前言
如果在实际生产中，如果redis只部署一个节点，当机器故障时，整个服务都不能提供服务了。这就是我们常说的单点故障。
如果redis部署了多台，当一台或几台故障时，整个系统依然可以对外提供服务，这样就提高了服务的可用性。
redis高可用的三种模式：主从模式，哨兵模式，集群模式。
主从模式
Redis提供了复制(replication)功能，当一台redis数据库中的数据发生了变化，这个变化会被自动的同步到其他的redis机器上去。
redis多机器部署时，这些机器节点会被分成两类，一类是主节点（master节点），一类是从节点（slave节点）。一般主节点可以进行读、写操作，而从节点只能进行读操作。同时由于主节点可以写，数据会发生变化，当主节点的数据发生变化时，会将变化的数据同步给从节点，这样从节点的数据就可以和主节点的数据保持一致了。一个主节点可以有多个从节点，但是一个从节点会只会有一个主节点，也就是所谓的一主多从结构。
主从复制机制
从数据库连接主数据库，发送SYNC命令;
主数据库接收到SYNC命令后，可以执行BGSAVE命令生成RDB文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令;
主数据库BGSAVE执行完后，向所有从数据库发送快照文件，并在发送期间继续记录被执行的写命令;
从数据库收到快照文件后丢弃所有旧数据，载入收到的快照;
主数据库快照发送完毕后开始向从数据库发送缓冲区中的写命令;
从数据库完成对快照的载入，开始接受命令请求，并执行来自主数据库缓冲区的写命令;(从数据库初始化完成)
主数据库每执行一个写命令就会向从数据库发送相同的写命令，从数据库接收并执行收到的写命令(从数据库初始化完成后的操作)
出现断开重连后，2.8之后的版本会将断线期间的命令传给从数据库，增量复制。
主从刚刚连接的时候，进行全量同步;全同步结束后，进行增量同步。当然，如果有需要，slave在任何时候都可以发起全量同步。Redis的策略是，无论如何，首先会尝试进行增量同步，如不成功，要求从机进行全量同步。
手动重置master
系统运行时，如果master挂掉了，可以在一个从库（如slave1）上手动执行命令slaveof no one，将slave1变成新的master；在slave2和slave3上分别执行slaveof 192.168.1.11 6379 将这两个机器的主节点指向的这个新的master；同时，挂掉的原master启动后作为新的slave也指向新的master上。
执行命令slaveof no one命令，可以关闭从服务器的复制功能。同时原来同步的所得的数据集都不会被丢弃。
优缺点
优点：读写分离、异步复制
缺点：
可用性低，主机从机的宕机都会造成部分读写失败。
主机宕机，宕机前有部分数据未同步，会造成数据丢失
多个从机掉线，一起启动，全部全复制，可能导致master IO剧增而宕机
难以扩容
主节点和从节点数据一样，降低内存可用性。
哨兵模式
主从模式下，当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这种方式并不推荐，实际生产中，我们优先考虑哨兵模式。这种模式下，master宕机，哨兵会自动选举master并将其他的slave指向新的master。
在主从模式下，redis同时提供了哨兵命令redis-sentinel，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵进程向所有的redis机器发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。
哨兵可以有多个，一般为了便于决策选举，使用奇数个哨兵。哨兵可以和redis机器部署在一起，也可以部署在其他的机器上。多个哨兵构成一个哨兵集群，哨兵直接也会相互通信，检查哨兵是否正常运行，同时发现master宕机哨兵之间会进行决策选举新的master
哨兵模式的作用
通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器;
当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换到master，然后通过发布订阅模式通过其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机;
然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，也可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。
哨兵模式的工作
假设master宕机，sentinel 1先检测到这个结果，系统并不会马上进行 failover(故障转移)选出新的master，仅仅是sentinel 1主观的认为master不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时（配置参数值），那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由sentinel 1发起，进行 failover 操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言，一切都是透明的。
优缺点
优点：
主从可以自动切换，系统更健壮，可用性更高。
缺点：
具有主从模式的缺点，每台机器上的数据是一样的，内存的可用性较低。
Redis较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
集群模式
