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转载自 http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/2285470
一、Redis Cluster主要特性和设计
集群目标
1）高性能和线性扩展，最大可以支撑到1000个节点；Cluster架构中无Proxy层，Master与slave之间使用异步replication，且不存在操作的merge。（即操作不能跨多个nodes，不存在merge层）
2）一定程度上保证writes的安全性，需要客户端容忍一定程度的数据丢失：集群将会尽可能（best-effort）保存客户端write操作的数据；通常在failover期间，会有短暂时间内的数据丢失（因为异步replication引起）；当客户端与少数派的节点处于网络分区时（network partition），丢失数据的可能性会更高。（因为节点有效性检测、failover需要更长的时间）
3）可用性：只要集群中大多数master可达、且失效的master至少有一个slave可达时，集群都可以继续提供服务；同时“replicas migration”可以将那些拥有多个slaves的master的某个slave，迁移到没有slave的master下，即将slaves的分布在整个集群相对平衡，尽力确保每个master都有一定数量的slave备份。
（Redis Cluster集群有多个shard组成，每个shard可以有一个master和多个slaves构成，数据根据hash slots配额分布在多个shard节点上，节点之间建立双向TCP链接用于有效性检测、Failover等，Client直接与shard节点进行通讯；Cluster集群没有Proxy层，也没有中央式的Master用于协调集群状态或者state存储；集群暂不提供动态reblance策略）
备注：下文中提到的query、查询等语义，泛指redis的读写操作。
Mutli-key操作
Redis单实例支持的命令，Cluster也都支持，但是对于“multi-key”操作（即一次RPC调用中需要进行多个key的操作）比如Set类型的交集、并集等，则要求这些key必须属于同一个node。Cluster不能进行跨Nodes操作，也没有nodes提供merge层代理。
Cluster中实现了一个称为“hash tags”的概念，每个key都可以包含一个自定义的“tags”，那么在存储时将根据tags计算此key应该分布在哪个nodes上（而不是使用key计算，但是存储层面仍然是key）；此特性，可以强制某些keys被保存在同一个节点上，以便于进行“multikey”操作，比如“foo”和“{foo}.student”将会被保存在同一个node上。不过在人工对slots进行resharding期间，multikey操作可能不可用。
我们在Redis单例中，偶尔会用到“SELECT”指令，即可以将key保存在特定的database中（默认database索引号为0）；但是在Cluster环境下，将不支持SELECT命令，所有的key都将保存在默认的database中。
客户端与Server角色
集群中nodes负责存储数据，保持集群的状态，包括keys与nodes的对应关系（内部其实为slots与nodes对应关系）。nodes也能够自动发现其他的nodes，检测失效的节点，当某个master失效时还应该能将合适的slave提升为master。
为了达成这些行为，集群中的每个节点都通过TCP与其他所有nodes建立连接，它们之间的通信协议和方式称为“Redis Cluster Bus”。Nodes之间使用gossip协议（参见下文备注）向其他nodes传播集群信息，以达到自动发现的特性，通过发送ping来确认其他nodes工作正常，也会在合适的时机发送集群的信息。当然在Failover时（包括人为failover）也会使用Bus来传播消息。
（gossip：最终一致性，分布式服务数据同步算法，node首选需要知道（可以读取配置）集群中至少一个seed node，此node向seed发送ping请求，此时seed节点pong返回自己已知的所有nodes列表，然后node解析nodes列表并与它们都建立tcp连接，同时也会向每个nodes发送ping，并从它们的pong结果中merge出全局nodes列表，并逐步与所有的nodes建立连接.......数据传输的方式也是类似，网络拓扑结构为full mesh）
因为Node并不提供Proxy机制，当Client将请求发给错误的nodes时（此node上不存在此key所属的slot），node将会反馈“MOVED”或者“ASK”错误信息，以便Client重新定向到合适的node。理论上，Client可以将请求发送给任意一个nodes，然后根据在根据错误信息转发给合适的node，客户端可以不用保存集群的状态信息，当然这种情况下性能比较低效，因为Client可能需要2次TCP调用才能获取key的结果，通常客户端会缓存集群中nodes与slots的映射关系，并在遇到“Redirected”错误反馈时，才会更新本地的缓存。
