Redis高可用缓存

缓存集群设计

缓存集群系统要求

1. 自动的故障转移
2. 支持读写分离
3. 支持动态扩容
4. 客户端支持
5. 缓存性能监控

Redis 高可用方案

1. keepalived 通过keepalived的虚拟IP，提供主从的统一访问，在主出现问题时，通过keepalived运行脚本将从提升为主，待主恢复后先同步后自动变为主，该方案的好处是主从切换后，应用程序不需要知道(因为访问的虚拟IP不变)，坏处是引入keepalived增加部署复杂性。（KeepAlived+VIP ）.
   keepalived在有些情况下会导致数据丢失，keepalived通过shell脚本进行主从切换，配置复杂，而且keepalived成为新的单点，后来选用了方案3，使用Redis官方解决方案；（方案2需要编写大量的监控代码，没有方案3简便，网上有人使用方案2读者可自行查看）
2. zookeeper 通过zookeeper来监控主从实例，维护最新有效的IP，应用通过zookeeper取得IP，对Redis进行访问
3. sentinel 通过Sentinel监控主从实例，自动进行故障恢复，该方案有个缺陷：因为主从实例地址(IP&PORT)是不同的，当故障发生进行主从切换后，应用程序无法知道新地址，故在Jedis2.2.2中新增了对Sentinel的支持，应用通过redis.clients.jedis.JedisSentinelPool.getResource()取得的Jedis实例会及时更新到新的主实例地址（目前sentinel方案还没有shared的正式客户端，不支持数据分片）。
4. Redis Cluster(官方) 虽然正式版发布已经有一年多的时间，但还缺乏最佳实践；对协议进行了较大修改，导致主流客户端也并非都已支持，部分支持的客户端也没有经过大规模生产环境的验证；无中心化设计使整个系统高度耦合，导致很难对业务进行无痛的升级。
5. Twemproxy Twemproxy本身是一个静态的分布式Redis方案，进行扩容/缩容时候对运维要求非常高，而且很难做到平滑的扩缩容。
6. Redis Cluster
   cluster的数据存储模块和分布式的逻辑模块是耦合在一起的，这个带来的好处是部署异常简单，all-in-the-box，没有像Codis那么多概念，组件和依赖。但是带来的缺点是，你很难对业务进行无痛的升级。比如哪天Redis cluster的分布式逻辑出现了比较严重的bug，你该如何升级?除了滚动重启整个集群，没什么好办法。这个比较伤运维。
   对协议进行了较大的修改，对客户端不太友好，目前很多客户端已经成为事实标准，而且很多程序已经写好了，让业务方去更换Redisclient，是不太现实的，而且目前很难说有哪个Rediscluster客户端经过了大规模生产环境的验证，从HunanTV开源的Rediscluster proxy上可以看得出这个影响还是蛮大的，否则就会支持使用cluster的client了。
7. Codis
   和Redis cluster不同的是，Codis采用一层无状态的proxy层，将分布式逻辑写在proxy上，底层的存储引擎还是Redis本身（尽管基于Redis2.8.13上做了一些小patch），数据的分布状态存储于zookeeper(etcd)中，底层的数据存储变成了可插拔的部件。
8. XXX

关于读写分离的问题

当业务场景不能容忍数据不一致，由于Redis本身的replication模型是主从异步复制，在master上写成功后，在slave上是否能读到这个数据是没有保证的，而让业务方处理一致性的问题还是蛮麻烦的。而且Redis单点的性能还是蛮高的，不像mysql之类的真正的数据库，没有必要为了提升一点点读QPS而让业务方困惑。

Sentinel

当使用多个Sentinel时，如果第一个Sentinel挂了，集群就不可用，只要第一个Sentinel没有挂，其他的Sentinel挂了，集群还是可用的。
当一个主备节点都挂了以后，集群就不可用了。SentinelPool并不能把这个不可用的节点从连接池中清除。

Sentinel的问题：当集群数量很大的时候，一个主下面有很多的从服务器，如果主服务器挂了，那么Sentinel会选举一个从服务器使之成为主服务器，这是，其他从服务器会重连这个新的主服务器，就会发生数据的全量同步。当数据量很多和从服务器很多的情况下，可能会将主服务器拖死，当然，Sentinel也可以配置同步从服务器的节点数量。总之，这个问题是需要考虑的。

缓存服务层

设计细节

“淘汰缓存”还是“更新缓存”

缓存和数据库的操作时序

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