现如今Redis变得越来越流行，几乎在很多项目中被用到。不知道大家有没有思考过：Redis到底是如何稳定、高性能地提供服务的？
你可以先尝试回答一下这些问题：
我使用Redis的场景很简单，只使用单机版Redis会有什么问题吗？我的Redis故障宕机了，数据丢失了怎么办？如何能保证我的业务应用不受影响？为什么需要主从集群？它有什么优势？什么是分片集群？我真的需要分片集群吗？...此外，如果你对Redis已经有所了解，肯定也听说过数据持久化、主从复制、哨兵这些概念，它们之间又有什么区别和联系呢？
如果你存在这样的疑惑，这篇文章，我将带你掌握：如何从0到1，再从1到N，一步步构建出一个稳定、高性能的Redis集群？
在这个过程中，你可以了解到Redis为了做到稳定、高性能，都采取了哪些优化方案，以及为什么要这么做？
掌握了这些原理，这样平时你在使用Redis时，就能够做到「游刃有余」。
01从最简单的开始：单机版Redis首先，我们从最简单的场景开始。
假设现在你有一个业务应用，需要引入Redis来提高应用的性能，此时你可以选择部署一个单机版的Redis来使用，就像这样：
这个架构非常简单，你的业务应用可以把Redis当做缓存来使用，从MySQL中查询数据，然后写入到Redis中，之后业务应用再从Redis中读取这些数据，由于Redis的数据都存储在内存中，所以这个速度飞快。如果你的业务体量并不大，那这样的架构模型基本可以满足你的需求。是不是很简单？
随着时间的推移，你的业务体量逐渐发展起来了，Redis中存储的数据也越来越多，此时你的业务应用对Redis的依赖也越来越重。
但是，突然有一天，你的Redis因为某些原因宕机了，这时你的所有业务流量，都会打到后端MySQL上，这会导致你的MySQL压力剧增，严重的话甚至会压垮MySQL。这时你应该怎么办？
我猜你的方案肯定是，赶紧重启Redis，让它可以继续提供服务。
但是，因为之前Redis中的数据都在内存中，尽管你现在把Redis重启了，之前的数据也都丢失了。重启后的Redis虽然可以正常工作，但是由于Redis中没有任何数据，业务流量还是都会打到后端MySQL上，MySQL的压力还是很大。
这可怎么办？你陷入了沉思。
有没有什么好的办法解决这个问题？
既然Redis只把数据存储在内存中，那是否可以把这些数据也写一份到磁盘上呢？
如果采用这种方式，当Redis重启时，我们把磁盘中的数据快速恢复到内存中，这样它就可以继续正常提供服务了。
是的，这是一个很好的解决方案，这个把内存数据写到磁盘上的过程，就是「数据持久化」。
02数据持久化：有备无患现在，你设想的Redis数据持久化是这样的：
但是，数据持久化具体应该怎么做呢？
我猜你最容易想到的一个方案是，Redis每一次执行写操作，除了写内存之外，同时也写一份到磁盘上，就像这样：
没错，这是最简单直接的方案。
但仔细想一下，这个方案有个问题：客户端的每次写操作，既需要写内存，又需要写磁盘，而写磁盘的耗时相比于写内存来说，肯定要慢很多！这势必会影响到Redis的性能。
如何规避这个问题？
我们可以这样优化：Redis写内存由主线程来做，写内存完成后就给客户端返回结果，然后Redis用另一个线程去写磁盘，这样就可以避免主线程写磁盘对性能的影响。
这确实是一个好方案。除此之外，我们可以换个角度，思考一下还有什么方式可以持久化数据？
这时你就要结合Redis的使用场景来考虑了。
回忆一下，我们在使用Redis时，通常把它用作什么场景？
是的，缓存。
把Redis当做缓存来用，意味着尽管Redis中没有保存全量数据，对于不在缓存中的数据，我们的业务应用依旧可以通过查询后端数据库得到结果，只不过查询后端数据的速度会慢一点而已，但对业务结果其实是没有影响的。