安全写入（write safety）
在Master-slaves之间使用异步replication机制，在failover之后，新的Master将会最终替代其他的replicas（即slave）。在出现网络分区时（network partition），总会有一个窗口期（node timeout）可能会导致数据丢失；不过，Client与多数派的Master、少数派Master处于一个分区（网络分区，因为网络阻断问题，导致Clients与Nodes被隔离成2部分）时，这两种情况下影响并不相同。
1）write提交到master，master执行完毕后向Client反馈“OK”，不过此时可能数据还没有传播给slaves（异步replication）；如果此时master不可达的时间超过阀值（node timeout，参见配置参数），那么将触发slave被选举为新的Master（即Failover），这意味着那些没有replication到slaves的writes将永远丢失了！
2）还有一种情况导致数据丢失：
A）因为网络分区，此时master不可达，且Master与Client处于一个分区，且是少数派分区。
B）Failover机制，将其中一个slave提升为新Master。
C）此后网络分区消除，旧的Master再次可达，此时它将被切换成slave。
D）那么在网络分区期间，处于少数派分区的Client仍然将write提交到旧的Master，因为它们觉得Master仍然有效；当旧的Master再次加入集群，切换成slave之后，这些数据将永远丢失。
在第二种情况下，如果Master无法与其他大多数Masters通讯的时间超过阀值后，此Master也将不再接收Writes，自动切换为readonly状态。当网络分区消除后，仍然会有一小段时间，客户端的write请求被拒绝，因为此时旧的Master需要更新本地的集群状态、与其他节点建立连接、角色切换为slave等等，同时Client端的路由信息也需要更新。
只有当此master被大多数其他master不可达的时间达到阀值时，才会触发Failover，这个时间称为NODE_TIMEOUT，可以通过配置设定。所以当网络分区在此时间被消除的话，writes不会有任何丢失。反之，如果网络分区持续时间超过此值，处于“小分区”（minority）端的Master将会切换为readonly状态，拒绝客户端继续提交writes请求，那么“大分区”端将会进行failover，这意味着NODE_TIMEOUT期间发生在“小分区”端的writes操作将丢失（因为新的Master上没有同步到那些数据）。
可用性
处于“小分区”的集群节点是不可用的；“大分区”端必须持有大多数Masters，同时每个不可达的Master至少有一个slave也在“大分区”端，当NODE_TIMEOUT时，触发failover，此后集群才是可用的。Redis Cluster在小部分nodes失效后仍然可以恢复有效性，如果application希望大面积节点失效仍然有效，那么Cluster不适合这种情况。
比如集群有N个Master，且每个Master都有一个slave，那么集群的有效性只能容忍一个节点（master）被分区隔离（即一个master处于小分区端，其他处于大分区端），当第二个节点被分区隔离之前仍保持可用性的概率为1 - (1/(N * 2 - 1))（解释：当第一个节点失效后，剩余N * 2 -1个节点，此时没有slave的Master失效的概率为1/(N * 2 -1)）。比如有5个Master，每个Master有一个slave，当2个nodes被隔离出去（或者失效）后，集群可用性的概率只有1/(5 * 2 - 1) = 11.11%，因此集群不再可用。
幸好Redis Cluster提供了“replicas migration”机制，在实际应用方面，可以有效的提高集群的可用性，当每次failover发生后，集群都会重新配置、平衡slaves的分布，以更好的抵御下一次失效情况的发生。（具体参见下文）
性能
Redis Cluster并没有提供Proxy层，而是告知客户端将key的请求转发给合适的nodes。Client保存集群中nodes与keys的映射关系（slots），并保持此数据的更新，所以通常Client总能够将请求直接发送到正确的nodes上。因为采用异步replication，所以master不会等待slaves也保存成功后才向客户端反馈结果，除非显式的指定了WAIT指令。multi-key指令仅限于单个节点内，除了resharding操作外，节点的数据不会在节点间迁移。每个操作只会在特定的一个节点上执行，所以集群的性能为master节点的线性扩展。同时，Clients与每个nodes保持链接，所以请求的延迟等同于单个节点，即请求的延迟并不会因为Cluster的规模增大而受到影响。高性能和扩展性，同时保持合理的数据安全性，是Redis Cluster的设计目标。
