服务信息，领头sentinel按照如下的规则从从服务列表中挑选出新的主服务；
删除列表中处于下线状态的从服务；
删除最近5秒没有回复过领头sentinel info信息的从服务；
删除与已下线的主服务断开连接时间超过 down-after-milliseconds*10毫秒的从服务，这样就能保留从的数据比较新（没有过早的与主断开连接）；
领头sentinel从剩下的从列表中选择优先级高的，如果优先级一样，选择偏移量最大的（偏移量大说明复制的数据比较新），如果偏移量一样，选择运行id最小的从服务。
2）已下线主服务的所有从服务改为复制新的主服务
挑选出新的主服务之后，领头sentinel 向原主服务的从服务发送 slaveof 新主服务 的命令，复制新master。
3）将已下线的主服务设置成新的主服务的从服务，当其回复正常时，复制新的主服务，变成新的主服务的从服务
同理，当已下线的服务重新上线时，sentinel会向其发送slaveof命令，让其成为新主的从。
温馨提示：还可以向任意sentinel发生sentinel failover <masterName> 进行手动故障转移，这样就不需要经过上述主客观和选举的过程。
四、Cluster
1、集群架构
Redis集群设计 总体架构
在这个图中，每一个蓝色的圈都代表着一个redis的服务器节点。它们任何两个节点之间都是相互连通的。客户端可以与任何一个节点相连接，然后就可以访问集群中的任何一个节点。对其进行存取和其他操作。
集群节点属性
集群中每个Master node负责存储数据、集群状态，包括slots与nodes对应关系。Master nodes能够自动发现其他nodes，检测failure节点，当某个Master节点失效时，集群能将核实的Slave提升为Master。下图是节点的关联信息，节点定时会将这些信息发送给其他节点：
1fc2412b7429e4ab5d8704fcd39520815ea2727b 10.9.42.37:6103 master - 0 1494082584680 9 connected 10923-13652
08e70bb3edd7d3cabda7a2ab220f2f3610db38cd 10.9.33.204:6202 slave ad1334bd09ee73fdeb7b8f16194550fc2bf3a038 0 1494082586686 8 connected
edaafc250f616e9e12c5182f0322445ea9a89085 10.9.33.204:6203 slave 1fc2412b7429e4ab5d8704fcd39520815ea2727b 0 1494082586184 9 connected
06cd6f24caf98a1c1df0862eadac2b05254f909d 10.9.33.204:6201 slave d458c22ccced2f29358b6e6814a206d08285374e 0 1494082584179 7 connected
3892b7fb410a4d6339364dbdda2ebc666ffee843 10.9.42.37:6203 slave 73f7d44c03ada58bf5adaeb340359e2c043ecfa0 0 1494082582679 12 connected
73f7d44c03ada58bf5adaeb340359e2c043ecfa0 10.9.33.204:6103 master - 0 1494082585181 3 connected 13653-16383
4004a64211bea5050a8f46b8436564d40380cd60 10.9.33.204:6101 master - 0 1494082583678 1 connected 2731-5460
d458c22ccced2f29358b6e6814a206d08285374e 10.9.42.37:6101 master - 0 1494082588189 7 connected 0-2730
f8868d59c0f3d935d3dbe35601506039520f7107 10.9.42.37:6201 slave 4004a64211bea5050a8f46b8436564d40380cd60 0 1494082587187 10 connected
45ba0d6fc3d48a43ff72e10bcc17d2d8b2592cdf 10.9.33.204:6102 master - 0 1494082583179 2 connected 8192-10922
