Redis 常见的集群架构
以下是 Redis 常见的集群架构及其核心模式详解，结合其设计原理、适用场景和优缺点进行综合说明：
一、主从复制模式
架构原理
- 角色划分：包含一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）。主节点处理所有写操作，从节点通过异步复制同步主节点数据，仅支持读操作。
- 数据同步：首次连接时从节点触发全量同步（RDB快照），后续通过增量命令（AOF）保持数据一致性。
- 手动故障恢复：主节点宕机时需人工干预将从节点提升为新主节点。
优缺点
- 优点：读写分离提升读性能；部署简单，适合小规模场景。
- 缺点：无自动故障转移；数据量受单机内存限制；主节点宕机导致写服务中断。
适用场景：数据备份、读请求远多于写的场景（如缓存系统）。
架构图 ：
二、哨兵模式（Sentinel）
架构原理
- 哨兵集群：由多个哨兵节点组成，监控主从节点状态，通过 Raft 算法选举 Leader 哨兵主导故障转移。
- 自动故障切换：主节点客观下线后，根据优先级、复制偏移量等规则选举新主节点，并通知客户端更新配置。
- 弱一致性：数据同步异步进行，故障转移期间可能出现短暂数据不一致。
优缺点
- 优点：高可用性，自动容错；支持读写分离。
- 缺点：数据存储未分片，内存和写入性能受单节点限制；需额外维护哨兵集群。
适用场景：中小规模系统，需高可用但无需分片的场景（如核心业务缓存）。
架构图 ：
三、Cluster 模式（官方分布式方案）
架构原理
- 数据分片：通过哈希槽（16384个槽位）将数据分布到多个主节点，客户端请求由节点自动路由。
- 多主多从：每个主节点对应一至多个从节点，支持自动故障转移。默认情况下 从节点只是做为热备节点，不参与读。从而保证数据一致性
- 去中心化：节点间通过 Gossip 协议通信，无需依赖外部代理。
优缺点
- 优点：支持横向扩展；高可用性与高性能结合；数据分散存储突破单机内存限制。
- 缺点：不支持跨节点事务和多键操作（如 MGET）；配置复杂度较高。
适用场景：大规模数据存储和高并发场景（如电商库存系统）。
架构图：
四、 代理模式 （第三方扩展方案）
1. Codis
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架构：通过代理层（Codis-Proxy）实现数据分片，依赖 ZooKeeper 管理元数据。
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特点：支持平滑扩容；兼容 Redis 协议，客户端无感知。
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缺点：需修改 Redis 源码（codis-server）；依赖外部组件（如 ZooKeeper）。
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架构图 ：
2. Twemproxy
- 架构：轻量级代理，支持多 Redis 实例分片和负载均衡。
- 特点：部署简单；性能损失约 20%。
- 缺点：代理层单点故障；不支持动态扩缩容。
适用场景：需快速实现分片但暂不迁移至 Cluster 的过渡方案。
五、模式对比与选型建议
| 模式 | 数据分片 | 自动容错 | 扩展性 | 适用规模 |
|---|---|---|---|---|
| 主从复制 | ❌ | ❌ | 低（垂直扩展） | 小数据量、低并发 |
| 哨兵模式 | ❌ | ✅ | 中（主从复制） | 中小规模高可用场景 |
| Cluster 模式 | ✅ | ✅ | 高（水平扩展） | 海量数据、高并发 |
| Codis/Twemproxy | ✅（代理层） | ❌ | 中（依赖代理配置） | 过渡或特定分片需求 |
选型建议：
- 优先选择 Redis Cluster：适用于大规模分布式场景，兼顾分片与高可用。
- 慎用主从/哨兵模式：仅适合数据量小且无分片需求的场景。
- 代理模式的妥协：在无法升级到 Cluster 时选择，但需权衡运维成本。
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