前言：
redis有多种模式：单机模式、主从模式、哨兵模式、集群模式

1.单机模式
安装一个redis，启动起来，业务调用即可。
单机在很多场景也是有使用的，例如在一个并非必须保证高可用的情况下。

优点：

• 部署简单，0成本。
• 成本低，没有备用节点，不需要其他的开支。
• 高性能，单机不需要同步数据，数据天然一致性。

缺点：

• 可靠性保证不是很好，单节点有宕机的风险。
• 单机高性能受限于CPU的处理能力，redis是单线程的。

2.主从复制
主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。
前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。

从上面很容易就想到一个问题，既然主从复制，意味着master和slave的数据都是一样的，有数据冗余问题。
在程序设计上，为了高可用性和高性能，是允许有冗余存在的。这点希望大家在设计系统的时候要考虑进去，不用为公司节省这一点资源。
对于追求极致用户体验的产品，是绝对不允许有宕机存在的。
主从模式在很多系统设计时都会考虑，一个master挂在多个slave节点，当master服务宕机，会选举产生一个新的master节点，从而保证服务的高可用性。

主从模式的优点：

• 一旦 主节点宕机，从节点 作为 主节点 的 备份 可以随时顶上来。
• 扩展 主节点 的 读能力，分担主节点读压力。
• 高可用基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵模式和集群模式能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基石。

相应的缺点：

• 一旦 主节点宕机，从节点 晋升成 主节点，同时需要修改 应用方 的 主节点地址，还需要命令所有 从节点 去 复制 新的主节点，整个过程需要人工干预。
• 主节点 的 写能力 受到 单机的限制。
• 主节点 的 存储能力 受到 单机的限制。

通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会损失（或少量损失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。
但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。为了避免单点故障，通常的做法是将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上，这样即使有一台服务器出现故障，其他服务器依然可以继续提供服务。为此， Redis 提供了复制（replication）功能，可以实现当一台数据库中的数据更新后，自动将更新的数据同步到其他数据库上。
在复制的概念中，数据库分为两类，一类是主数据库（master），另一类是从数据库（slave）。主数据库可以进行读写操作，当写操作导致数据变化时会自动将数据同步给从数据库。而从数据库一般是只读的，并接受主数据库同步过来的数据。一个主数据库可以拥有多个从数据库，而一个从数据库只能拥有一个主数据库。

三.哨兵模式
刚刚提到了，主从模式，当主节点宕机之后，从节点是可以作为主节点顶上来，继续提供服务的。
但是有一个问题，主节点的IP已经变动了，此时应用服务还是拿着原主节点的地址去访问，这…
于是，在Redis 2.8版本开始引入，就有了哨兵这个概念。
在复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。

如图，哨兵节点由两部分组成，哨兵节点和数据节点：

• 哨兵节点：哨兵系统由一个或多个哨兵节点组成，哨兵节点是特殊的redis节点，不存储数据。
• 数据节点：主节点和从节点都是数据节点。
  访问redis集群的数据都是通过哨兵集群的，哨兵监控整个redis集群。
  一旦发现redis集群出现了问题，比如刚刚说的主节点挂了，从节点会顶上来。但是主节点地址变了，这时候应用服务无感知，也不用更改访问地址，因为哨兵才是和应用服务做交互的。
  Sentinel 很好的解决了故障转移，在高可用方面又上升了一个台阶，当然Sentinel还有其他功能。
  比如 主节点存活检测、主从运行情况检测、主从切换。
  Redis的Sentinel最小配置是 一主一从。
  说下哨兵模式监控的原理
  每个Sentinel以每秒钟 一次的频率，向它所有的主服务器、从服务器 以及其他Sentinel实例 发送一个PING 命令。
  
  如果一个 实例（instance）距离最后一次有效回复 PING命令的时间超过 down-after-milliseconds 所指定的值，那么这个实例会被 Sentinel标记为 主观下线。
  如果一个 主服务器 被标记为 主观下线，那么正在 监视 这个 主服务器 的所有 Sentinel 节点，要以 每秒一次 的频率确认 该主服务器是否的确进入了 主观下线 状态。
  如果一个 主服务器 被标记为 主观下线，并且有 足够数量 的 Sentinel（至少要达到配置文件指定的数量）在指定的 时间范围 内同意这一判断，那么这个该主服务器被标记为 客观下线。
  在一般情况下， 每个 Sentinel 会以每 10秒一次的频率，向它已知的所有 主服务器 和 从服务器 发送 INFO 命令。
  当一个 主服务器 被 Sentinel标记为 客观下线 时，Sentinel 向 下线主服务器 的所有 从服务器 发送 INFO 命令的频率，会从10秒一次改为 每秒一次。
  Sentinel和其他 Sentinel 协商 主节点 的状态，如果 主节点处于 SDOWN`状态，则投票自动选出新的主节点。将剩余的 从节点 指向 新的主节点 进行 数据复制。
  当没有足够数量的 Sentinel 同意 主服务器 下线时， 主服务器 的 客观下线状态 就会被移除。当 主服务器 重新向 Sentinel的PING命令返回 有效回复 时，主服务器 的 主观下线状态 就会被移除。

