Redis集群容灾怎么搞，实施方案和关键点有哪些要注意的

Redis集群容灾的核心思想与基础

Redis集群的容灾，说白了就是防止因为某些机器挂掉、网络断了或者整个机房出问题，导致服务完全不能用或者数据丢光，要实现这个目标，得先理解两个基础：一个是数据分片，另一个是主从复制。

数据分片是指把海量数据分散到多个Redis节点上存放，这样单台机器的压力就小了，Redis集群采用一种叫哈希槽的方式来分片，总共有16384个槽位，这些槽位被分配给了集群中的主节点，每个键值对根据key计算出一个哈希值，然后映射到其中一个槽位上，从而决定它存在哪个主节点里。（来源：Redis官方文档关于Cluster Topology的说明）

主从复制是指每个存放数据的主节点，都可以有一个或多个从节点，从节点会实时地同步主节点的数据，相当于主节点的一个完整备份，这是容灾的基石。（来源：Redis官方文档关于Replication的描述）

节点级容灾：应对单台机器故障

这是最常见的情况,比如某台服务器的硬盘坏了或者Redis进程崩溃了。

• 实施方案：

  1. 为你集群中的每一个主节点，都配置至少一个从节点，最好让主从节点分布在不同物理机上,避免一台机器宕机同时带走主从两个实例。
  2. 当某个主节点宕机后，集群会自动执行故障转移：集群中的其他主节点会投票选出一个最合适的从节点（比如数据最新的那个）,将它提升为新的主节点。
  3. 之后，所有原本发往旧主节点的请求，会被自动转向新的主节点，等旧主节点修复并重新加入集群时，它会自动成为新主节点的从节点,开始同步新数据。

• 关键点要注意：

  • 从节点数量和质量：别只配一个从节点，万一从节点也一起挂了呢？有条件的话，重要业务的主节点可以配两个从节点，放在不同的故障域里，同时要监控从节点的复制延迟,确保它们的数据和主节点是基本同步的。
  • 故障发现与转移时间：自动故障转移需要时间，通常需要几秒到十几秒，这段时间内，客户端对该分片的数据访问会失败,需要确保你的客户端支持自动重试和感知集群拓扑变化。
  • 脑裂问题：在极少数网络分区的情况下，可能会出现两个节点都认为自己是主节点的情况，导致数据冲突，Redis集群通过投票机制和配置参数（如cluster-node-timeout）来尽量避免,但需要合理设置这些参数。

机房级容灾：应对整个机房或机柜断电、断网

这种故障影响面更大,要求数据和应用能在另一个机房快速接替工作。

• 实施方案（以两地机房为例）：

  1. 主从跨机房部署。 将集群中的主节点和其部分从节点分别部署在A、B两个机房，A机房放所有主节点和少量从节点，B机房放大部分从节点，平时所有写请求都指向A机房的主节点，当A机房整体不可用时，在B机房手动执行故障转移，将B机房的从节点提升为主节点,然后将客户端的访问入口切换到B机房。
  2. 双集群数据同步。 在A、B两个机房各部署一个独立的Redis集群，通过外部的数据同步工具（如Redis的redis-cli --cluster import命令，或使用Apache Kafka/Canal等中间件），将近乎实时地将A集群的数据变更同步到B集群，平时只在A机房读写，B机房集群作为热备，当A机房故障时,将读写流量直接切换到B机房的集群。

• 关键点要注意：

  • 网络延迟：跨机房的网络延迟远高于机房内部，如果采用方案一（主从跨机房），写操作会因为等待跨机房复制而变得很慢，严重影响性能,通常只适合对性能要求不高的场景。
  • 数据一致性：无论是方案一还是方案二，在故障切换时都可能丢失少量还没来得及同步到备用机房的数据（秒级）,业务上需要能容忍这种极短时间的数据不一致性。
  • 切换操作复杂：机房级容灾切换大多是手动或半自动的，因为自动判断整个机房不可用存在风险，需要制定详尽的、经过演练的切换预案，包括切换顺序、数据校验、回滚方案等。
  • 成本：方案二需要维护两套完整的集群,硬件和网络成本更高。

全局性关键注意事项

除了上述具体方案,还有一些贯穿始终的重点：

1. 监控与告警：必须有一套完善的监控系统，7x24小时盯着每个节点的存活状态、内存使用率、CPU负载、网络流量、复制延迟等，一旦发现异常，立即告警,这是容灾的前提。
2. 定期演练：容灾方案不能只停留在文档上，需要定期（比如每季度或每半年）在业务低峰期模拟故障，进行切换演练，这样才能检验方案的有效性,并让运维团队熟悉流程。
3. 数据备份：容灾主要解决服务高可用，但防不住人为误删数据这种逻辑错误。必须定期对Redis数据进行全量或增量备份，并将备份文件传输到异地保存,这是数据安全的最后一道防线。
4. 客户端兼容性：确保业务使用的Redis客户端库能够支持集群模式，能够正确解析和响应集群的重定向指令（MOVED/ASK）,并且在连接失败时具备重试机制。

Redis集群的容灾是一个系统工程，没有一劳永逸的“最佳方案”，需要根据业务对数据一致性、可用性和性能的具体要求，以及技术团队的能力和成本预算，来选择和设计最适合的架构，核心在于理解其原理，并做好监控、演练和备份这些基本功。