• 分片策略（Sharding）：分库分表？水平切片？垂直切片？
• 数据迁移：当数据分布发生拓扑变化的时候，怎么把数据从原来的节点迁移到新的节点上？
• 集群管理：如何管理整个集群，如何把用户请求定向到某个特定的节点上？

这些问题很很多不同的解法，在不同的使用场景，不同的数据库设计结构下有不同的选择。大体上讲，因为相对简单，NoSQL在这个方面的解决方案较传统SQL数据库使用更广泛。我们不妨来看看开源社区中使用最普遍的分布式解决方案之一：Redis Cluster，看看它是如何解决分布式的问题。

Redis Cluster是一个Redis的分布式部署形式，使用数据分片的办法把数据分配到不同的节点；每个节点可以有自己的备份节点（一个或多个）。整个集群之上另有一个叫做Redis Sentinel的分布式组件用以提供更丰富的HA能力。

下面我们就前一个章节提到的问题来看看Redis Cluster的解决方案。

Redis Cluster使用 Slot 的概念：作为一个KV系统，它把每个的值hash成0 ~ 16383之间的一个数。这个hash值被用来确定对应的数据存储在哪个节点中。集群中的每个节点都存储了一份类似路由表的东西，描述每个节点所拥有的 Slots；当用户请求一个不在本机的key的时候，它可以根据这个路由表找到正确的服务节点，然后回复给用户一个moved，告知用户正确的服务节点。

• slot = CRC16(key) % 16383；
• 是集群内数据管理和迁移的最小单位，保证数据管理的粒度易于管理；
• 每个节点都知道slot在集群中的分布，并能把对应信息回复给无法服务的请求。
• 节点之间保持通信

下面图例就是一个简单的、最小的3节点Redis Cluster数据分配例子。

Redis的备份是最简单的Master-Slave备份。每个主节点都可以有若干个从节点跟随；从节点（Replica）可以提供高可靠性（HA)，也可以用作只读节点提供高吞吐量。

通过加入针对每个节点的复制备份能力，Redis Cluster在单个数据粒度上提供了高可用性。整个部署架构从前一张图中的简单分布式Sharding结构演变为下图中所示的结构。

数据备份架构中，主节点把自己的状态通过AOF异步（缺省方式）传送给从节点。多个从节点可以使用级联的方式传输数据，而不用全部都从主节点获得，以此减轻对主节点的性能压力。从节点不光可以用来备份数据保证高可用，也可以担任只读节点的任务，提供压力分流。

Redis Cluster中的数据迁移又称作Reshard，一般是因为有节点的变化或者是做load balancing。简单的讲，Reshard就是把一些slots从一个节点转移到另一个节点。

1. 接收到migrate命令的分片，即迁出分片，将对应的key进行序列化后发往迁入分片，并阻塞等待迁入分片的返回。
2. 迁入分片通过restore-asking命令将收到的key进行应用，并返回成功给迁出分片。
3. 迁出分片收到应答后，删除对应的key，并将migrate命令转化为del命令并同步给同步和记录到AOF中供replicas消费，完成迁移。

上面图例就是一个Reshard的流程示意，我们用一个string b来指代若干个slots；图中的数字代表步骤的顺序。

Redis Cluster集群管理引入了一个新的组件，叫做Redis Sentinel，在整个集群的纬度上提供高可用的能力。简单的讲，它类似一个集群的Registry，包含监控、报警、自动切换、配置管理等常见功能。另外，Sentinel本身也是分布式部署，采用多数派算法维持状态的一致性。

• Sentinels监视所有的数据节点
• Sentinels监视所有其他Sentinels
• 当Sentinels对节点宕机达成共识之后，选举出一个新的master（升级）并完成各种配置方面的联动

以我们在上面《数据备份》小节中的系统架构为基础，加上Sentinel，以及高可用的代理节点（HAProxy），就是一个典型的Redis Cluster部署形态。

小结