Redis 实践之集群方案

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Redis集群的目的是实现数据的横向伸缩，把一块数据分片保存到多个机器，可以横向扩展数据库大小，扩展带宽，计算能力等。

实现数据分片(集群)方式大致有三种：

（1）     客户端实现数据分片

即客户端自己计算数据的key应该在哪个机器上存储和查找，此方法的好处是降低了服务器集群的复杂度，客户端实现数据分片时，服务器是独立的，服务器之前没有任何关联。多数redis客户端库实现了此功能，也叫sharding,这种方式的缺点是客户端需要实时知道当前集群节点的联系信息，

同时，当添加一个新的节点时，客户端要支持动态sharding.，多数客户端实现不支持此功能，需要重启redis。另一个弊端是redis的HA需要额外考虑。

（2）     服务器实现数据分片

其理论是，客户端随意与集群中的任何节点通信，服务器端负责计算某个key在哪个机器上，当客户端访问某台机器时，服务器计算对应的key应该存储在哪个机器，然后把结果返回给客户端，客户端再去对应的节点操作key，是一个重定向的过程，此方式是redis3.0正在实现，目前处于beta版本， Redis 3.0的集群同时支持HA功能，某个master节点挂了后，其slave会自动接管。

服务器端实现集群需要客户端语言实现服务器集群的协议，目前java，php，ruby客户端多数有redis-cluster客户端实现版本。

（3）     通过代理服务器实现数据分片

此方式是借助一个代理服务器实现数据分片，客户端直接与proxy联系，proxy计算集群节点信息，并把请求发送到对应的集群节点。降低了客户端的复杂度，需要proxy收集集群节点信息。Twemproxy是twitter开源的，实现这一功能的proxy.这个实现方式在客户端和服务器之间加了一个proxy，

但这是在redis 3.0稳定版本出来之前官方推荐的方式。结合redis-sentinel的HA方案，是个不错的组合。