基于这个特点，我们的Redis数据持久化还可以用「数据快照」的方式来做。
那什么是数据快照呢？
简单来讲，你可以这么理解：
1、你把Redis想象成一个水杯，向Redis写入数据，就相当于往这个杯子里倒水。
2、此时你拿一个相机给这个水杯拍一张照片，拍照的这一瞬间，照片中记录到这个水杯中水的容量，就是水杯的数据快照。
也就是说，Redis的数据快照，是记录某一时刻下Redis中的数据，然后只需要把这个数据快照写到磁盘上就可以了。它的优势在于，只在需要持久化时，把数据「一次性」写入磁盘，其它时间都不需要操作磁盘。
基于这个方案，我们可以定时给Redis做数据快照，把数据持久化到磁盘上。其实，上面说的这些持久化方案，就是Redis的「RDB」和「AOF」：
RDB：只持久化某一时刻的数据快照到磁盘上（创建一个子进程来做）AOF：每一次写操作都持久到磁盘（主线程写内存，根据策略可以配置由主线程还是子线程进行数据持久化）它们的区别除了上面讲到的，还有以下特点：
1、RDB采用二进制+数据压缩的方式写磁盘，这样文件体积小，数据恢复速度也快。
2、AOF记录的是每一次写命令，数据最全，但文件体积大，数据恢复速度慢。
如果让你来选择持久化方案，你可以这样选择：1、如果你的业务对于数据丢失不敏感，采用RDB方案持久化数据。
2、如果你的业务对数据完整性要求比较高，采用AOF方案持久化数据。
假设你的业务对Redis数据完整性要求比较高，选择了AOF方案，那此时你又会遇到这些问题：
1、AOF记录每一次写操作，随着时间增长，AOF文件体积会越来越大。
2、这么大的AOF文件，在数据恢复时变得非常慢。
这怎么办？数据完整性要求变高了，恢复数据也变困难了？有没有什么方法，可以缩小文件体积？提升恢复速度呢？
我们继续来分析AOF的特点。
由于AOF文件中记录的都是每一次写操作，但对于同一个key可能会发生多次修改，我们只保留最后一次被修改的值，是不是也可以？
是的，这就是我们经常听到的「AOFrewrite」，你也可以把它理解为AOF「瘦身」。
我们可以对AOF文件定时rewrite，避免这个文件体积持续膨胀，这样在恢复时就可以缩短恢复时间了。再进一步思考一下，还有没有办法继续缩小AOF文件？回顾一下前面讲到的，RDB和AOF各自的特点：
1、RDB以二进制+数据压缩方式存储，文件体积小。
2、AOF记录每一次写命令，数据最全。
我们可否利用它们各自的优势呢？
当然可以，这就是Redis的「混合持久化」。
具体来说，当AOFrewrite时，Redis先以RDB格式在AOF文件中写入一个数据快照，再把在这期间产生的每一个写命令，追加到AOF文件中。因为RDB是二进制压缩写入的，这样AOF文件体积就变得更小了。此时，你在使用AOF文件恢复数据时，这个恢复时间就会更短了！
Redis4.0以上版本才支持混合持久化。
这么一番优化，你的Redis再也不用担心实例宕机了，当发生宕机时，你就可以用持久化文件快速恢复Redis中的数据。
但这样就没问题了吗？
仔细想一下，虽然我们已经把持久化的文件优化到最小了，但在恢复数据时依旧是需要时间的，在这期间你的业务应用还是会受到影响，这怎么办？
我们来分析有没有更好的方案。
一个实例宕机，只能用恢复数据来解决，那我们是否可以部署多个Redis实例，然后让这些实例数据保持实时同步，这样当一个实例宕机时，我们在剩下的实例中选择一个继续提供服务就好了。
没错，这个方案就是接下来要讲的「主从复制：多副本」。
03主从复制：多副本此时，你可以部署多个Redis实例，架构模型就变成了这样：我们这里把实时读写的节点叫做master，另一个实时同步数据的节点叫做slave。
采用多副本的方案，它的优势是：