007d7e17bfd26a3c1e21992bb5b656a92eb65686 10.9.42.37:6202 slave 45ba0d6fc3d48a43ff72e10bcc17d2d8b2592cdf 0 1494082588189 11 connected
ad1334bd09ee73fdeb7b8f16194550fc2bf3a038 10.9.42.37:6102 myself,master - 0 0 8 connected 5461-8191
从左至右分别是：
节点ID、IP地址和端口，节点角色标志、最后发送ping时间、最后接收到pong时间、连接状态、节点负责处理的hash slot。
集群可以自动识别出ip/port的变化，并通过Gossip（最终一致性，分布式服务数据同步算法）协议广播给其他节点知道。Gossip也称“病毒感染算法”、“谣言传播算法”（附录一）。
最开始时，每个Redis实例自己是一个集群，我们通过cluster meet让各个结点互相“握手”。这也是Redis Cluster目前的一个欠缺之处：缺少结点的自动发现功能。
需要组建一个真正的可工作的集群，我们必须将各个独立的节点连接起来，构成一个包含多个节点的集群。
连接各个节点的工作使用CLUSTER MEET命令来完成。
CLUSTER MEET <ip> <port>
CLUSTER MEET命令实现：
1)节点A会为节点B创建一个clusterNode结构，并将该结构添加到自己的clusterState.nodes字典里面。
2)节点A根据CLUSTER MEET命令给定的IP地址和端口号，向节点B发送一条MEET消息。
3)节点B接收到节点A发送的MEET消息，节点B会为节点A创建一个clusterNode结构，并将该结构添加到自己的clusterState.nodes字典里面。
4)节点B向节点A返回一条PONG消息。
5)节点A将受到节点B返回的PONG消息，通过这条PONG消息节点A可以知道节点B已经成功的接收了自己发送的MEET消息。
6)之后，节点A将向节点B返回一条PING消息。
7)节点B将接收到的节点A返回的PING消息，通过这条PING消息节点B可以知道节点A已经成功的接收到了自己返回的PONG消息，握手完成。
8)之后，节点A会将节点B的信息通过Gossip协议传播给集群中的其他节点，让其他节点也与节点B进行握手，最终，经过一段时间后，节点B会被集群中的所有节点认识。
1)更新接收消息计数器
2)查找发送者节点并且不是handshake节点
3)更新自己的epoch和slave的offset信息
4)处理MEET消息，使加入集群
5)从goosip中发现未知节点，发起handshake
6)对PING，MEET回复PONG
7)根据收到的心跳信息更新自己clusterState中的master-slave，slots信息
8)对FAILOVER_AUTH_REQUEST消息，检查并投票
9)处理FAIL，FAILOVER_AUTH_ACK，UPDATE信息
定时任务clusterCron
1)对handshake节点建立Link，发送Ping或Meet
2)向随机几点发送Ping
3)如果是从查看是否需要做Failover
4)统计并决定是否进行slave的迁移，来平衡不同master的slave数
5)判断所有pfail报告数是否过半数
发送消息头信息Header
1)所负责slots的信息
2)主从信息
3)ip port信息
4)状态信息
发送其他节点Gossip信息
1)ping_sent, pong_received
2)ip, port信息
3)状态信息，比如发送者认为该节点已经不可达，会在状态信息中标记其为PFAIL或FAIL
clusterMsg结构的currentEpoch、sender、myslots等属性记录了发送者自身的节点信息，接收者会根据这些信息，在自己的clusterState.nodes字典里找到发送者对应的clusterNode结构，并对结构进行更新。
Redis集群中的各个节点通过Gossip协议来交换各自关于不同节点的状态信息，其中Gossip协议由MEET、PING、PONG三种消息实现，这三种消息的正文都由两个clusterMsgDataGossip结构组成。
每次发送MEET、PING、PONG消息时，发送者都从自己的已知节点列表中随机选出两个节点(可以是主节点或者从节点),并将这两个被选中节点的信息分别保存到两个结构中。
当接收者收到消息时，接收者会访问消息正文中的两个结构，并根据自己是否认识clusterMsgDataGossip结构中记录的被选中节点进行操作：
1.如果被选中节点不存在于接收者的已知节点列表，那么说明接收者是第一次接触到被选中节点，接收者将根据结构中记录的IP地址和端口号等信息，与被选择节点进行握手。