Redis Cluster没有Proxy层，Client请求的数据也无法在nodes间merge；因为Redis核心就是K-V数据存储，没有scan类型（sort，limit，group by）的操作，因此merge操作并不被Redis Cluster所接受，而且这种特性会极大增加了Cluster的设计复杂度。（类比于mongodb）
二、Cluster主要组件
keys分布模型
集群将key分成16384个slots（hash 槽），slot是数据映射的单位，言外之意，Redis Cluster最多支持16384个nodes（每个nodes持有一个slot）。集群中的每个master持有16384个slots中的一部分，处于“stable”状态时，集群中没有任何slots在节点间迁移，即任意一个hash slot只会被单个node所服务（master，当然可以有多个slave用于replicas，slave也可以用来扩展read请求）。keys与slot的映射关系，是按照如下算法计算的：HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384。其中CRC16是一种冗余码校验和，可以将字符串转换成16位的数字。
hash tags
在计算hash slots时有一个意外的情况，用于支持“hash tags”；hash tags用于确保多个keys能够被分配在同一个hash slot中，用于支持multi-key操作。hash tags的实现比较简单，key中“{}”之间的字符串就是当前key的hash tags，如果存在多个“{}”，首个符合规则的字符串作为hash tags，如果“{}”存在多级嵌套，那么最内层首个完整的字符串作为hash tags，比如“{foo}.student”，那么“foo”是hash tags。如果key中存在合法的hash tags，那么在计算hash slots时，将使用hash tags，而不再使用原始的key。即“foo”与“{foo}.student”将得到相同的slot值，不过“{foo}.student”仍作为key来保存数据，即redis中数据的key仍为“{foo}.student”。
集群节点的属性
集群中每个节点都有唯一的名字，称之为node ID，一个160位随机数字的16进制表示，在每个节点首次启动时创建。每个节点都将各自的ID保存在实例的配置文件中，此后将一直使用此ID，或者说只要配置文件不被删除，或者没有使用“CLUSTER RESET”指令重置集群，那么此ID将永不会修改。
集群通过node ID来标识节点，而不是使用IP + port，因为node可以修改它的IP和port，不过如果ID不变，我们仍然认定它是集群中合法一员。集群可以在cluster Bus中通过gossip协议来探测IP、port的变更，并重新配置。
node ID并不是与node相关的唯一信息，不过是唯一一个全局一致的。每个node还持有如下相关的信息，有些信息是关系集群配置的，其他的信息比如最后ping时间等。每个node也保存其他节点的IP、Port、flags（比如flags表示它是master还是slave）、最近ping的时间、最近pong接收时间、当前配置的epoch、链接的状态，最重要的是还包含此node上持有的hash slots。这些信息均可通过“CLUSTER NODES”指令开查看。
Cluster Bus
每个Node都有一个特定的TCP端口，用来接收其他nodes的链接；此端口号为面向Client的端口号 + 10000，比如果客户端端口号为6379，那么次node的BUS端口号为16379，客户端端口号可以在配置文件中声明。由此可见，nodes之间的交互通讯是通过Bus端口进行，使用了特定的二进制协议，此端口通常应该只对nodes可用，可以借助防火墙技术来屏蔽其他非法访问。
集群拓扑
Redis Cluster中每个node都与其他nodes的Bus端口建立TCP链接（full mesh，全网）。比如在由N各节点的集群中，每个node有N-1个向外发出的TCP链接，以及N-1个其他nodes发过来的TCP链接；这些TCP链接总是keepalive，不是按需创建的。如果ping发出之后，node在足够长的时间内仍然没有pong响应，那么次node将会被标记为“不可达”，那么与此node的链接将会被刷新或者重建。Nodes之间通过gossip协议和配置更新的机制，来避免每次都交互大量的消息，最终确保在nodes之间的信息传送量是可控的。
节点间handshake
Nodes通过Bus端口发送ping、pong；如果一个节点不属于集群，那么它的消息将会被其他nodes全部丢弃。一个节点被认为是集群成员的方式有2种：
1）如果此node在“Cluster meet”指令中引入，此命令的主要意义就是将指定node加入集群。那么对于当前节点，将认为指定的node为“可信任的”。（此后将会通过gossip协议传播给其他nodes）
2）当其他nodes通过gossip引入了新的nodes，这些nodes也是被认为是“可信任的”。
