前言
Redis 集群，顾名思义就是使用多个 Redis 节点构成的集群，从而满足在数据量和并发数大的业务需求。
在单个 Redis 的节点实例下，存储的数据量大和高并发的情况下，内存很容易就暴涨。同时，一个 Redis 的节点，内存也是受限的，两个原因，一个是内存过大，在进行数据同步的时候，全量同步的时候会导致时间过长，会增加同步失败的风险；另一个原因就是一般的 Redis 都是部署在云服务器上的，这个也会受到CPU的使用率的影响。
所以，在面对着大数据量的时候，就会使用Redis 集群的方案来管理，同时也是把这么多 Redis 实例的CPU计算能力汇集到一起，从而完成关于大数据和高并发量的的读写操作。
目录
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Redis集群的方案有哪些?优缺点分别是什么？ -
Codis集群的分片原理是怎么样的？ -
Codis集群的迁移方式和工具有哪些？ -
Codis为什么很多命令行不支持？ -
如果
Codis集群正在迁移中，怎么处理发送过来的读写请求？
正文
Redis 集群方案有哪些
Redis 的集群解决方案有社区的，也有官方的，社区的解决方案有 Codis 、Twemproxy,Codis是由我国的豌豆荚团队开源的，Twemproxy是Twitter团队的开源的；官方的集群解决方案就是 Redis Cluster 这是由 Redis 官方团队来实现的。下面的列表可以很明显地表达出三者的不同点。
| - | Codis | Twemproxy | Redis Cluster |
|---|---|---|---|
| resharding without restarting cluster | Yes | No | Yes |
| pipeline | Yes | Yes | No |
| hash tags for multi-key operations | Yes | Yes | Yes |
| multi-key operations while resharding | Yes | ||
| No(details) | |||
| Redis clients supporting | Any clients | Any clients | Clients have to support cluster protocol |
Codis 集群
Codis 是一个代理中间件，用的是 GO 语言开发的，如下图，Codis 在系统的位置是这样的。
image
<figcaption style="margin: 10px 0px 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; line-height: inherit; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153); font-size: 0.7em;">
</figcaption>
Codis分为四个部分，分别是Codis Proxy (codis-proxy)、Codis Dashboard (codis-config)、Codis Redis (codis-server)和ZooKeeper/Etcd.
Codis就是起着一个中间代理的作用，能够把所有的Redis实例当成一个来使用，在客户端操作着SDK的时候和操作Redis的时候是一样的，没有差别。
因为Codis是一个无状态的，所以可以增加多个Codis来提升QPS,同时也可以起着容灾的作用。
Codis分片原理
在Codis中，Codis会把所有的key分成1024个槽，这1024个槽对应着的就是Redis的集群，这个在Codis中是会在内存中维护着这1024个槽与Redis实例的映射关系。这个槽是可以配置，可以设置成 2048 或者是4096个。看你的Redis的节点数量有多少，偏多的话，可以设置槽多一些。
Codis中key的分配算法，先是把key进行CRC32 后，得到一个32位的数字，然后再hash%1024后得到一个余数，这个值就是这个key对应着的槽，这槽后面对应着的就是redis的实例。(可以思考一下，为什么****Codis很多命令行不支持，例如KEYS操作)
CRC32:CRC本身是“冗余校验码”的意思，CRC32则表示会产生一个32bit（8位十六进制数）的校验值。由于CRC32产生校验值时源数据块的每一个bit（位）都参与了计算，所以数据块中即使只有一位发生了变化，也会得到不同的CRC32值。
CodisKey的算法代码如下
//Codis中Key的算法
hash = crc32(command.key)
slot_index = hash % 1024
redis = slots[slot_index].redis
redis.do(command)
Codis之间的槽位同步
思考一个问题：如果这个
Codis节点只在自己的内存里面维护着槽位与实例的关系,那么它的槽位信息怎么在多个实例间同步呢？
Codis把这个工作交给了ZooKeeper来管理，当Codis的Codis Dashbord 改变槽位的信息的时候，其他的Codis节点会监听到ZooKeeper的槽位变化，会及时同步过来。如图：
Codis中的扩容
思考一个问题：在
Codis中增加了Redis节点后,槽位的信息怎么变化，原来的key怎么迁移和分配？如果在扩容的时候，这个时候有新的key进来，Codis的处理策略是怎么样的？
因为Codis是一个代理中间件，所以这个当需要扩容Redis实例的时候，可以直接增加redis节点。在槽位分配的时候，可以手动指定Codis Dashbord来为新增的节点来分配特定的槽位。
在Codis中实现了自定义的扫描指令SLOTSSCAN，可以扫描指定的slot下的所有的key，将这些key迁移到新的Redis的节点中(话外语：这个是Codis定制化的其中一个好处)。
首先，在迁移的时候，会在原来的Redis节点和新的Redis里都保存着迁移的槽位信息，在迁移的过程中，如果有key打进将要迁移或者正在迁移的旧槽位的时候，这个时候Codis的处理机制是，先是将这个key强制迁移到新的Redis节点中，然后再告诉Codis,下次如果有新的key的打在这个槽位中的话，那么转发到新的节点。代码策略如下：
slot_index = crc32(command.key) % 1024
if slot_index in migrating_slots:
do_migrate_key(command.key) # 强制执行迁移
redis = slots[slot_index].new_redis
else:
redis = slots[slot_index].redis
redis.do(command)
自动均衡策略
面对着上面讲的迁移策略，如果有成千上万个节点新增进来，都需要我们手动去迁移吗？那岂不是得累死啊。当然，Codis也是考虑到了这一点，所以提供了自动均衡策略。自动均衡策略是这样的，Codis 会在机器空闲的时候，观察Redis中的实例对应着的slot数，如果不平衡的话就会自动进行迁移。
Codis的牺牲
因为Codis在Redis的基础上的改造，所以在Codis上是不支持事务的，同时也会有一些命令行不支持，在官方的文档上有(Codis不支持的命令)
官方的建议是单个集合的总容量不要超过1M,否则在迁移的时候会有卡顿感。在Codis中，增加了proxy来当中转层，所以在网络开销上，是会比单个的Redis节点的性能有所下降的，所以这部分会有些的性能消耗。可以增加proxy的数量来避免掉这块的性能损耗。
MGET的过程
思考一个问题：如果熟悉
Redis中的MGET、MSET和MSETNX命令的话，就会知道这三个命令都是原子性的命令。但是，为什么Codis支持MGET和MSET,却不支持MSETNX命令呢？
原因如下:
在Codis中的MGET命令的原理是这样的，先是在Redis中的各个实例里获取到符合的key，然后再汇总到Codis中，如果是MSETNX的话，因为key可能存在在多个Redis的实例中，如果某个实例的设值成功，而另一个实例的设值不成功，从本质上讲这是不成功的，但是分布在多个实例中的Redis是没有回滚机制的，所以会产生脏数据，所以MSETNX就是不能支持了。
Codis集群总结
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Codis是一个代理中间件，通过内存保存着槽位和实例节点之间的映射关系。槽位间的信息同步交给ZooKeeper -
不支持事务和官方的某些命令，原因就是分布多个的
Redis实例没有回滚机制和WAL,所以是不支持的。
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