模式类型
主从模式（redis2.8版本之前的模式）、哨兵sentinel模式（redis2.8及之后的模式）、redis cluster模式（redis3.0版本之后）
主从模式原理
同Mysql主从复制的原因一样，Redis虽然读取写入的速度都特别快，但是也会产生读压力特别大的情况。为了分担读压力，Redis支持主从复制，Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构，Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步。下图为级联结构。
优点：
1、解决数据备份问题
2、做到读写分离，提高服务器性能
缺点：
1、每个客户端连接redis实例的时候都是指定了ip和端口号的，如果所连接的redis实例因为故障下线了，而主从模式也没有提供一定的手段通知客户端另外可连接的客户端地址，因而需要手动更改客户端配置重新连接
2、主从模式下，如果主节点由于故障下线了，那么从节点因为没有主节点而同步中断，因而需要人工进行故障转移工作
3、无法实现动态扩容
sentinel模式
Sentinel（哨兵）是Redis的高可用性解决方案：由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统可以监视任意多个主服务器，以及这些主服务器属下的所有从服务器，并在被监视的主服务器进入下线状态时，自动将下线主服务器属下的某个从服务器升级为新的主服务器。
例如：
优点
1、Master 状态监测
2、如果Master 异常，则会进行Master-slave 转换，将其中一个Slave作为Master，将之前的Master作为Slave
3、Master-Slave切换后，master_redis.conf、slave_redis.conf和sentinel.conf的内容都会发生改变，即master_redis.conf中会多一行slaveof的配置，sentinel.conf的监控目标会随之调换
缺点：
1、如果是从节点下线了，sentinel是不会对其进行故障转移的，连接从节点的客户端也无法获取到新的可用从节点
2、无法实现动态扩容
cluster模式
在这个图中，每一个蓝色的圈都代表着一个redis的服务器节点。它们任何两个节点之间都是相互连通的。客户端可以与任何一个节点相连接，然后就可以访问集群中的任何一个节点。对其进行存取和其他操作。
一般集群建议搭建三主三从架构，三主提供服务，三从提供备份功能。每一个节点都存有这个集群所有主节点以及从节点的信息。
它们之间通过互相的ping-pong判断是否节点可以连接上。如果有一半以上的节点去ping一个节点的时候没有回应，集群就认为这个节点宕机了，然后去连接它的备用节点。如果某个节点和所有从节点全部挂掉，我们集群就进入faill状态。还有就是如果有一半以上的主节点宕机，那么我们集群同样进入发力了状态。这就是我们的redis的投票机制，具体原理如下图所示：
(1)投票过程是集群中所有master参与,如果半数以上master节点与master节点通信超时(cluster-node-timeout),认为当前master节点挂掉.
(2):什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?
a:如果集群任意master挂掉,且当前master没有slave.集群进入fail状态,也可以理解成集群的slot映射[0-16383]不完整时进入fail状态. ps : redis-3.0.0.rc1加入cluster-require-full-coverage参数,默认关闭,打开集群兼容部分失败.
b:如果集群超过半数以上master挂掉，无论是否有slave，集群进入fail状态.
原理：
优点：
1、有效的解决了redis在分布式方面的需求
2、遇到单机内存，并发和流量瓶颈等问题时，可采用Cluster方案达到负载均衡的目的
3、可实现动态扩容
4、P2P模式，无中心化
5、通过Gossip协议同步节点信息
6、自动故障转移、Slot迁移中数据可用
缺点：
1、架构比较新，最佳实践较少
2、为了性能提升，客户端需要缓存路由表信息
3、节点发现、reshard操作不够自动化
总结
主从复制是为了数据备份，哨兵是为了高可用，Redis主服务器挂了哨兵可以切换，集群则是因为单实例能力有限，搞多个分散压力，简短总结如下：
主从模式：备份数据、负载均衡，一个Master可以有多个Slaves。
sentinel发现master挂了后，就会从slave中重新选举一个master。
cluster是为了解决单机Redis容量有限的问题，将数据按一定的规则分配到多台机器。
sentinel着眼于高可用，Cluster提高并发量。
1.主从模式：读写分离，备份，一个Master可以有多个Slaves。
2.哨兵sentinel：监控，自动转移，哨兵发现主服务器挂了后，就会从slave中重新选举一个主服务器。
3.集群：为了解决单机Redis容量有限的问题，将数据按一定的规则分配到多台机器，内存/QPS不受限于单机，可受益于分布式集群高扩展性。
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