Redis 集群的原理分析
Redis将所有数据划分问16384个槽位slots，每个节点负责一部分槽位，槽位的信息存在于每个节点中。
当Redis Cluster的客户端来链接集群时，会得到一份集群的槽位信息，这样当客户端需要查找存储每个值时，就直接去链接对应的节点就行了，同时如果槽位信息改变了，存在客户端与服务器不一致情况，需要纠正机制来实现校验和调整。
槽位定位算法
key的hashcode%16835
跳转重定位
当客户端向一个，错误的节点发出了指令，节点发现所访问的槽位不归自己所有时，他会向客户端发送一个特殊的跳转指令，同时客户端更新自己的槽位映射的缓存信息。
Redis集群节点间的通信机制
Gossip通信协议
维护集群的元数据信息（集群节点信息，主从角色，节点数量，节点共享数据），有2中通信方式
集中式
优点在于元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中，其他节 点读取的时候立即就可以立即感知到；不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能导致元数 据的存储压力很多中间件都会借助zookeeper集中式存储元数据。
Gossip式
gossip协议的优点在于元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上 去更新，有一定的延时，降低了压力；缺点在于元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。
网络抖动
突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常，为解决这种问题，Redis Cluster 提供了一种选项clusternodetimeout，表示当某个节点持续 timeout 的时间失联时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项，网络抖动会导致主从频 繁切换 (数据的重新复制)
Redis集群选举原理分析
当Slave发现Master状态变成Failed时，会尝试Failover，即争取成为新的Master节点，但是一个master下面会有多个Slave，这样就会出现竞争：
1. 发现Mater状态变为Fail
2. 将自己的记录的集群的currentEpoch+1（集群选举周期+1）, 并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST（发起选举请求）信息
3. 其他节点收到该请求，其他小集群的master节点发出一个ack，master节点只会对第一个收到的消息进行ack。
4. Slave计算，如果收到的ack的个数达到集群个数的一半，该Slave把自己的信息改成该小集群的Mater。
5. Slave把自己的元数据信息和自己的信息通知给其他节点，自己变成该小集群的maser。
如果手动ack的个数一样， 发起下一轮选举，继续周2，3，5步骤。
以上的2不是马上开始了，会做一个delay的时间，所有就发出去FAILOVER_AUTH_REQUEST请求的时间是不一致的，所有不会每次收到的ack都一样。
DelayTime = 500ms + random（0-500ms） + SLAVE_RANK * 1000ms
SLAVE_RANK -> slave里包含master的数据越多，排名越靠前。
集群脑裂数据丢失问题
主节点和其他节点网络不通了，从节点会变成主节点，原来主节点不知道自己网络不通了所以也会继续接受数据写服务。这时候就会同时存在2个Master节点。当老主节点重新加入的集群后，老主节点变成从节点，这个从节点数据就会从新主节点同步数据，从而老主节点数据就会丢失。
使用： min-slaves-to-write 1这个配置可以预防这个问题
只有至少有一个slave同步成功后才算master的写成功。
Zookeeper，nacos都有类似的设计，半数slave写入成功规则
作为缓存，丢少量的数据没关系，如果缓存中没数据了再重新去数据库中去拿。Redis的作用是高可用性，再打了访问来说挡住洪峰。
为什么redis必须有三个以上master
--选举机制决定的，太少的master会导致选举不成功，半数master的ACK。
Redis集群对批量操作的支持
在key的前面加一个大括{}，让么个key都放在同一个slot中去
mset {user1}:1:name Allen {user1}:age 24 {user1}:balance 100000000