优点：

• 哨兵模式是基于主从模式的，所有主从的优点，哨兵模式都具有。
• 主从可以自动切换，系统更健壮，可用性更高。
• Sentinel 会不断的检查 主服务器 和 从服务器 是否正常运行。当被监控的某个 Redis 服务器出现问题，Sentinel 通过API脚本向管理员或者其他的应用程序发送通知。

缺点：

• Redis较难支持在线扩容，对于集群，容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。

当主数据库遇到异常中断服务后，开发者可以通过手动的方式选择一个从数据库来升格为主数据库，以使得系统能够继续提供服务。然而整个过程相对麻烦且需要人工介入，难以实现自动化。 为此，Redis 2.8中提供了哨兵工具来实现自动化的系统监控和故障恢复功能。
哨兵的作用就是监控redis主、从数据库是否正常运行，主出现故障自动将从数据库转换为主数据库。
顾名思义，哨兵的作用就是监控Redis系统的运行状况。它的功能包括以下两个。
（1）监控主数据库和从数据库是否正常运行。
（2）主数据库出现故障时自动将从数据库转换为主数据库。

四.集群模式
主从不能解决故障自动恢复问题，哨兵已经可以解决故障自动恢复了，那到底为啥还要集群模式呢？
主从和哨兵都还有另外一些问题没有解决，单个节点的存储能力是有上限，访问能力是有上限的。
Redis Cluster 集群模式具有 高可用、可扩展性、分布式、容错 等特性。

Cluster 集群模式的原理
通过数据分片的方式来进行数据共享问题，同时提供数据复制和故障转移功能。
之前的两种模式数据都是在一个节点上的，单个节点存储是存在上限的。集群模式就是把数据进行分片存储，当一个分片数据达到上限的时候，就分成多个分片。

数据分片怎么分？
集群的键空间被分割为16384个slots（即hash槽），通过hash的方式将数据分到不同的分片上的。

HASH_SLOT = CRC16(key) & 16384

CRC16是一种循环校验算法，这里不是我们研究的重点，有兴趣可以看看。
这里用了位运算得到取模结果，位运算的速度高于取模运算。

有一个很重要的问题，为什么是分割为16384个槽？这个问题可能会被面试官随口一问
数据分片之后怎么查，怎么写？

读请求分配给slave节点，写请求分配给master，数据同步从master到slave节点。
读写分离提高并发能力，增加高性能

如何做到水平扩展？

master节点可以做扩充，数据迁移redis内部自动完成.
当你新增一个master节点，需要做数据迁移，redis服务不需要下线。
举个栗子：上面的有三个master节点，意味着redis的槽被分为三个段，假设三段分别是0-7000，7001-12000、12001~16383。
现在因为业务需要新增了一个master节点，四个节点共同占有16384个槽。
槽需要重新分配，数据也需要重新迁移，但是服务不需要下线。
redis集群的重新分片由redis内部的管理软件redis-trib负责执行。redis提供了进行重新分片的所有命令，redis-trib通过向节点发送命令来进行重新分片。
如何做故障转移？

假如途中红色的节点故障了，此时master3下面的从节点会通过 选举 产生一个主节点。替换原来的故障节点。

此过程和哨兵模式的故障转移是一样的。

即使使用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。为了最大化利用内存，可以采用集群，就是分布式存储。即每台redis存储不同的内容，
共有16384个slot。每个redis分得一些slot，hash_slot = crc16(key) mod 16384 找到对应slot，键是可用键，如果有{}则取{}内的作为可用键，否则整个键是可用键
集群至少需要3主3从，且每个实例使用不同的配置文件，主从不用配置，集群会自己选。

总结
每种模式都有各自的优缺点，在实际使用场景中要根据业务特点去选择合适的模式。
redis是一个非常常用的中间件，作为一个使用者来说，学习成本一点不高。
如果作为一个很好的中间件去研究的话，还是有很多值得学习和借鉴的地方。比如redis的各种数据结构(动态字符串、跳跃表、集合、字典等)、高效的内存分配(jemalloc)、高效的IO模型等等。
每个点都可以深入研究，在后期设计高并发、高可用系统的时候融入进去。