集群

一、引子：单机Redis的三大困境 假设你正在运行一个电商网站，使用单机Redis作为缓存。随着业务增长，你会遇到三个核心问题： 1.1 问题1：单点故障（可用性） 场景：双11大促，凌晨0点 00:00:00 - Redis单机宕机（内存不足OOM） 00:00:01 - 所有请求打到数据库 00:00:02 - 数据库连接池耗尽（1000个请求/秒） 00:00:03 - 数据库CPU 100% 00:00:05 - 网站503错误，用户无法下单 00:00:10 - 运维手动重启Redis 00:00:15 - Redis启动成功，但缓存为空 00:00:20 - 缓存预热中（需要10分钟） 00:10:00 - 系统恢复正常 损失： - 10分钟宕机时间 - 订单损失：10分钟 × 1000单/分钟 = 1万单 - GMV损失：1万单 × 200元/单 = 200万元 核心问题：单点故障导致系统不可用，无容灾能力。 可用性计算： 假设：Redis每月宕机1次，每次10分钟 可用性 = (30天 × 24小时 × 60分钟 - 10分钟) / (30天 × 24小时 × 60分钟) = (43200 - 10) / 43200 = 99.977% 看起来还不错？但实际上： - 1年12次宕机，累计120分钟 = 2小时 - 如果恰好在大促期间宕机，损失巨大 - 高可用系统要求：99.99%（年宕机时间 < 52分钟） 1.2 问题2：容量瓶颈（可扩展性） 场景：业务增长，数据量暴增 第1个月： - 商品数量：10万 - 缓存数据量：2GB - 单机Redis：4GB内存（够用） 第6个月： - 商品数量：100万 - 缓存数据量：20GB - 单机Redis：4GB内存（不够用！） 解决方案1：垂直扩展（加内存） - 4GB → 16GB（成本翻倍，但有上限） - 最大：512GB（成本极高，且有物理上限） 解决方案2：水平扩展（加机器） - 需要Redis集群（数据分片） 核心问题：单机内存有限，垂直扩展有上限，需要水平扩展。 ...

一、引子：单机Redis的三大困境 假设你正在运行一个电商网站，使用单机Redis作为缓存。随着业务增长，你会遇到三个核心问题： 1.1 问题1：单点故障（可用性） 场景：双11大促，凌晨0点 00:00:00 - Redis单机宕机（内存不足OOM） 00:00:01 - 所有请求打到数据库 00:00:02 - 数据库连接池耗尽（1000个请求/秒） 00:00:03 - 数据库CPU 100% 00:00:05 - 网站503错误，用户无法下单 00:00:10 - 运维手动重启Redis 00:00:15 - Redis启动成功，但缓存为空 00:00:20 - 缓存预热中（需要10分钟） 00:10:00 - 系统恢复正常 损失： - 10分钟宕机时间 - 订单损失：10分钟 × 1000单/分钟 = 1万单 - GMV损失：1万单 × 200元/单 = 200万元 核心问题：单点故障导致系统不可用，无容灾能力。 可用性计算： 假设：Redis每月宕机1次，每次10分钟 可用性 = (30天 × 24小时 × 60分钟 - 10分钟) / (30天 × 24小时 × 60分钟) = (43200 - 10) / 43200 = 99.977% 看起来还不错？但实际上： - 1年12次宕机，累计120分钟 = 2小时 - 如果恰好在大促期间宕机，损失巨大 - 高可用系统要求：99.99%（年宕机时间 < 52分钟） 1.2 问题2：容量瓶颈（可扩展性） 场景：业务增长，数据量暴增 第1个月： - 商品数量：10万 - 缓存数据量：2GB - 单机Redis：4GB内存（够用） 第6个月： - 商品数量：100万 - 缓存数据量：20GB - 单机Redis：4GB内存（不够用！） 解决方案1：垂直扩展（加内存） - 4GB → 16GB（成本翻倍，但有上限） - 最大：512GB（成本极高，且有物理上限） 解决方案2：水平扩展（加机器） - 需要Redis集群（数据分片） 核心问题：单机内存有限，垂直扩展有上限，需要水平扩展。 ...

引言 单个Redis实例内存有限（通常16-64GB），如何存储TB级数据？如何实现水平扩展？ Redis Cluster提供了原生的分布式解决方案。 一、Cluster概述 1.1 为什么需要Cluster？ 主从复制+哨兵的局限： 主从架构： ┌──────────┐ │ Master │ (单节点存储所有数据) └────┬─────┘ │ 复制 ┌────┴────┬────────┐ │ Slave1 │ Slave2 │ (仅读扩展，不能写扩展) └─────────┴────────┘ 问题： ❌ 单点容量瓶颈（受限于单机内存） ❌ 写性能无法扩展（所有写操作都在主节点） ❌ 主节点故障影响所有数据访问 Cluster分片架构： Cluster： ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ │Master1│ │Master2│ │Master3│ (数据分片存储) │Slave1 │ │Slave2 │ │Slave3 │ └───────┘ └───────┘ └───────┘ ↓ ↓ ↓ 存储1/3 存储1/3 存储1/3 数据 数据 数据 优势： ✅ 容量扩展（添加节点） ✅ 写性能扩展（多个主节点） ✅ 高可用（每个主节点有从节点） 1.2 核心概念 分片（Sharding）：数据分散存储在多个节点 槽位（Slot）：16384个槽位，分配给不同节点 节点（Node）：独立的Redis实例 主从复制：每个主节点可有多个从节点 二、槽位机制 2.1 什么是槽位？ Redis Cluster共有16384个槽位（0-16383）： ...