前言

如果Redis的读写请求量很大，那么单个实例很有可能承担不了这么大的请求量，如何提高Redis的性能呢？你也许已经想到了，可以部署多个副本节点，业务采用读写分离的方式，把读请求分担到多个副本节点上，提高访问性能。要实现读写分离，就必须部署多个副本，每个副本需要实时同步主节点的数据。

1. 单机模式

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. 主从架构

主（master）和从（slave）部署在不同的服务器上，当主节点服务器写入数据时会同步到从节点的服务器上，一般主节点负责写入数据，从节点负责读取数据。

从节点设置只读属性，而主节点没有只写属性，因此，主节点可读可以写

优点：
- 读写分离，提高效率
  主节点负责写操作，从节点负责读操作；如果写少读多场景，配置多个从节点的话，效率非常高
- 数据热备份，提供多个副本。
  从节点宕机，影响较小
缺点：
- 主节点故障，集群则无法进行工作，可用性比较低，从节点升主节点需要人工手动干预。
  
  因为只有主节点能进行写操作，一旦主节点宕机，整个服务就无法使用。当然此时从节点仍可以进行读操作，但是对于整个服务流程来说，是无法使用的。
- Master的写的压力难以降低。
  
  如果写操作比较多，那么只有一个主节点的话，无法分担压力。
- 主节点存储能力受到单击限制。
  
  主节点只能有一个，因此单节点内存大小不会太大，因此存储数据量受限。
- 主从数据同步，可能产生部分的性能影响甚至同步风暴。

风暴问题，对于任何集群分布式来说都存在，要合理分布节点。

3. 哨兵

为了解决这两个问题，在2.8版本之后redis正式提供了sentinel架构。
在这里插入图片描述

在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态。

如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般。

优点：
- 对节点进行监控，来完成自动的故障发现与转移
缺点：
- 特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，等待时间比较长，至少十来秒不可用。
- 哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发
- 单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。

与主从相比，哨兵仅解决了手动切换主从节点问题，至于其他的问题，基本上仍然存在。

哨兵的主要问题还是由于中心架构，仅存在一个master节点引起的，写的效率太低。

4. 集群模式

Redis Cluster 是 3.0 版后推出的 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。

注意：集群模式下从节点不提供读写，与主从模式不一样。总结一下经验，分布式
场景下：集群模式一般从节点不参与读写，仅作为备用节点。而主从一般都要负责读或写，都要参与具体的工作。

优点：
- 无中心架构。
  
  即有多个master节点，不像哨兵模式下仅有一个。这样写的压力就可以分散了；并且存储量也可以扩展了，因为多个主节点都可以存储一部分数据，总量要远大于单主节点架构。
- 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。