认识达内从这里开始

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习计算机编程开发等达内课程，而本文我们就简单来了解一下，缓存应用模式都有哪些类型。

主从(master-replica)

前面说过单机节点存在诸多问题，很少在生产环境上使用。在实际项目中，有些项目的存储容量要求其实并不是特别的高(比如常规的16G或者32G就已经足够使用)，但是需要保证数据的可靠、并且支持大并发量请求，这种情况下，就可以选择主从部署的方式。

主从模式按照读写分离的策略来提升整体的请求处理能力：

主节点(Master)同时对外提供读和写操作

从节点(Slave)通过replicate同步的方式，从主节点复制数据，保持自身数据与主节点一致

从节点只能对外提供读操作

当然，对于读多写少类的操作，为了提升整体读请求的处理能力，可以采用一主多从的方式：

所有的从节点都从主节点进行数据同步，这样会导致主节点的同步处理压力过大而成为瓶颈。为了解决这个问题，redis还支持了从slave节点分发的能力：

Redis的主从模式重点在于解决整体的承压能力，利用从节点分担读取操作的压力。但是其在容错恢复等可靠性层面欠缺明显，不具备自动的故障转移与恢复能力：

如果slave从节点宕机，整个redis依旧可以正常提供服务，待slave节点重新启动后，可以恢复从master节点的数据同步、然后继续提供服务。

如果master主节点宕机，则redis功能受损，无法继续提供写服务，直到手动修复master节点方可恢复。

当然，master节点故障后，也可以手动将其中一个从节点切换为新的master节点来恢复故障。而原先的master节点恢复后，需要手动将其降级为slave节点，对外提供只读服务。

实际使用的时候，手动故障恢复的时效无法得到保证，为了支持自动的故障转移与恢复能力，Redis在主从模式的基础上进行优化增强，提供了哨兵(Sentinel)架构模式。

哨兵(sentinel)

哨兵模式是在现代自动化系统里面常见的一种模式。比如特斯拉汽车就配置了哨兵模式，当车辆停车锁定并启动哨兵模式时，会通过车辆四周的摄像头持续的监控车辆四周的环境，如果发现异常则启动报警系统。

同样地，在软件架构领域，也可以通过设定一些主进程之外的辅助进程，充当“哨兵”的角色时刻监控着主服务，一旦主服务出现异常则进行报警或者自动介入辅助故障转移，以大限度的保证系统功能的持续性。

哨兵可以准实时的监控着组网内所有的节点的状态信息，如果判定master节点宕机之后，所有的sentinel节点会一起推选出一个新的master节点。由于sentinel哨兵节点需要承担着master节点推选的责任，所以实施的时候要去sentinel节点个数必须为奇数(比如3个、5个等)，这是为了保证投票的时候不会出现平局的情况。

在哨兵模式下：

如果Redis的master节点宕机之后，Sentinel监控到之后，需要先判定确认master节点已经宕机，然后会从剩余存活的slave节点中投票选出一个新的节点作为master节点。

Sentinel监控到此前宕机的master节点重新恢复之后，会将其作为slave节点，挂到现有的新的master节点下面。

哨兵模式有效的解决了高可用的问题，保证了主节点的自动切换操作，进一步保障了Redis缓存节点的可靠性。但是，不管是哨兵模式还是主从模式，其增加的多台部署机器，都仅仅是扩展其承压能力与可靠性，并没有解决分布式场景下对于集中缓存容量的焦虑——只能适用于数据量有限的场景。

成年人的世界总是贪婪的。如果我们既想要保证Redis的可靠性与承压性，还想要突破容量上的限制，就需要Redis的集群模式登场了。

集群(cluster)

Redis提供了去中心化的集群部署模式，集群内所有Redis节点之间两两连接，而很多的客户端工具会根据key将请求分发到对应的分片下的某一个节点上进行处理。

一个的Redis集群部署场景如下图所示：

在Redis集群里面，又会划分出分区的概念，一个集群中可有多个分区。分区有几个特点：

同一个分区内的Redis节点之间的数据完全一样，多个节点保证了数据有多份副本冗余保存，且可以提供高可用保障。

不同分片之间的数据不相同。

通过水平增加多个分片的方式，可以实现整体集群的容量的扩展。

按照Cluster模式进行部署的时候，要求少需要部署6个Redis节点(3个分片，每个分片中1主1从)，其中集群中每个分片的master节点负责对外提供读写操作，slave节点则作为故障转移使用(master出现故障的时候充当新的master)、对外提供只读请求处理。

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