2.如果被选中节点已经存在于接收者的已知节点列表，那么说明接收者之前已经与被选中节点进行过接触，接收者将根据clusterMsgDataGossip结构记录的信息，对被选中节点对应的clusterNode结构进行更新。
clusterNode结构保存了一个节点的当前状态，比如节点的创建时间，节点的名字，节点当前的配置纪元，节点的IP和地址，等等。
1)slots：位图，由当前clusterNode负责的slot为1
2)salve, slaveof：主从关系信息
3)ping_sent, pong_received：心跳包收发时间
4)clusterLink *link：节点间的连接
5)list *fail_reports：收到的节点不可达投票
clusterState结构记录了在当前节点的集群目前所处的状态。
1)myself：指针指向自己的clusterNode
2)currentEpoch：当前节点的最大epoch，可能在心跳包的处理中更新
3)nodes：当前节点记录的所有节点，为clusterNode指针数组
4)slots：slot与clusterNode指针映射关系
5)migrating_slots_to,
importing_slots_from：记录slots的迁移信息
6)failover_auth_time,failover_auth_count,failover_auth_sent,failover_auth_rank,
failover_auth_epoch：Failover相关信息
clusterLink结构保存了连接节点所需的有关信息，比如套接字描述符，输入缓冲区和输出缓冲区。
Redis Cluster中有一个16384长度的槽的概念，他们的编号为0、1、2、3……16382、16383。这个槽是一个虚拟的槽，并不是真正存在的。正常工作的时候，Redis Cluster中的每个Master节点都会负责一部分的槽，当有某个key被映射到某个Master负责的槽，那么这个Master负责为这个key提供服务，至于哪个Master节点负责哪个槽，这是可以由用户指定的，也可以在初始化的时候自动生成（redis-trib.rb脚本）。这里值得一提的是，在Redis Cluster中，只有Master才拥有槽的所有权，如果是某个Master的slave，这个slave只负责槽的使用，但是没有所有权。
在Redis Cluster中，拥有16384个slot，这个数是固定的，存储在Redis Cluster中的所有的键都会被映射到这些slot中。数据库中的每个键都属于这16384个哈希槽的其中一个，集群使用公式CRC16(key) % 16384来计算键key属于哪个槽，其中CRC16(key)语句用于计算键key的CRC16校验和。集群中的每个节点负责处理一部分哈希槽。
clusterNode结构的slots属性和numslot属性记录了节点负责处理那些槽：
struct clusterNode {
//…
unsignedchar slots[16384/8];
};
Slots属性是一个二进制位数组(bit
array)，这个数组的长度为16384/8=2048个字节，共包含16384个二进制位。
Master节点用bit来标识对于某个槽自己是否拥有。比如对于编号为1的槽，Master只要判断序列的第二位（索引从0开始）是不是为1即可。时间复杂度为O（1）。
通过将所有槽的指派信息保存在clusterState.slots数组里面，程序要检查槽i是否已经被指派，又或者取得负责处理槽i的节点，只需要访问clusterState.slots[i]的值即可，复杂度仅为O（1）。
由于每个节点只负责部分slot，以及slot可能从一个节点迁移到另一节点，造成客户端有可能会向错误的节点发起请求。因此需要有一种机制来对其进行发现和修正，这就是请求重定向。有两种不同的重定向场景：
a)MOVED错误
1.请求的key对应的槽不在该节点上，节点将查看自身内部所保存的哈希槽到节点ID的映射记录， 节点回复一个MOVED错误。
2.需要客户端进行再次重试。
b)ASK错误
1.请求的key对应的槽目前的状态属于MIGRATING状态，并且当前节点找不到这个key了，节点回 复ASK错误。ASK会把对应槽的IMPORTING节点返回给你，告诉你去IMPORTING的节点尝试找找。
2.客户端进行重试首先发送ASKING命令，节点将为客户端设置一个一次性的标志（flag），使得 客户端可以执行一次针对IMPORTING状态的槽的命令请求，然后再发送真正的命令请求。
3.不必更新客户端所记录的槽至节点的映射。
