1. 通信流程

分布式系统元数据存储的两种方案

集中式存储，典型产品：Zookeeper
优势：更新效率快
劣势：所有的元数据信息集中在一个外部系统中，这个外部系统的压力很大

使用Gossip协议进行通信
优势：减少了元数据存储压力
劣势：元数据更新有延迟，需等待全部master的元数据达成一致

每个master都会自己维护一份完整的元数据信息，只要自己的元数据有变化，就会发送消息给其他master，通过master之间的两两通信来保持元数据一致

Redis Cluster采用P2P的Gossip协议进行通信，节点之间不断的交换信息，这些信息包括节点负责哪些slot、是否出现故障等信息

集群中的每个节点都会单独开通一个TCP通道，用于节点之间彼此通信，通信端口号为基础端口号+10000，例如10.0.0.100:6379的通信端口号为16379
每个节点在固定周期内通过特定规则选择几个节点发送ping消息
接收到ping消息的节点用pong消息作为响应

集群中的每个节点通过一定的规则挑选要通信的节点，每个节点可能知道其他全部节点，也可能仅知道部分节点，只要这些节点之间可以正常通信，最终它们会达到一致状态，当节点出现故障、新节点加入、主从角色变化、slot信息变更等事件发生时，通过不断的ping/pong消息通信，经过一段时间后所有的节点都会知道整个集群全部节点的最新状态，从而达到集群状态同步的目的。

2. Gossip消息

Gossip消息类型

Gossip协议的主要职责就是信息交换。信息交换的载体就是节点彼此发送的Gossip消息，常用的Gossip消息可分为：ping消息、pong消息、meet消息、fail消息等。

meet消息：用于通知新节点加入。消息发送者通知接收者加入到当前集群，meet消息通信正常完成后，接收节点会加入到集群中并进行周期性的ping、pong消息交换。
ping消息：集群内交换最频繁的消息，集群内每个节点每秒向多个其他节点发送ping消息，用于检测节点是否在线和交换彼此状态信息。ping消息发送封装了自身节点和部分其他节点的状态数据。
pong消息：当接收到ping、meet消息时，作为响应消息回复给发送方确认消息正常通信。pong消息内部封装了自身状态数据。节点也可以向集群内广播自身的pong消息来通知整个集群对自身状态进行更新。
fail消息：当节点判定集群内另一个节点下线时，会向集群内广播一个fail消息，其他节点接收到fail消息之后把对应节点更新为下线状态。

Gossip消息中的包含的信息

一个Gossip的消息头中包含的信息：

消息总长度
协议版本
消息类型，用于区分是meet、ping、pong等消息
当前发送消息的节点的配置版本
主/从节点的配置版本
复制偏移量
发送节点的nodeId
发送节点负责的slot信息
如果发送节点是slave，那么还包括对应的master的nodeId
端口号
集群状态
节点标识(主从角色/是否下线等)

消息体包含的信息：

目标节点的nodeId
最后一次向目标节点发送ping消息的时间
最后一次接收目标节点的pong消息时间
目标节点的IP和port
目标节点的标识(主从角色/是否下线等)

一个节点处理ping/meet消息的流程

解析消息头，消息头包含了发送节点的信息
- 如果发送节点是新节点且消息是meet类型，则加入到本地节点列表
- 如果是已知节点，则尝试更新发送节点的状态，如槽映射关系、主从角色等状态
解析消息体
- 如果消息体内包含的节点是新节点，则尝试发起与新节点的meet握手流程
- 如果是已知节点，则根据消息体中的目标节点的标识判断该节点是否下线，用于故障转移
消息处理完后回复pong消息，内容同样包含消息头和消息体，发送节点接收到回复的pong消息后，采用类似的流程解析处理消息并更新与接收节点最后通信时间，完成一次消息通信

3. 节点选择

虽然Gossip协议的信息交换机制具有天然的分布式特性，但它是有成本的。由于内部需要频繁地进行节点信息交换，而ping/pong消息会携带当前节点和部分其他节点的状态数据，势必会加重带宽和计算的负担。Redis集群内节点通信采用固定频率（定时任务每秒执行10次）。因此节点每次选择需要通信的节点列表变得非常重要。通信节点选择过多虽然可以做到信息及时交换但成本过高。节点选择过少会降低集群内所有节点彼此信息交换频率，从而影响故障判定、新节点发现等需求的速度。因此Redis集群的Gossip协议需要兼顾信息交换实时性和成本开销，通信节点选择的规则如下：

选择发送消息的节点数量

每秒会随机选取5个节点，找出其中最久没有通信的节点发送ping消息，用于保证Gossip信息交换的随机性
每100毫秒都会扫描本地节点列表，如果发现节点最近一次接受pong消息的时间大于cluster_node_timeout/2，则立刻发送ping消息，防止该节点信息太长时间未更新
根据以上规则得出每个节点每秒需要发送ping消息的数量=1+10*num(node.pong_received>cluster_node_timeout/2)，因此cluster_node_timeout参数对消息发送的节点数量影响非常大
当我们的带宽资源紧张时，可以适当调大这个参数，如从默认15秒改为30秒来降低带宽占用率。
过度调大cluster_node_timeout会影响消息交换的频率从而影响故障转移、槽信息更新、新节点发现的速度，因此需要根据业务容忍度和资源消耗进行平衡。
整个集群消息总交换量也跟节点数成正比，所以并非redis cluster的节点越多，其性能越好，随着节点数的增多，交换元数据的消耗也会加大

cluster_node_timeout

真实世界的机房网络往往并不是风平浪静的，它们经常会发生各种各样的小问题。比如网络抖动就是非常常见的一种现象，突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常。为解决这种问题，Redis Cluster 提供了一个配置选项cluster-node-timeout ，表示当某个节点持续 timeout 的时间失时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项，网络抖动会导致主从频繁切换 (数据的重新复制)。

每个从节点都要检查最后与主节点断线时间，判断是否有资格替换故障的主节点。如果从节点与主节点断线时间超过cluster-node-time*cluster-slave-validity-factor，则当前从节点不具备故障转移资格，cluster-slave-validity-factor设置为0代表任何slave都可以被转换为master