只要我们将一个节点加入集群，最终此节点将会与其他节点建立链接，即cluster可以通过信息交换来自动发现新的节点，链接拓扑仍然是full mesh。
三、重定向与resharding
MOVED重定向
理论上，Client可以将请求随意发给任何一个node，包括slaves，此node解析query，如果可以执行（比如语法正确，multiple keys都应该在一个node slots上），它会查看key应该属于哪个slot、以及此slot所在的nodes，如果当前node持有此slot，那么query直接执行即可，否则当前node将会向Client反馈“MOVED”错误：
错误信息中包括此key对应的slot（3999），以及此slot所在node的ip和port，对于Client 而言，收到MOVED信息后，它需要将请求重新发给指定的node。不过，当node向Client返回MOVED之前，集群的配置也在变更（节点调整、resharding、failover等，可能会导致slot的位置发生变更），此时Client可能需要等待更长的时间，不过最终node会反馈MOVED信息，且信息中包含指定的新的node位置。虽然Cluster使用ID标识node，但是在MOVED信息中尽可能的暴露给客户端便于使用的ip + port。
当Client遇到“MOVED”错误时，将会使用“CLUSTER NODES”或者“CLUSTER SLOTS”指令获取集群的最新信息，主要是nodes与slots的映射关系；因为遇到MOVED，一般也不会仅仅一个slot发生的变更，通常是一个或者多个节点的slots发生了变化，所以进行一次全局刷新是有必要的；我们还应该明白，Client将会把集群的这些信息在被缓存，以便提高query的性能。
还有一个错误信息：“ASK”，它与“MOVED”都属于重定向错误，客户端的处理机制基本相同，只是ASK不会触发Client刷新本地的集群信息。
集群运行时重新配置（live reconfiguration）
我们可以在Cluster运行时增加、删除nodes，这两种操作都会导致：slots在nodes的迁移；当然这种机制也可用来集群数据的rebalance等等。
1）集群中新增一个node，我们需要将其他nodes上的部分slots迁移到此新nodes上，以实现数据负载的均衡分配。
2）集群中移除一个node，那么在移除节点之前，必须将此节点上（如果此节点没有任何slaves）的slots迁移到其他nodes。
3）如果数据负载不均衡，比如某些slots数据集较大、负载较大时，我们需要它们迁移到负载较小的nodes上（即手动resharding），以实现集群的负载平衡。
Cluster支持slots在nodes间移动；从实际的角度来看，一个slot只是一序列keys的逻辑标识，所以Cluster中slot的迁移，其实就是一序列keys的迁移，不过resharding操作只能以slot为单位（而不能仅仅迁移某些keys）。Redis提供了如下几个操作：
1）CLUSTER ADDSLOTS [slot] ....
2）CLUSTER DELSLOTS [slot] ...
3）CLUSTER SETSLOT [slot] NODE [node]
4）CLUSTER SETSLOT [slot] MIGRATING [destination-node]
5）CLUSTER SETSLOT [slot] IMPORTING [source-node]
前两个指令：ADDSLOTS和DELSLOTS，用于向当前node分配或者移除slots，指令可以接受多个slot值。分配slots的意思是告知指定的master（即此指令需要在某个master节点执行）此后由它接管相应slots的服务；slots分配后，这些信息将会通过gossip发给集群的其他nodes。
ADDSLOTS指令通常在创建一个新的Cluster时使用，一个新的Cluster有多个空的Masters构成，此后管理员需要手动为每个master分配slots，并将16384个slots分配完毕，集群才能正常服务。简而言之，ADDSLOTS只能操作那些尚未分配的（即不被任何nodes持有）slots，我们通常在创建新的集群或者修复一个broken的集群（集群中某些slots因为nodes的永久失效而丢失）时使用。为了避免出错，Redis Cluster提供了一个redis-trib辅助工具，方便我们做这些事情。
DELSLOTS就是将指定的slots删除，前提是这些slots必须在当前node上，被删除的slots处于“未分配”状态（当然其对应的keys数据也被clear），即尚未被任何nodes覆盖，这种情况可能导致集群处于不可用状态，此指令通常用于debug，在实际环境中很少使用。那些被删除的slots，可以通过ADDSLOTS重新分配。
SETSLOT是个很重要的指令，对集群slots进行reshard的最重要手段；它用来将单个slot在两个nodes间迁移。根据slot的操作方式，它有两种状态“MIGRATING”、“IMPORTING”（或者说迁移的方式）
