摘要：
Redis集群的扩容和缩容是一个重要的运维操作。在进行扩容时,可以采用以下几种优化方法:在使用Redis事务时,可以采取以下优化方法来提高性能:...... Redis集群的扩容和缩容是一个重要的运维操作。在进行扩容时,可以采用以下几种优化方法:
在使用Redis事务时,可以采取以下优化方法来提高性能:
NineData，稳定、高效的Redis数据同步解决方案
在NoSQL领域，Redis凭借其灵活性与高效性，屡次荣登关键值存储排行榜首位，广泛应用于缓存、队列、实时分析等高并发场景。 伴随生产环境中的Redis升级、扩缩容等操作，数据同步变得至关重要。 NineData针对此需求，提供了稳定、高效的数据同步服务，满足Redis升级、扩容、缩容时的数据迁移和同步需求。 NineData的同步服务在性能上表现出色，对比阿里云DTS、Redis-Shake等工具，拥有显著优势。 全量同步与增量同步模式下，NineData性能均领先，同时提供全链路监控、多渠道多策略告警与修复策略，确保数据同步过程的稳定性和安全性。 NineData支持自建、多云、混合云平台下的Redis服务同步，覆盖单机、哨兵、集群等不同架构。 在同步过程中，NineData具备数据对比与修复能力，确保源与目标数据一致。 通过库映射功能，可实现多个Redis实例数据同步至单个实例，与MySQL多源复制类似。 应用场景包括Redis版本升级、单机模式向集群模式迁移、集群模式向单机/哨兵模式的缩容、以及集群向其他集群（如Codis、Twemproxy、自研Proxy）的迁移等。 NineData同步服务提供稳定、安全的数据流服务，支持不停服迁移，有效降低数据同步对业务的影响。 性能测试表明，NineData在全量与增量同步上均优于竞品。 规格4c8g环境下，NineData比DTS性能高70%，比Redis-Shake高50%；规格1c2g环境下，NineData比DTS性能提升25倍；4c8g环境下，NineData比DTS性能提升25%。 总结而言，NineData提供了一站式Redis数据同步解决方案，不仅性能领先，还具备动态限流、数据对比修复、异常修复与断点续传等完善功能，确保数据同步过程的稳定与高效。 对于需要Redis迁移与实时同步功能的用户，NineData是理想选择，提供稳定、高效、安全且易于使用的SaaS服务。
Redis数据迁移工具哪个好用？
以下是常用的Redis数据迁移工具：
根据具体的需求和场景选择合适的工具。 如果需要迁移大规模数据，或者需要进行简单的迁移操作，都可以使用NineData。
玩转Redis的高可用（主从、哨兵、集群）
所谓的高可用，也叫 HA（High Availability），是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它是保证系统SLA的重要指标。 Redis 高可用的主要有三种模式： 主从模式 ， 哨兵模式和集群模式 。
Redis 提供了 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，这个变化会被自动地同步到其他的 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 。 一个主节点可以有多个从节点，但是一个从节点只会有一个主节点，也就是所谓的 一主多从结构 。
· 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离;
· Master 是以非阻塞的方式为主 Slaves 提供服务。所以在 Master-Slave 同步期间，客户端仍然可以提交查询或修改请求;
· Slave 同样是以非阻塞的方式完成数据同步。 在同步期间，如果有客户端提交查询请求，Redis 则返回同步之前的数据。
· Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的 IP 才能恢复;
· 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换 IP 后面还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性;
· 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;
· Redis 的主节点和从节点中的数据是一样的，降低的内存的可用性
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 机器人发送命令，等待 Redis 服务器响应，从而监控运行的多个 Redis 实例。 一般为了便于决策选举，使用 奇数个哨兵 。 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 战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;
· 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，这样就形成了多种哨兵模式。
哨兵很像 kafka 集群中的 zookeeper 的功能。
· 哨兵模式是基于主从模式的，所有主从的优点，哨兵模式都具有。
· 主从可以自动切换，系统更健壮，可用性更高。
· 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。
Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽 。
Redis 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；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 。 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 。 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， 当客户端操作的时候 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。
根据官方推荐，集群部署至少要 3 台以上的 master 节点，最好使用 3 主 3 从六个节点的模式。
在 Redis 的每一个节点上，都有这么两个东西， 一个是插槽（slot），它的的取值范围是：0-， 可以从上面执行的结果看到这 个 slot 在三个 master 上的分布。 还有一个就是 cluster，可以理解为是一个集群管理的插件，类似的哨兵。
当我们的存取的 Key 到达的时候，Redis 会根据 crc16 的算法对计算后得出一个结果，然后把结果和 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0- 之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
为了保证高可用， redis-cluster 集群引入了主从模式 ，一个主节点对应一个或者多个从节点。 当其它主节点 ping 主节点 master 1 时，如果半数以上的主节点与 master 1 通信超时，那么认为 master 1 宕机了，就会启用 master 1 的从节点 slave 1，将 slave 1 变成主节点继续提供服务。
如果 master 1 和它的从节点 slave 1 都宕机了，整个集群就会进入 fail 状态，因为集群的 slot 映射不完整。 如果集群超过半数以上的 master 挂掉，无论是否有 slave，集群都会进入 fail 状态。
redis-cluster 采用去中心化的思想 ，没有中心节点的说法，客户端与 Redis 节点直连，不需要中间代理层，客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可。
对 redis 集群的扩容就是向集群中添加机器，缩容就是从集群中删除机器，并重新将 个 slots 分配到集群中的节点上（数据迁移）。
扩缩容也是使用集群管理工具 。
扩容时，先使用 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 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 reshard移除的机器上的 slots，然后使用 add-del移除机器。
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。
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。
2.数据迁移问题
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。
主从模式：master 节点挂掉后，需要手动指定新的 master，可用性不高，基本不用。
哨兵模式：master 节点挂掉后，哨兵进程会主动选举新的 master，可用性高，但是每个节点存储的数据是一样的，浪费内存空间。 数据量不是很多，集群规模不是很大，需要自动容错容灾的时候使用。
集群模式：数据量比较大，QPS 要求较高的时候使用。 Redis Cluster 是 Redis 3.0 以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。