1、缩短不可用时间：master发生宕机，我们可以手动把slave提升为master继续提供服务。
2、提升读性能：让slave分担一部分读请求，提升应用的整体性能。这个方案不错，不仅节省了数据恢复的时间，还能提升性能，那它有什么问题吗？你可以思考一下。
其实，它的问题在于：当master宕机时，我们需要「手动」把slave提升为master，这个过程也是需要花费时间的。
虽然比恢复数据要快得多，但还是需要人工介入处理。一旦需要人工介入，就必须要算上人的反应时间、操作时间，所以，在这期间你的业务应用依旧会受到影响。
怎么解决这个问题？我们是否可以把这个切换的过程，变成自动化呢？
对于这种情况，我们需要一个「故障自动切换」机制，这就是我们经常听到的「哨兵」所具备的能力。
04哨兵：故障自动切换现在，我们可以引入一个「观察者」，让这个观察者去实时监测master的健康状态，这个观察者就是「哨兵」。
具体如何做？1、哨兵每隔一段时间询问master是否正常。
2、master正常回复，表示状态正常，回复超时表示异常。
3、哨兵发现异常，发起主从切换。
有了这个方案，就不需要人去介入处理了，一切就变得自动化了，是不是很爽？
但这里还有一个问题，如果master状态正常，但这个哨兵在询问master时，它们之间的网络发生了问题，那这个哨兵可能会误判。这个问题怎么解决？
答案是，我们可以部署多个哨兵，让它们分布在不同的机器上，它们一起监测master的状态，流程就变成了这样：1、哨兵每隔一段时间询问master是否正常。
2、master正常回复，表示状态正常，回复超时表示异常。
3、一旦有一个哨兵判定master异常（不管是否是网络问题），就询问其它哨兵，如果多个哨兵（设置一个阈值）都认为master异常了，这才判定master确实发生了故障。
4、多个哨兵经过协商后，判定master故障，则发起主从切换。
所以，我们用多个哨兵互相协商来判定master的状态，这样一来，就可以大大降低误判的概率。
哨兵协商判定master异常后，这里还有一个问题：由哪个哨兵来发起主从切换呢？
答案是，选出一个哨兵「领导者」，由这个领导者进行主从切换。
问题又来了，这个领导者怎么选？
想象一下，在现实生活中，选举是怎么做的？
是的，投票。
在选举哨兵领导者时，我们可以制定这样一个选举规则：
1、每个哨兵都询问其它哨兵，请求对方为自己投票。
2、每个哨兵只投票给第一个请求投票的哨兵，且只能投票一次。
3、首先拿到超过半数投票的哨兵，当选为领导者，发起主从切换。
其实，这个选举的过程就是我们经常听到的：分布式系统领域中的「共识算法」。
什么是共识算法？
我们在多个机器部署哨兵，它们需要共同协作完成一项任务，所以它们就组成了一个「分布式系统」。
在分布式系统领域，多个节点如何就一个问题达成共识的算法，就叫共识算法。
在这个场景下，多个哨兵共同协商，选举出一个都认可的领导者，就是使用共识算法完成的。
这个算法还规定节点的数量必须是奇数个，这样可以保证系统中即使有节点发生了故障，剩余超过「半数」的节点状态正常，依旧可以提供正确的结果，也就是说，这个算法还兼容了存在故障节点的情况。
共识算法在分布式系统领域有很多，例如Paxos、Raft，哨兵选举领导者这个场景，使用的是Raft共识算法，因为它足够简单，且易于实现。
现在，我们用多个哨兵共同监测Redis的状态，这样一来，就可以避免误判的问题了，架构模型就变成了这样：好了，到这里我们先小结一下。
你的Redis从最简单的单机版，经过数据持久化、主从多副本、哨兵集群，这一路优化下来，你的Redis不管是性能还是稳定性，都越来越高，就算节点发生故障，也不用担心了。
你的Redis以这样的架构模式部署，基本上就可以稳定运行很长时间了。
...
