Redis单机升级到集群那些事儿，改造过程和注意点聊聊

Redis单机升级到集群那些事儿，改造过程和注意点聊聊

这事儿其实就像一个小卖部干大了，得开成分店一样，最开始用单机Redis，啥都往里放，简单省事，但业务量一上来，就怕它万一扛不住或者机器一挂全完了,这时候就得考虑升级成集群了。

先说改造过程，大体上分几步走：

第一，动手之前得想清楚，不是所有情况都需要集群，如果数据量不大，或者主要是用来做缓存、丢了也能从数据库重新捞，那用主从备份加哨兵模式可能更简单，集群主要是解决海量数据存储和高并发写入的问题，因为它能把数据分片存到多台机器上，根据《Redis设计与实现》这本书里的观点,集群模式的核心就是数据分片和节点间通信。

第二，设计好数据怎么分，这是最关键的一步，Redis集群把数据分成16384个槽位，每个节点负责一部分，改造前，你得评估现有的数据，想想怎么平滑地迁移过去，那些需要同时操作多个键的命令（像集合的交集、并集），在集群里可能就不好使了，因为相关的键可能不在同一个节点上，这就得提前调整业务代码，避免用这类操作，或者把它们放到同一个节点上（通过设计相同的键前缀）。

第三，搭建集群环境，你得准备好几台服务器，每台上面运行一个Redis实例作为集群节点，根据Redis官方文档的指引，可以用redis-trib.rb（老版本）或者redis-cli --cluster命令（新版本）来创建集群、分配槽位,这个过程就像给新店分配货品和柜台一样。

第四，迁移数据，这是最麻烦的，不能简单地把单机里的数据文件拷贝过去就完事，常用的办法是“双写”一段时间：就是改造你的应用程序，在往老的单机Redis写数据的同时，也往新的集群里写，等数据同步得差不多了，再把读请求也慢慢切到集群上，最后彻底关掉单机，还有一种工具化的方式，比如用redis-cli --cluster import命令,但线上操作要非常小心。

第五，改应用程序的配置，以前你的程序可能只连一个Redis地址，现在要改成连接集群的多个节点地址，好在很多语言的Redis客户端（比如Java的Jedis、Python的redis-py）都支持集群模式，你只需要把集群的节点列表配进去，客户端自己会去发现整个集群的拓扑结构，并知道哪个键该找哪个节点，客户端得用对版本,太老的库可能不支持集群协议。

再聊聊注意点，坑不少：

1. 网络和资源：集群节点之间需要频繁通信，网络一定要稳定，延迟不能太高，而且每台机器的配置最好差不多，避免“木桶效应”。
2. 客户端兼容性：前面提了，一定要用支持集群协议的客户端，并且了解它的行为，当集群在做槽位迁移或者节点故障转移时，客户端可能会收到“MOVED”或“ASK”这样的重定向指令，好的客户端库会正确处理,差的可能就报错了。
3. 运维复杂度飙升：从管一个实例变成管一堆实例，监控、备份、扩容都变复杂了，备份不再是简单地拷贝一个RDB文件，你需要考虑所有节点的数据一致性，扩容（增加节点）或者缩容虽然集群支持，但操作起来有步骤,弄不好会影响服务。
4. 有些命令受限：在集群模式下，所有操作单个键的命令都能用，但涉及多个键的操作，要求所有这些键必须在同一个槽位，否则会报错，这就需要在设计键名时动脑筋，比如用“哈希标签”强制把有关联的键放到同一个槽位。
5. 测试一定要充分：在上生产环境之前，必须在测试环境完整地走一遍流程，模拟迁移过程，模拟节点宕机，看看客户端会不会卡住或者报错，看看业务功能是否都正常，这是最重要的,能避免半夜被叫起来处理故障。

从单机升级到集群是条不归路，带来了性能和可靠性的提升，但也带来了显著的复杂性和运维成本，千万别为了用集群而用集群，根据业务的实际压力和未来规划来做决定，改造过程要像做手术一样，计划周密，步步为营，随时准备回滚，多看看官方文档和社区里其他人的经验分享,能少走很多弯路。