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主从复制
工作原理：
1. slave启动后，向master发送SYNC命令，master接收到SYNC命令后通过bgsave保存快照（即上文所介绍的RDB持久化），并使用缓冲区记录保存快照这段时间内执行的写命令
2. master将保存的快照文件发送给slave，并继续记录执行的写命令
3. slave接收到快照文件后，加载快照文件，载入数据
4. master快照发送完后开始向slave发送缓冲区的写命令，slave接收命令并执行，完成复制初始化
5. 此后master每次执行一个写命令都会同步发送给slave，保持master与slave之间数据的一致性
优点：
1. master能自动将数据同步到slave，可以进行读写分离，分担master的读压力
2. master、slave之间的同步是以非阻塞的方式进行的，同步期间，客户端仍然可以提交查询或更新请求
缺点：
1. 不具备自动容错与恢复功能，master或slave的宕机都可能导致客户端请求失败，需要等待机器重启或手动切换客户端IP才能恢复
2. master宕机，如果宕机前数据没有同步完，则切换IP后会存在数据不一致的问题
3. 难以支持在线扩容，Redis的容量受限于单机配置
Sentinel（哨兵）
哨兵模式基于主从复制模式，只是引入了哨兵来监控与自动处理故障。
功能主要包括：
1、监控master、slave是否正常运行
2、当master出现故障时，能自动将一个slave转换为master（大哥挂了，选一个小弟上位）
3、多个哨兵可以监控同一个Redis，哨兵之间也会自动监控
工作原理：
哨兵模式的具体工作机制： 在配置文件中通过 sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum> 来定位master的IP、端口，一个哨兵可以监控多个master数据库，只需要提供多个该配置项即可。哨兵启动后，会与要监控的master建立两条连接：
1. 一条连接用来订阅master的_sentinel_:hello频道与获取其他监控该master的哨兵节点信息
2. 另一条连接定期向master发送INFO等命令获取master本身的信息
与master建立连接后，哨兵会执行三个操作：
1. 定期（一般10s一次，当master被标记为主观下线时，改为1s一次）向master和slave发送INFO命令
2. 定期向master和slave的_sentinel_:hello频道发送自己的信息
3. 定期（1s一次）向master、slave和其他哨兵发送PING命令
发送INFO命令可以获取当前数据库的相关信息从而实现新节点的自动发现。所以说哨兵只需要配置master数据库信息就可以自动发现其slave信息。获取到slave信息后，哨兵也会与slave建立两条连接执行监控。通过INFO命令，哨兵可以获取主从数据库的最新信息，并进行相应的操作，比如角色变更等。
接下来哨兵向主从数据库的_sentinel_:hello频道发送信息与同样监控这些数据库的哨兵共享自己的信息，发送内容为哨兵的ip端口、运行id、配置版本、master名字、master的ip端口还有master的配置版本。这些信息有以下用处：
1. 其他哨兵可以通过该信息判断发送者是否是新发现的哨兵，如果是的话会创建一个到该哨兵的连接用于发送PING命令。
2. 其他哨兵通过该信息可以判断master的版本，如果该版本高于直接记录的版本，将会更新
3. 当实现了自动发现slave和其他哨兵节点后，哨兵就可以通过定期发送PING命令定时监控这些数据库和节点有没有停止服务。
如果被PING的数据库或者节点超时（通过 sentinel down-after-milliseconds master-name milliseconds 配置）未回复，哨兵认为其主观下线（sdown，s就是Subjectively —— 主观地）。如果下线的是master，哨兵会向其它哨兵发送命令询问它们是否也认为该master主观下线，如果达到一定数目（即配置文件中的quorum）投票，哨兵会认为该master已经客观下线（odown，o就是Objectively —— 客观地），并选举领头的哨兵节点对主从系统发起故障恢复。若没有足够的sentinel进程同意master下线，master的客观下线状态会被移除，若master重新向sentinel进程发送的PING命令返回有效回复，master的主观下线状态就会被移除
哨兵认为master客观下线后，故障恢复的操作需要由选举的领头哨兵来执行，选举采用Raft算法：
1. 发现master下线的哨兵节点（我们称他为A）向每个哨兵发送命令，要求对方选自己为领头哨兵
2. 如果目标哨兵节点没有选过其他人，则会同意选举A为领头哨兵
