在Redis中，与Sentinel（哨兵）实现的高可用相比，集群（cluster）更多的是强调数据的分片或者是节点的伸缩性，如果在集群的主节点上加入对应的从节点，集群还可以自动故障转移，因此相比Sentinel（哨兵）还是有不少优势的。
以下简单测试Redis的集群（单机多实例的模式），来体验一下集群的自动故障转移功能，同时结合Python，来观察自动故障转移过程中应用程序端的表现。
redis集群实例安装
启动6个redis集群实例，集群模式，除了正常的配置项目之外，需要在每个主节点中增加集群配置
cluster-enabled yes # 开启集群模 cluster-node-timeout 1000 # 节点超时时间，单位毫秒，设置一个较小的超时时间，目的是为了后面测试自动故障转移的效果
分配slot & 主节点握手
主节点分配slot给主节点，三个主节点分配16383个slot
8001主----->8004从
8002主----->8005从
8003主----->8006从
#!/bin/bash
for ((i=0;i<=16383;i++))
do
if [ $i -le 5461 ]; then
/usr/local/redis5_1/bin/redis-cli -h 127.0.0.1 -p 8001 -a root CLUSTER ADDSLOTS $i
elif [ $i -gt 5461 ]&&[ $i -le 10922 ]; then
/usr/local/redis5_1/bin/redis-cli -h 127.0.0.1 -p 8002 -a root CLUSTER ADDSLOTS $i
elif [ $i -gt 10922 ]; then
/usr/local/redis5_1/bin/redis-cli -h 127.0.0.1 -p 8003 -a root CLUSTER ADDSLOTS $i
fi
done
分配完slot之后，在第一个主节点上执行cluster meet 127.0.0.1 8002，cluster meet 127.0.0.1 8003
无须在其他两个主节点上meet另外两个主节点，随后三个主节点之间关系确定会自动确定，目前集群中是三个主节点
添加主节点对应的从节点，需要登录到每个主节点的实例上，执行
三个从节点分别加入到主节点之后，此时6个节点全部加入到集群中
Python连接至集群测试
这里需要安装redis-py-cluster依赖包
#!/usr/bin/env python3
import time
from time import ctime,sleep
from rediscluster import StrictRedisCluster
startup_nodes = [
{"host":"111.231.253.***", "port":8001},
{"host":"111.231.253.***", "port":8002},
{"host":"111.231.253.***", "port":8003},
{"host":"111.231.253.***", "port":8004},
{"host":"111.231.253.***", "port":8005},
{"host":"111.231.253.***", "port":8006}
]
redis_conn= StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True,password="root")
for i in range(0, 100000):
try:
redis_conn.set(‘name‘ + str(i), str(i))
print(‘setting name‘ + str(i) +"--->" + time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘,time.localtime(time.time())))
except:
print("connect to redis cluster error")
time.sleep(2)
执行上述写入测试脚本之后，数据基本上均匀地落在三个节点上
自动故障转移测试
修改Python脚本，每隔1s写入一条数据，目的是便于观察在主节点宕机，集群自动故障转移这个时间段之之内（1s钟左右），对于应用程序的影响，或者说应用程序在自动故障转移前后的表现。
如下脚本循环往Redis集群中写入数据，执行期间，强制杀掉一个主节点，观察应用程序连接情况。
同时，如果发生异常，暂停应用程序2s，因为上面一开始配置的集群故障转移时间是1s，如果应用程序暂停2s，完全可以跳过故障转移的过程，
当故障转移完成之后，应用程序又恢复成正常状态，虽然8001节点宕机，应用程序继续连接8001节点，但是应用程序完全无感知。
import time
from time import ctime,sleep
from rediscluster import StrictRedisCluster
startup_nodes = [
{"host":"111.231.253.***", "port":8001},
{"host":"111.231.253.***", "port":8002},
{"host":"111.231.253.***", "port":8003},
{"host":"111.231.253.***", "port":8004},
{"host":"111.231.253.***", "port":8005},
{"host":"111.231.253.***", "port":8006}
]
redis_conn= StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True,password="root")
for i in range(0, 100000):
try:
redis_conn.set(‘name‘ + str(i), str(i))
print(‘setting name‘ + str(i) +"--->" + time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘,time.localtime(time.time())))
time.sleep(1)
except:
print("connect to redis cluster error")
time.sleep(2)
发现在杀掉主节点之后，仅发生了一次连接错误，随后因为Redis集群的自动故障转移成功，对应于程序来说是透明的，因此应用程序随后正常工作，不受其中一个主节点宕机的影响。
集群此时的状态，8001节点宕机，明显，8001对应的从节点8004接管主节点，升级为master，对外提供服务
观察升级为主节点的8004实例日志，会发现在强制杀掉原8001主节点之后，1秒钟之内，成功替代8001升级为master节点
如果在故障转移的过程中，没有应用程序访问Redis，应用程序甚至完全不知道Redis集群发生了故障转移，只要不发生集群中某一个节点的主从节点同时宕机，整个集群就没有问题，且对应用程序完全透明。
随后重启宕机的8001节点，会发现8001节点自动变为其原从节点（8004）的从节点
整体上来看，Redis集群的配置和使用以及自动故障转移还是比较简单易容的，这里没有用redis-trib.rb 而是采用手动分配slot和创建集群的方式，目的是了解完整的配置流程。
需要注意的是：
1，如果开启了密码验证模式，所有的主从节点必须配置masterauth，因为某一个节点宕机重启之后，会自动变为从节点，此时如果想要从master复制数据，就必须需要主节点的密码
2，StrictRedisCluster决定了所有主从节点的密码必须要是一样的。
表面上看Redis集群简单易用，自动故障转移是没有问题的，保证了高可用，看似没有问题。
如果细想，这个过程还是有问题的，有没有发现，虽然故障转移保证了高可用，但是当从节点升级为主节点之后，如果保证升级为主节点的从节点（8004）一定能够完全复制原主节点（8001）上的数据？
这个就类似于MySQL的半同步复制，主节点上的数据，一定要同步（虽然是relaylog）到从节点，主节点才会提交。
不过回头想想，取决于如何去对待Redis或者怎么使用Redis，Redis更多的时候是作为一个缓存使用，而不是落地的数据库，既然是缓存，就应该更多地去考虑性能。
原文地址：https://www.cnblogs.com/wy123/p/10325904.html