当槽x从Node A向Node B迁移时，Node A和Node B都会有这个槽x，Node A上槽x的状态设置为MIGRATING，Node B上槽x的状态被设置为IMPORTING。
MIGRATING状态
1)如果key存在则成功处理
2)如果key不存在，则返回客户端ASK，客户端根据ASK首先发送ASKING命令到目标节点，然后发送请求的命令到目标节点
3)当key包含多个命令，
a)如果都存在则成功处理
b)如果都不存在，则返回客户端ASK
c)如果一部分存在，则返回客户端TRYAGAIN，通知客户端稍后重试，这样当所有的 key都迁移完毕的时候客户端重试请求的时候回得到ASK，然后经过一次重定向就 可以获取这批键
4)此时不刷新客户端中node的映射关系
IMPORTING状态
1)如果key不在该节点上，会被MOVED重定向，刷新客户端中node的映射关系
2)如果是ASKING命令则命令会被执行，key不在迁移的节点已经被迁移到目标的节点
3)Key不存在则新建
槽里面的key还未迁移，并且槽属于迁移中
假如k1属于槽x，并且k1还在Node A
槽里面的key已经迁移过去，并且槽属于迁移完
假如k1属于槽x，并且k1不在Node A，而且槽x已经迁移到Node B
槽里面的key已经迁移完，并且槽属于迁移中
假如k1属于槽x，并且k1不在Node A，而且槽x还是MIGRATING状态
集群中的每个节点都会定期地向集群中的其他节点发送PING消息，以此交换各个节点状态信息，检测各个节点状态：在线状态、疑似下线状态PFAIL、已下线状态FAIL。
当主节点A通过消息得知主节点B认为主节点D进入了疑似下线(PFAIL)状态时,
主节点A会在自己的clusterState.nodes字典中找到主节点D所对应的clusterNode结构，
并将主节点B的下线报告(failure report)添加到clusterNode结构的fail_reports链表中
struct clusterNode {
//...
//记录所有其他节点对该节点的下线报告
list*fail_reports;
//...
};
每个下线报告由一个clusterNodeFailReport结构：
struct clusterNodeFailReport{
//报告目标节点已经下线的节点
structclusterNode *node;
//最后一次从node节点收到下线报告的时间
mstime_ttime;
}typedef clusterNodeFailReport;
如果集群里面，半数以上的主节点都将主节点D报告为疑似下线，那么主节点D将被标记为已下线(FAIL)状态，将主节点D标记为已下线的节点会向集群广播主节点D的FAIL消息，
所有收到FAIL消息的节点都会立即更新nodes里面主节点D状态标记为已下线。
将node标记为FAIL需要满足以下两个条件：
1.有半数以上的主节点将node标记为PFAIL状态。
2.当前节点也将node标记为PFAIL状态。
选新主的过程基于Raft协议选举方式来实现的
1)当从节点发现自己的主节点进行已下线状态时，从节点会广播一条
CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_REQUEST消息，要求所有收到这条消息，并且具有投票权的主节点向这个从节点投票
2)如果一个主节点具有投票权，并且这个主节点尚未投票给其他从节点，那么主节点将向要求投票的从节点返回一条，CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_ACK消息，表示这个主节点支持从节点成为新的主节点
3)每个参与选举的从节点都会接收CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_ACK消息,并根据自己收到了多少条这种消息来统计自己获得了多少主节点的支持
4)如果集群里有N个具有投票权的主节点，那么当一个从节点收集到大于等于集群N/2+1张支持票时，这个从节点就成为新的主节点
5)如果在一个配置纪元没有从能够收集到足够的支持票数，那么集群进入一个新的配置纪元，并再次进行选主，直到选出新的主节点为止
当从节点发现自己的主节点变为已下线(FAIL)状态时，便尝试进Failover，以期成为新的主。
以下是故障转移的执行步骤：
1)从下线主节点的所有从节点中选中一个从节点
2)被选中的从节点执行SLAVEOF NO NOE命令，成为新的主节点
3)新的主节点会撤销所有对已下线主节点的槽指派，并将这些槽全部指派给自己
4)新的主节点对集群进行广播PONG消息，告知其他节点已经成为新的主节点