1）MIGRATING：将slot的状态设置为“MIGRATING”，并迁移到destination-node上，需要注意当前node必须是slot的持有者。在迁移期间，Client的查询操作仍在当前node上执行，如果key不存在，则会向Client反馈“-ASK”重定向信息，此后Client将会把请求重新提交给迁移的目标node。
2）IMPORTING：将slot的状态设置为“IMPORTING”，并将其从source-node迁移到当前node上，前提是source-node必须是slot的持有者。Client交互机制同上。
假如我们有两个节点A、B，其中slot 8在A上，我们希望将8从A迁移到B，可以使用如下方式：
1）在B上：CLUSTER SETSLOT 8 IMPORTING A
2）在A上：CLUSTER SETSLOT 8 MIGRATING B
在迁移期间，集群中其他的nodes的集群信息不会改变，即slot 8仍对应A，即此期间，Client查询仍在A上：
1）如果key在A上存在，则有A执行。
2）否则，将向客户端返回ASK，客户端将请求重定向到B。
这种方式下，新key的创建就不会在A上执行，而是在B上执行，这也就是ASK重定向的原因（迁移之前的keys在A，迁移期间created的keys在B上）；当上述SETSLOT执行完毕后，slot的状态也会被自动清除，同时将slot迁移信息传播给其他nodes，至此集群中slot的映射关系将会变更，此后slot 8的数据请求将会直接提交到B上。
ASK重定向
在上文中，我们已经介绍了MOVED重定向，ASK与其非常相似。在resharding期间，为什么不能用MOVED？MOVED意思为hash slots已经永久被另一个node接管、接下来的相应的查询应该与它交互，ASK的意思是当前query暂时与指定的node交互；在迁移期间，slot 8的keys有可能仍在A上，所以Client的请求仍然需要首先经由A，对于A上不存在的，我们才需要到B上进行尝试。迁移期间，Redis Cluster并没有粗暴的将slot 8的请求全部阻塞、直到迁移结束，这种方式尽管不再需要ASK，但是会影响集群的可用性。
1）当Client接收到ASK重定向，它仅仅将当前query重定向到指定的node；此后的请求仍然交付给旧的节点。
2）客户端并不会更新本地的slots映射，仍然保持slot 8与A的映射；直到集群迁移完毕，且遇到MOVED重定向。
一旦slot 8迁移完毕之后（集群的映射信息也已更新），如果Client再次在A上访问slot 8时，将会得到MOVED重定向信息，此后客户端也更新本地的集群映射信息。
客户端首次链接以及重定向处理
可能有些Cluster客户端的实现，不会在内存中保存slots映射关系（即nodes与slots的关系），每次请求都从声明的、已知的nodes中，随机访问一个node，并根据重定向（MOVED）信息来寻找合适的node，这种访问模式，通常是非常低效的。
当然，Client应该尽可能的将slots配置信息缓存在本地，不过配置信息也不需要绝对的实时更新，因为在请求时偶尔出现“重定向”，Client也能兼容此次请求的正确转发，此时再更新slots配置。（所以Client通常不需要间歇性的检测Cluster中配置信息是否已经更新）客户端通常是全量更新slots配置：
1）首次链接到集群的某个节点
2）当遇到MOVED重定向消息时
遇到MOVED时，客户端仅仅更新特定的slot是不够的，因为集群中的reshard通常会影响到多个slots。客户端通过向任意一个nodes发送“CLUSTER NODES”或者“CLUSTER SLOTS”指令均可以获得当前集群最新的slots映射信息；“CLUSTER SLOTS”指令返回的信息更易于Client解析。如果集群处于broken状态，即某些slots尚未被任何nodes覆盖，指令返回的结果可能是不完整的。
Multikeys操作
前文已经介绍，基于hash tags机制，我们可以在集群中使用Multikeys操作。不过，在resharding期间，Multikeys操作将可能不可用，比如这些keys不存在于同一个slot（迁移会导致keys被分离）；比如Multikeys逻辑上属于同一个slot，但是因为resharding，它们可能暂时不处于同一个nodes，有些可能在迁移的目标节点上（比如Multikeys包含a、b、c三个keys，逻辑上它们都属于slot 8，但是其中c在迁移期间创建，它被存储在节点B上，a、b仍然在节点A），此时将会向客户端返回“-TRYAGAIN”错误，那么客户端此后将需要重试一次，或者直接返回错误（如果迁移操作被中断），无论如何最终Multikeys的访问逻辑是一致的，slots的状态也是最终确定的。
slaves扩展reads请求
通常情况下，read、write请求都将有持有slots的master节点处理；因为redis的slaves可以支持read操作（前提是application能够容忍stale数据），所以客户端可以使用“READONLY”指令来扩展read请求。