随着时间的发展，你的业务体量开始迎来了爆炸性增长，此时你的架构模型，还能够承担这么大的流量吗？
我们一起来分析一下：
1、稳定性：Redis故障宕机，我们有哨兵+副本，可以自动完成主从切换
2、读性能：读请求量增长，我们可以再部署多个slave，读写分离，分担读压力
3、写性能：写请求量增长，但我们只有一个master实例，这个实例达到瓶颈怎么办？
看到了么，当你的写请求量越来越大时，一个master实例可能就无法承担这么大的写流量了。
要想完美解决这个问题，此时你就需要考虑使用「分片集群」了。
05分片集群：横向扩展什么是「分片集群」？
简单来讲，一个实例扛不住写压力，那我们是否可以部署多个实例，然后把这些实例按照一定规则组织起来，把它们当成一个整体，对外提供服务，这样不就可以解决集中写一个实例的瓶颈问题吗？
所以，现在的架构模型就变成了这样：现在问题又来了，这么多实例如何组织呢？
我们制定规则如下：
1、每个节点各自存储一部分数据，所有节点数据之和才是全量数据。
2、制定一个路由规则，对于不同的key，把它路由到固定一个实例上进行读写。
而分片集群根据路由规则所在位置的不同，还可以分为两大类：1、客户端分片
2、服务端分片
客户端分片指的是，key的路由规则放在客户端来做，就是下面这样：这个方案的缺点是，客户端需要维护这个路由规则，也就是说，你需要把路由规则写到你的业务代码中。
如何做到不把路由规则耦合在业务代码中呢？
你可以这样优化，把这个路由规则封装成一个模块，当需要使用时，集成这个模块就可以了。
这就是RedisCluster的采用的方案。RedisCluster内置了哨兵逻辑，无需再部署哨兵。
当你使用RedisCluster时，你的业务应用需要使用配套的RedisSDK，这个SDK内就集成好了路由规则，不需要你自己编写了。
再来看服务端分片。
这种方案指的是，路由规则不放在客户端来做，而是在客户端和服务端之间增加一个「中间代理层」，这个代理就是我们经常听到的Proxy。
而数据的路由规则，就放在这个Proxy层来维护。
这样一来，你就无需关心服务端有多少个Redis节点了，只需要和这个Proxy交互即可。
Proxy会把你的请求根据路由规则，转发到对应的Redis节点上，而且，当集群实例不足以支撑更大的流量请求时，还可以横向扩容，添加新的Redis实例提升性能，这一切对于你的客户端来说，都是透明无感知的。
业界开源的Redis分片集群方案，例如Twemproxy、Codis就是采用的这种方案。分片集群在数据扩容时，还涉及到了很多细节，这块内容不是本文重点，暂不详述。
至此，当你使用分片集群后，对于未来更大的流量压力，都可以从容面对了！
06总结好了，我们来总结一下，我们是如何一步步构建一个稳定、高性能的Redis集群的。
首先，在使用最简单的单机版Redis时，我们发现当Redis故障宕机后，数据无法恢复的问题，因此我们想到了「数据持久化」，把内存中的数据也持久化到磁盘上一份，这样Redis重启后就可以从磁盘上快速恢复数据。
在进行数据持久化时，我们又面临如何更高效地将数据持久化到磁盘的问题。之后我们发现Redis提供了RDB和AOF两种方案，分别对应了数据快照和实时的命令记录。当我们对数据完整性要求不高时，可以选择RDB持久化方案。如果对于数据完整性要求较高，那么可以选择AOF持久化方案。
但是我们又发现，AOF文件体积会随着时间增长变得越来越大，此时我们想到的优化方案是，使用AOFrewrite的方式对其进行瘦身，减小文件体积，再后来，我们发现可以结合RDB和AOF各自的优势，在AOFrewrite时使用两者结合的「混合持久化」方式，又进一步减小了AOF文件体积。
之后，我们发现尽管可以通过数据恢复的方式还原数据，但恢复数据也是需要花费时间的，这意味着业务应用还是会受到影响。我们进一步优化，采用「多副本」的方案，让多个实例保持实时同步，当一个实例故障时，可以手动把其它实例提升上来继续提供服务。
但是这样也有问题，手动提升实例上来，需要人工介入，人工介入操作也需要时间，我们开始想办法把这个流程变得自动化，所以我们又引入了「哨兵」集群，哨兵集群通过互相协商的方式，发现故障节点，并可以自动完成切换，这样就大幅降低了对业务应用的影响。
最后，我们把