5)新的主节点开始接收和处理槽相关的请求
五、优缺点：
一、常见使用方式
Redis 的几种常见使用方式包括：
Redis 单副本
Redis 多副本(主从)
Redis Sentinel(哨兵)
Redis Cluster
Redis 自研
二、各种使用方式的优缺点
1、Redis 单副本
Redis 单副本，采用单个 Redis 节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。
优点：
架构简单，部署方便;
高性价比：缓存使用时无需备用节点(单实例可用性可以用 supervisor 或 crontab 保证)，当然为了满足业务的高可用性，也可以牺牲一个备用节点，但同时刻只有一个实例对外提供服务;
高性能。
缺点：
不保证数据的可靠性;
在缓存使用，进程重启后，数据丢失，即使有备用的节点解决高可用性，但是仍然不能解决缓存预热问题，因此不适用于数据可靠性要求高的业务;
高性能受限于单核 CPU 的处理能力(Redis 是单线程机制)，CPU 为主要瓶颈，所以适合操作命令简单，排序、计算较少的场景。也可以考虑用 Memcached 替代。
2、Redis 多副本(主从)
Redis 多副本，采用主从(replication)部署结构，相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步，并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上，根据公司的基础环境配置，可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。
优点：
高可靠性：一方面，采用双机主备架构，能够在主库出现故障时自动进行主备切换，从库提升为主库提供服务，保证服务平稳运行;另一方面，开启数据持久化功能和配置合理的备份策略，能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题;
读写分离策略：从节点可以扩展主库节点的读能力，有效应对大并发量的读操作。
缺点：
故障恢复复杂，如果没有 RedisHA 系统(需要开发)，当主库节点出现故障时，需要手动将一个从节点晋升为主节点，同时需要通知业务方变更配置，并且需要让其它从库节点去复制新主库节点，整个过程需要人为干预，比较繁琐;
主库的写能力受到单机的限制，可以考虑分片;
主库的存储能力受到单机的限制，可以考虑 Pika;
原生复制的弊端在早期的版本中也会比较突出，如：Redis 复制中断后，Slave 会发起 psync，此时如果同步不成功，则会进行全量同步，主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿;又由于 COW 机制，导致极端情况下的主库内存溢出，程序异常退出或宕机;主库节点生成备份文件导致服务器磁盘 IO 和 CPU(压缩)资源消耗;发送数 GB 大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增，阻塞请求，建议升级到最新版本。
3、Redis Sentinel(哨兵)
Redis Sentinel 是社区版本推出的原生高可用解决方案，其部署架构主要包括两部分：Redis Sentinel 集群和 Redis 数据集群。
其中 Redis Sentinel 集群是由若干 Sentinel 节点组成的分布式集群，可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel 的节点数量要满足 2n+1(n>=1)的奇数个。
优点：
Redis Sentinel 集群部署简单;
能够解决 Redis 主从模式下的高可用切换问题;
很方便实现 Redis 数据节点的线形扩展，轻松突破 Redis 自身单线程瓶颈，可极大满足 Redis 大容量或高性能的业务需求;
可以实现一套 Sentinel 监控一组 Redis 数据节点或多组数据节点。
缺点：
部署相对 Redis 主从模式要复杂一些，原理理解更繁琐;
资源浪费，Redis 数据节点中 slave 节点作为备份节点不提供服务;
Redis Sentinel 主要是针对 Redis 数据节点中的主节点的高可用切换，对 Redis 的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种，对于 Redis 的从节点有对节点做主观下线操作，并不执行故障转移。
不能解决读写分离问题，实现起来相对复杂。
建议：
如果监控同一业务，可以选择一套 Sentinel 集群监控多组 Redis 数据节点的方案，反之选择一套 Sentinel 监控一组 Redis 数据节点的方案。