“READONLY”表明其可以访问集群的slaves节点，能够容忍stale数据，而且此次链接不会执行writes操作。当链接设定为readonly模式后，Cluster只有当keys不被slave的master节点持有时才会发送重定向消息（即Client的read请求总是发给slave，只有当此slave的master不持有slots时才会重定向，很好理解）：
1）此slave的master节点不持有相应的slots
2）集群重新配置，比如reshard或者slave迁移到了其他master上，此slave本身也不持有此slot。
此时Client更新本地的slot配置信息，同上文所述。（目前很多Client实现均基于连接池，所以不能非常便捷的设置READLONLY选项，非常遗憾）
四、容错（Fault Tolerance）
心跳与gossip消息
集群中的nodes持续的交换ping、pong数据，这两种数据包的结构一样，同样都能携带集群的配置信息，唯一不同的就是message中的type字段。
通常，一个node发送ping消息，那么接收者将会反馈pong消息；不过有时候并非如此，或许接收者将pong信息发给其他的nodes，而不是直接反馈给发送者，比如当集群中添加新的node时。
通常一个node每秒都会随机向几个nodes发送ping，所以无论集群规模多大，每个nodes发送的ping数据包的总量是恒定的。每个node都确保尽可能的向那些在半个NODE_TIMEOUT时间内，尚未发送过ping或者接收到它们的pong消息的nodes发送ping。在NODE_TIMEOUT逾期之前，nodes也会尝试与那些通讯异常的nodes重新建立TCP链接，确保不能仅仅因为当前链接异常而认为它们就是不可达的。
当NODE_TIMEOUT值较小、集群中nodes规模较大时，那么全局交换的信息量也会非常庞大，因为每个node都尽力在半个NODE_TIMEOUT时间内，向其他nodes发送ping。比如有100个nodes，NODE_TIMEOUT为60秒，那么每个node在30秒内向其他99各nodes发送ping，平均每秒3.3个消息，那么整个集群全局就是每秒330个消息。这些消息量，并不会对集群的带宽带来不良问题。
心跳数据包的内容
1）node ID
2）currentEpoch和configEpoch
3）node flags：比如表示此node是maste、slave等
4）hash slots：发送者持有的slots
5）如果发送者是slave，那么其master的ID
6）其他..
ping和pong数据包中也包含gossip部分，这部分信息包含sender持有的集群视图，不过它只包含sender已知的随机几个nodes，nodes的数量根据集群规模的大小按比例计算。gossip部分包含了nodes的ID、ip+port、flags，那么接收者将根据sender的视图，来判定节点的状态，这对故障检测、节点自动发现非常有用。
失效检测
集群失效检测就是，当某个master或者slave不能被大多数nodes可达时，用于故障迁移并将合适的slave提升为master。当slave提升未能有效实施时，集群将处于error状态且停止接收Client端查询。
如上所述，每个node有持有其已知nodes的列表包括flags，有2个flag状态：PFAIL和FAIL；PFAIL表示“可能失效”，是一种尚未完全确认的失效状态（即某个节点或者少数masters认为其不可达）。FAIL表示此node已经被集群大多数masters判定为失效（大多数master已认定为不可达，且不可达时间已达到设定值，需要failover）。
PFAIL：
一个被标记为PFAIL的节点，表示此node不可达的时间超过NODE_TIMEOUT，master和slave有可以被标记为PFAIL。所谓不可达，就是当“active ping”（发送ping且能受到pong）尚未成功的时间超过NODE_TIMEOUT，因此我们设定的NODE_TIMEOUT的值应该比网络交互往返的时间延迟要大一些（通常要大的多，以至于交互往返时间可以忽略）。为了避免误判，当一个node在半个NODE_TIMEOUT时间内仍未能pong，那么当前node将会尽力尝试重新建立连接进行重试，以排除pong未能接收是因为当前链接故障的问题。
FAIL：
PFAIL只是当前node有关于其他nodes的本地视图，可能每个node对其他nodes的本地视图都不一样，所以PFAIL还不足以触发Failover。处于PFAIL状态下的node可以被提升到FAIL状态。如上所述，每个node在向其他nodes发送gossip消息时，都会包含本地视图中几个随机nodes的状态信息；每个node最终都会从其他nodes发送的消息中获得一组nodes的flags。因此，每个node都可以通过这种机制来通知其他nodes，它检测到的故障情况。
PFAIL被上升为FAIL的集中情况：
1）比如A节点，认为B为PFAIL
2）那么A通过gossip信息，收集集群中大多数masters关于B的状态视图。