3. 如果有超过一半的哨兵同意选举A为领头，则A当选
4. 如果有多个哨兵节点同时参选领头，此时有可能存在一轮投票无竞选者胜出，此时每个参选的节点等待一个随机时间后再次发起参选请求，进行下一轮投票竞选，直至选举出领头哨兵
选出领头哨兵后，领头者开始对系统进行故障恢复，从出现故障的master的从数据库中挑选一个来当选新的master,选择规则如下：
1. 所有在线的slave中选择优先级最高的，优先级可以通过slave-priority配置
2. 如果有多个最高优先级的slave，则选取复制偏移量最大（即复制越完整）的当选
3. 如果以上条件都一样，选取id最小的slave
挑选出需要继任的slave后，领头哨兵向该数据库发送命令使其成为master，然后再向其他slave发送命令接受新的master，最后更新数据。将已经停止的旧的master更新为新的master的从数据库，使其恢复服务后以slave的身份继续运行。
优点：
1. 哨兵模式基于主从复制模式，所以主从复制模式有的优点，哨兵模式也有
2. 哨兵模式下，master挂掉可以自动进行切换，系统可用性更高
缺点：
1. 同样也继承了主从模式难以在线扩容的缺点，Redis的容量受限于单机配置
2. 需要额外的资源来启动sentinel进程，实现相对复杂一点，同时slave节点作为备份节点不提供服务
Cluster集群
哨兵模式解决了主从复制不能自动故障转移，达不到高可用的问题，但还是存在难以在线扩容，Redis容量受限于单机配置的问题。Cluster模式实现了Redis的分布式存储，即每台节点存储不同的内容，来解决在线扩容的问题。
工作原理：
1. 在Redis的每个节点上，都有一个插槽（slot），取值范围为0-16383
2. 当我们存取key的时候，Redis会根据CRC16的算法得出一个结果，然后把结果对16384求余数，这样每个key都会对应一个编号在0-16383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
3. 为了保证高可用，Cluster模式也引入主从复制模式，一个主节点对应一个或者多个从节点，当主节点宕机的时候，就会启用从节点
4. 当其它主节点ping一个主节点A时，如果半数以上的主节点与A通信超时，那么认为主节点A宕机了。如果主节点A和它的从节点都宕机了，那么该集群就无法再提供服务了 Cluster模式集群节点最小配置6个节点(3主3从，因为需要半数以上)，其中主节点提供读写操作，从节点作为备用节点，不提供请求，只作为故障转移使用
优点：
1. 无中心架构，数据按照slot分布在多个节点。
2. 集群中的每个节点都是平等的关系，每个节点都保存各自的数据和整个集群的状态。每个节点都和其他所有节点连接，而且这些连接保持活跃，这样就保证了我们只需要连接集群中的任意一个节点，就可以获取到其他节点的数据。
3. 可线性扩展到1000多个节点，节点可动态添加或删除
4. 能够实现自动故障转移，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的角色转换
缺点：
1. 客户端实现复杂，驱动要求实现Smart Client，缓存slots mapping信息并及时更新，提高了开发难度。目前仅JedisCluster相对成熟，异常处理还不完善，比如常见的“max redirect exception”
2. 节点会因为某些原因发生阻塞（阻塞时间大于 cluster-node-timeout）被判断下线，这种failover是没有必要的 3. 数据通过异步复制，不保证数据的强一致性
4. slave充当“冷备”，不能缓解读压力
5. 批量操作限制，目前只支持具有相同slot值的key执行批量操作，对mset、mget、sunion等操作支持不友好
6. key事务操作支持有线，只支持多key在同一节点的事务操作，多key分布不同节点时无法使用事务功能
7. 不支持多数据库空间，单机redis可以支持16个db，集群模式下只能使用一个，即db 0 Redis Cluster模式不建议使用pipeline和multi-keys操作，减少max redirect产生的场景。
总结
本文介绍了Redis集群方案的三种模式，其中主从复制模式能实现读写分离，但是不能自动故障转移；哨兵模式基于主从复制模式，能实现自动故障转移，达到高可用，但与主从复制模式一样，不能在线扩容，容量受限于单机的配置；Cluster模式通过无中心化架构，实现分布式存储，可进行线性扩展，也能高可用，但对于像批量操作、事务操作等的支持性不够好。三种模式各有优缺点，可根据实际场景进行选择。
注：发现问题请联系我进行订正，感谢
标签：主从复制,slave,redis,模式,哨兵,三种,master,解析,节点 From： https://blog.csdn.net/CSDN_JS11/article/details/144153518