sentinel monitor配置中的建议设置成 Sentinel 节点的一半加 1，当 Sentinel 部署在多个 IDC 的时候，单个 IDC 部署的 Sentinel 数量不建议超过(Sentinel 数量 – quorum)。
合理设置参数，防止误切，控制切换灵敏度控制：
a. quorum
b. down-after-milliseconds 30000
c. failover-timeout 180000
d. maxclient
e. timeout
部署的各个节点服务器时间尽量要同步，否则日志的时序性会混乱。
Redis 建议使用 pipeline 和 multi-keys 操作，减少 RTT 次数，提高请求效率。
自行搞定配置中心(zookeeper)，方便客户端对实例的链接访问。
4、Redis Cluster
Redis Cluster 是社区版推出的 Redis 分布式集群解决方案，主要解决 Redis 分布式方面的需求，比如，当遇到单机内存，并发和流量等瓶颈的时候，Redis Cluster 能起到很好的负载均衡的目的。
Redis Cluster 集群节点最小配置 6 个节点以上(3 主 3 从)，其中主节点提供读写操作，从节点作为备用节点，不提供请求，只作为故障转移使用。
Redis Cluster 采用虚拟槽分区，所有的键根据哈希函数映射到 0～16383 个整数槽内，每个节点负责维护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。
优点：
无中心架构;
数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布;
可扩展性：可线性扩展到 1000 多个节点，节点可动态添加或删除;
高可用性：部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做 standby 数据副本，能够实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升;
降低运维成本，提高系统的扩展性和可用性。
缺点：
Client 实现复杂，驱动要求实现 Smart Client，缓存 slots mapping 信息并及时更新，提高了开发难度，客户端的不成熟影响业务的稳定性。目前仅 JedisCluster 相对成熟，异常处理部分还不完善，比如常见的“max redirect exception”。
节点会因为某些原因发生阻塞(阻塞时间大于 clutser-node-timeout)，被判断下线，这种 failover 是没有必要的。
数据通过异步复制，不保证数据的强一致性。
多个业务使用同一套集群时，无法根据统计区分冷热数据，资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。
Slave 在集群中充当“冷备”，不能缓解读压力，当然可以通过 SDK 的合理设计来提高 Slave 资源的利用率。
Key 批量操作限制，如使用 mset、mget 目前只支持具有相同 slot 值的 Key 执行批量操作。对于映射为不同 slot 值的 Key 由于 Keys 不支持跨 slot 查询，所以执行 mset、mget、sunion 等操作支持不友好。
Key 事务操作支持有限，只支持多 key 在同一节点上的事务操作，当多个 Key 分布于不同的节点上时无法使用事务功能。
Key 作为数据分区的最小粒度，不能将一个很大的键值对象如 hash、list 等映射到不同的节点。
不支持多数据库空间，单机下的 redis 可以支持到 16 个数据库，集群模式下只能使用 1 个数据库空间，即 db 0。
复制结构只支持一层，从节点只能复制主节点，不支持嵌套树状复制结构。
避免产生 hot-key，导致主库节点成为系统的短板。
避免产生 big-key，导致网卡撑爆、慢查询等。
重试时间应该大于 cluster-node-time 时间。
Redis Cluster 不建议使用 pipeline 和 multi-keys 操作，减少 max redirect 产生的场景。
5、Redis 自研
Redis 自研的高可用解决方案，主要体现在配置中心、故障探测和 failover 的处理机制上，通常需要根据企业业务的实际线上环境来定制化。
优点：
高可靠性、高可用性;
自主可控性高;
贴切业务实际需求，可缩性好，兼容性好。
缺点：
实现复杂，开发成本高;
需要建立配套的周边设施，如监控，域名服务，存储元数据信息的数据库等;
维护成本高。