3）多数master都认为B为PFAIL，或者PFAIL情况持续时间为NODE_TIMEOUT * FAIL_REPORT_VALIDITY_MULT（此值当前为2）
如果上述条件成立，那么A将会：
1）将B节点设定为FAIL
2）将FAIL信息发送给其所有能到达的所有节点。
每个接收到FAIL消息的节点都会强制将此node标记为FAIL状态，不管此节点在本地视图中是否为PFAIL。FAIL状态是单向的，即PFAIL可以转换为FAIL，但是FAIL状态只能清除，不能回转为PFAIL：
1）当此node已经变的可达，且为slave，这种情况下FAIL状态将会被清除，因为没有发生failover。
2）此node已经可达，且是一个没有服务任何slots的master（空的master）；这种情况下，FAIL将会被清除，因为master没有持有slots，所以它并没有真正参与到集群中，需要等到重新配置以便它加入集群。
3）此node已经可达，且是master，且在较长时间内（N倍的NODE_TIMEOUT）没有检测到slave的提升，即没有slave发生failover（比如此master下没有slave），那么它只能重新加入集群且仍为master。
需要注意的是PFAIL->FAIL的转变，使用了“协议”（agreement）的形式：
1）nodes会间歇性的收集其他nodes的视图，即使大多数masters都“agree”，事实上这个状态，仅仅是我们从不同的nodes、不同的时间收集到的，我们无法确认（也不需要）在特定时刻大多数masters是否“agree”。我们丢弃较旧的故障报告，所以此故障（FAIL）是有大多数masters在一段时间内的信号。
2）虽然每个node在检测到FAIL情况时，都会通过FAIL消息发送给其他nodes，但是无法保证消息一定会到达所有的nodes，比如可能当前节点（发送消息的node）因为网络分区与其他部分nodes隔离了。
如果只有少数master认为某个node为FAIL，并不会触发相应的slave提升，即failover，因为可能是因为网络分区导致。FAIL标记只是用来触发slave 提升；在原理上，当master不可达时将会触发slave提升，不过当master仍然被大多数可达时，它会拒绝提供相应的确认。
五、Failover相关的配置
集群currentEpoch
Redis Cluster使用了类似于Raft算法“term”（任期）的概念，那么在redis Cluster中term称为epoch，用来给events增量版本号。当多个nodes提供了信息有冲突时，它可以作为node来知道哪个状态是最新的。currentEpoch为一个64位无签名数字。
在集群node创建时，master和slave都会将各自的currentEpoch设置为0，每次从其他node接收到数据包时，如果发现发送者的epoch值比自己的大，那么当前node将自己的currentEpoch设置为发送者的epoch。由此，最终所有的nodes都会认同集群中最大的epoch值；当集群的状态变更，或者node为了执行某个行为需求agreement时，都将需要epoch（传递或者比较）。
当前来说，只有在slave提升期间发生；currentEpoch为集群的逻辑时钟（logical clock），指使持有较大值的获胜。（currentEpoch，当前集群已达成认同的epoch值，通常所有的nodes应该一样）
configEpoch
每个master总会在ping、pong数据包中携带自己的configEpoch以及它持有的slots列表。新创建的node，其configEpoch为0，slaves通过递增它们的configEpoch来替代失效的master，并尝试获得其他大多数master的授权（认同）。当slave被授权，一个新的configEpoch被生成，slave提升为master且使用此configEpoch。
接下来介绍configEpoch帮助解决冲突，当不同的nodes宣称有分歧的配置时。
slaves在ping、pong数据包中也会携带自己的configEpoch信息，不过这个epoch为它与master在最近一次数据交换时，master的configEpoch。
每当节点发现configEpoch值变更时，都会将新值写入nodes.conf文件，当然currentEpoch也也是如此。这两个变量在写入文件后会伴随磁盘的fsync，持久写入。严格来说，集群中所有的master都持有唯一的configEpoch值。同一组master-slaves持有相同的configEpoch。
slave选举与提升
在slaves节点中进行选举，在其他masters的帮助下进行投票，选举出一个slave并提升为master。当master处于FAIL状态时，将会触发slave的选举。slaves都希望将自己提升为master，此master的所有slaves都可以开启选举，不过最终只有一个slave获胜。当如下情况满足时，slave将会开始选举：
1）当此slave的master处于FAIL状态
2）此master持有非零个slots
