4. 【Redis Cluster集群】redis cluster 多mster写入，读写分离，高可用

redis cluster,提供了多个master，
分布式存储：数据可以分布式存储到多个master上;
读写分离：每个master都带着slave，自动实现读写分离；
高可用：每个master如果故障，redis cluster可以自动将slave切换成master，以此实现redis cluster的高可用

1. 测试：多master写入 -> 海量数据的分布式存储

1.1 redis cluster海量数据的分布式存储原理

1. 往redis cluster写入一个数据，可以将请求发送到任意一个master上去执行。

2. 每个master都会根据key值计算对应的CRC16值，然后对16348个hash slot取模，得到key对应的hash slot，再通过hash slot找到对应的master。

3. 如果对应的 master 就在自己本地的话， set k1 v1,k1这个key对应的master在自己本地的话，就自己处理掉好了。如果对应的 master 不在自己本地，是其他master的话，那么就会给客户端返回一个moved error,告诉你，应该到哪个master上去执行这条命令的写入。

2. 多master写入

什么叫做 多master写入？

多master写入，就是每条数据只能存在于一个master上，不同的master存储不同的数据，分布式数据存储；

举例：100w条数据，5个master，每个master就负责存储20w条数据，分布式数据存储。

3. 测试：不同master各自slave读取->读写分离

3.1 slave 节点读取数据

在redis cluster中，如果你要在slave 读取数据，那么需要先执行 readonly 执行，才能 读取对应master写入的数据，redis cluster 的slave默认是不支持数据的读和写的。

3.2 redis cluster 自动重定向

redis-cli -c启动，就会自动进行各种底层的重定向操作。

3.3 redis cluster 读写分离的缺点：

1. redis cluster的核心理念：不是使用slave进行读写分离，而是使用 slave多高可用的，每个mater挂一两个slave，主要是做数据的热备，还有就是在master故障时的主备切换，实现高可用的。

2. redis cluster默认不支持slave节点的读或者写的，跟我们手动基于replication搭建的主从架构不一样。

3. 要在 slave 节点读取数据，要先执行 readonly 指定，再执行获取数据执行，才能读取到数据。

4. redis cluster，是主从架构，虽然可以做读写分离，复杂了点，但是也可以做；但是jedis客户端最redis cluster读写分离支持不是很好，默认的话，读和写都是到master上去执行的。如果需要让jedis做redis cluster的读写分离的访问，可能还得自己去修改源代码，成本较高。

5. redis cluster做缓存架构时，就没有所谓的读写分离架构，都和写都是到master去执行的。

3.4 redis cluster master可以任意扩展。

redis cluster 的架构下，实际上master就是可以任意扩展的，你如果要支持更大的读吞吐量，或者写吞吐量，或者数据量，都可以直接对master进行横向扩展，也可以实现支持更高的吞吐量。

4. 测试：redis cluster 自动故障切换，保证高可用性。

可以通过查看redis日志，查看节点的切换和挂载情况。

1. 将其中的一个master杀掉，看他对应的slave节点是否能成功的切换成master。

2. 将杀掉的master的进程重新启动起来，看是否会作为slave角色挂载到master上面去。