Redis集群怎么做到几乎不掉线，极致可用性其实没那么难理解

关于Redis集群如何实现几乎不掉线,达到极高的可用性，我们可以把它想象成一个非常团结且训练有素的团队，这个团队的核心思想就是：不让任何一个人（节点）的单点故障影响到整个团队（集群）的正常运行，并且当有人倒下时，其他人能立刻顶上。

这个目标的实现,主要依赖于三个核心设计：数据分片、多副本复制和自动故障转移，我们一个一个来理解。

第一，数据分片：不把鸡蛋放在一个篮子里。

想象一下,如果你的所有数据都存放在唯一的一个Redis服务器上，那么这台服务器一旦出问题，比如硬盘坏了或者断电了，整个服务就彻底瘫痪了，这显然是非常脆弱的。

Redis集群的做法很聪明,它把整个数据集分成很多个小份，比如16384份（这被称为哈希槽），它有一个由多个主节点（Master）组成的团队，每个主节点负责管理其中的一部分哈希槽，比如一个三主节点的集群，可能节点A负责0-5000号槽，节点B负责5001-10000号槽，节点C负责10001-16383号槽。

当客户端要写入或读取一个数据时,集群会通过一个计算规则（对key做哈希再取模）算出这个数据属于哪个哈希槽，然后直接去找管理这个槽的那个主节点进行操作，这样一来，数据和压力就被均匀地分摊到了不同的主节点上，即使其中一个主节点出问题了，也只会影响到它负责的那一部分数据，其他主节点上的数据依然可以正常访问，这就避免了“单点故障”问题，实现了初步的高可用。

第二，多副本复制：给每个关键角色配一个“备胎”。

仅仅把数据分开还不够,如果一个主节点挂了，它负责的那部分数据不就丢了吗？为了解决这个问题，Redis集群为每一个主节点都配置了一个或多个从节点（Slave）。

从节点就像是主节点的“影子”或“备份”，它们会实时地、不断地从自己的主节点那里同步数据，保持数据的一致性，主节点收到任何写命令，都会立刻发送给它的从节点们，每个数据分片实际上都有多个副本，分别存储在主节点和它的从节点上。

正常情况下,写操作只由主节点处理，从节点主要负责备份和读操作（可以配置为允许读，以分担压力），这样，即使主节点的硬盘突然物理损坏，数据在从节点上还有一份完整的备份，数据不会丢失，这就解决了数据可靠性的问题。

第三，自动故障转移：发现队友倒下，立刻有人顶替。

有了数据备份,关键是如何快速启用备份，Redis集群有一个内置的“哨兵”机制（虽然严格来说集群模式本身集成了类似哨兵的功能，但理解成一群负责监控的哨兵更容易），这些“哨兵”也是集群中的一些特殊节点，它们不存储数据，只干一件事：不断地向所有主节点和从节点发送“心跳”检测（类似于每隔一秒问一句“你还好吗？”）。

如果某个主节点在预定时间内没有回应“心跳”，哨兵们就会开会协商（基于一种共识算法），共同判定这个主节点“失联”了，一旦判定成立，哨兵们就会启动故障转移流程：它们会从该主节点下属的从节点中，选举出一个新的主节点。

这个选举过程很快,选举成功后，这个新的从节点就会“转正”成为主节点，接管之前旧主节点负责的所有哈希槽，哨兵会通知集群中所有其他节点这个变化，也会通知客户端们以后关于这部分数据的请求要发到新的主节点上来。

这个过程是全自动的，从发现主节点宕机到完成切换，通常可以在几秒钟内完成，对于客户端来说，可能只是偶尔感觉到一次短暂的卡顿，然后服务就恢复了，几乎感知不到长时间的中断。

Redis集群的极致可用性,靠的不是什么高深莫测的黑科技，而是一套清晰、可靠的“团队协作”机制：

• 分片解决了单点性能瓶颈和单点故障影响范围过大的问题。
• 复制保证了数据有多份备份，不会因为单个节点损坏而丢失。
• 自动故障转移确保了在出现故障时，能快速、自动地启用备份节点，恢复服务。

正是这三者的紧密结合,使得Redis集群能够坦然面对单个甚至多个节点的故障，从而实现我们所说的“几乎不掉线”的高可用性，它背后的思想其实很简单：通过冗余和自动化来抵御不确定性。

（参考资料：Redis官方文档中关于“Redis Cluster”的说明，以及《Redis设计与实现》一书中对集群机制的解读。）