Redis 的哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在redis3.0上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，对数据进行分片，也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容；
集群中redis两两之间并不是独立的，每个节点都会通过集群总线(cluster bus)，与其他的节点进行通信。通讯时使用特殊的端口号，即对外服务端口号加10000。例如如果某个node的端口号是6379，那么它与其它nodes通信的端口号是16379。nodes之间的通信采用特殊的二进制协议。
对客户端来说，整个cluster被看做是一个整体，客户端可以连接任意一个node进行操作，就像操作单一Redis实例一样，当客户端操作的key没有分配到该node上时，Redis会返回转向指令，指向正确的node，这有点儿像浏览器页面的302 redirect跳转。
为了保证其高可用性，当一台机器宕机其上的数据也会丢失，采用了先前将的主从复制模式，一个master节点有n个从节点。
数据分片
为了使得集群能够水平扩展，首要解决的问题就是如何将整个数据集按照一定的规则分配到多个节点上，常用的数据分片的方法有：范围分片，哈希分片，一致性哈希算法，哈希槽等。
范围分片假设数据集是有序，将顺序相临近的数据放在一起，可以很好的支持遍历操作。范围分片的缺点是面对顺序写时，会存在热点。比如日志类型的写入，一般日志的顺序都是和时间相关的，时间是单调递增的，因此写入的热点永远在最后一个分片。对于关系型的数据库，因为经常性的需要表扫描或者索引扫描，基本上都会使用范围的分片策略。
我们为了将不同的 key 分散放置到不同的 redis 节点，通常的做法是获取 key 的哈希值，然后根据节点数来求模，但这种做法有其明显的弊端，当我们需要增加或减少一个节点时，会造成大量的 key 无法命中，这种比例是相当高的，所以就有人提出了一致性哈希的概念。
一致性哈希有四个重要特征：
- 均衡性：也有人把它定义为平衡性，是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的节点中去，这样可以有效的利用每个节点上的资源。
- 单调性：当节点数量变化时哈希的结果应尽可能的保护已分配的内容不会被重新分派到新的节点。
- 分散性和负载：这两个其实是差不多的意思，就是要求一致性哈希算法对 key 哈希应尽可能的避免重复。
哈希槽
Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。
Redis Cluster 采用虚拟哈希槽分区，所有的键根据哈希函数映射到 0 ~ 16383 整数槽内，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽(Slot)，每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。
计算公式：slot = CRC16(key) & 16383。
这种结构很容易添加或者删除节点，并且无论是添加删除或者修改某一个节点，都不会造成集群不可用的状态。使用哈希槽的好处就在于可以方便的添加或移除节点。
当需要增加节点时，只需要把其他节点的某些哈希槽挪到新节点就可以了；
当需要移除节点时，只需要把移除节点上的哈希槽挪到其他节点就行了。当持有槽的主节点下线时，从故障发现到自动完成转移期间整个集群是不可用状态，对于大多数业务无法忍受这情况，因此建议将参数 cluster-require-full-coverage 配置为 no ，当主节点故障时只影响它负责槽的相关命令执行，不会影响其他主节点的可用性。
为什么RedisCluster会设计成16384个槽呢?
从网络带宽、节点数量、压缩率考虑。
集群扩缩容
扩容时，先使用redis-tri.rb add-node将新的机器加到集群中，这是新机器虽然已经在集群中了，但是没有分配slots，依然是不起做用的。在使用 redis-tri.rb reshard进行分片重哈希（数据迁移），将旧节点上的slots分配到新节点上后，新节点才能起作用。
缩容时，先要使用 redis-tri.rb reshard移除的机器上的slots，然后使用redis-tri.rb add-del移除机器。
优缺点
优点：
采用去中心化思想，数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布;
可扩展性：可线性扩展到 1000 多个节点，节点可动态添加或删除;
高可用性：部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做 standby 数据副本，能够实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升;
降低运维成本，提高系统的扩展性和可用性。
缺点：
Redis Cluster是无中心节点的集群架构，依靠Goss协议(谣言传播)协同自动化修复集群的状态，但 GosSIp有消息延时和消息冗余的问题，在集群节点数量过多的时候，节点之间需要不断进行 PING/PANG通讯，不必须要的流量占用了大量的网络资源。虽然Reds4.0对此进行了优化，但这个问题仍然存在。
Redis Cluster可以进行节点的动态扩容缩容，这一过程，在目前实现中，还处于半自动状态，需要人工介入。在扩缩容的时候，需要进行数据迁移。
而 Redis为了保证迁移的一致性，迁移所有操作都是同步操作，执行迁移时，两端的 Redis均会进入时长不等的阻塞状态，对于小Key，该时间可以忽略不计，但如果一旦Key的内存使用过大，严重的时候会接触发集群内的故障转移，造成不必要的切换。