3）此slave的replication链接与master断开时间没有超过设定值，为了确保此被提升的slave的数据是新鲜的，这个时间用户可以配置。
为了选举，第一步，就是slave自增它的currentEpoch值，然后向其他masters请求投票（需求支持，votes）。slave通过向其他masters传播“FAILOVER_AUTH_REQUEST”数据包，然后最长等待2倍的NODE_TIMEOUT时间，来接收反馈。一旦一个master向此slave投票，将会响应“FAILOVER_AUTH_ACK”，此后在2 * NODE_TIMOUT时间内，它将不会向同一个master的slaves投票；虽然这对保证安全上没有必要，但是对避免多个slaves同时选举时有帮助的。slave将会丢弃那些epoch值小于自己的currentEpoch的AUTH_ACK反馈，即不会对上一次选举的投票计数（只对当前轮次的投票计数）。一旦此slave获取了大多数master的ACKs，它将在此次选举中获胜；否则如果大多数master不可达（在2 * NODE_TIMEOUT）或者投票额不足，那么它的选举将会被中断，那么其他的slave将会继续尝试。
slave rank（次序）
当master处于FAIL状态时，slave将会随机等待一段时间，然后才尝试选举，等待的时间：
DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms
一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播，否则slave立即尝试选举（不进行等待的话），不过此时其他masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票。
延迟的时间是随机的，这用来“去同步”（desynchronize），避免slaves同时开始选举。SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。当master失效时，slaves之间交换消息以尽可能的构建rank，持有replication offset最新的rank为0，第二最新的为1，依次轮推。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（理论上）。当然rank顺序也不是严格执行的，如果一个持有较小rank的slave选举失败，其他slaves将会稍后继续。
一旦，slave选举成功，它将获取一个新的、唯一的、自增的configEpoch值，此值比集群中任何masters持有的都要大，它开始宣称自己是master，并通过ping、pong数据包传播，并提供自己的新的configEpoch以及持有的slots列表。为了加快其他nodes的重新配置，pong数据包将会在集群中广播。当前node不可达的那些节点，它们可以从其他节点的ping或者pong中获知信息（gossip），并重新配置。
其他节点也会检测到这个新的master和旧master持有相同的slots，且持有更高的configEpoch，此时也会更新自己的配置（epoch，以及master）；旧master的slaves不仅仅更新配置信息，也会重新配置并与新的master跟进（slave of）。
Masters响应slave的投票请求
当Master接收到slave的“FAILOVER_AUTH_REQUEST”请求后，开始投票，不过需要满足如下条件：
1）此master只会对指定的epoch投票一次，并且拒绝对旧的epoch投票：每个master都持有一个lastVoteEpoch，将会拒绝AUTH_REQUEST中currentEpoch比lastVoteEpoch小的请求。当master响应投票时，将会把lastVoteEpoch保存在磁盘中。
2）此slave的master处于FAIL状态时，master才会投票。
3）如果slave的currentEpoch比此master的currentEpoch小，那么AUTH_REQUEST将会被忽略。因为master只会响应那些与自己的currentEpoch相等的请求。如果同一个slave再此请求投票，持有已经增加的currentEpoch，它（slave）将保证旧的投票响应不能参与计票。
比如master的currentEpoch为5，lastVoteEpoch为1：
1）slave的currentEpoch为3
2）slave在选举开始时，使用epoch为4（先自增），因为小于master的epoch，所以投票响应被延缓。
3）slave在一段时间后将重新选举，使用epoch为5（4 + 1，再次自增），此时master上延缓的响应发给slave，接收后视为有效。
1）master在2 * NODE_TIMEOUT超时之前，不会对同一个master的slave再次投票。这并不是严格需要，因为也不太可能两个slave在相同的epoch下同时赢得选举。不过，它确保当一个slave选举成功后，它（slave）有一段缓冲时间来通知其他的slaves，避免另一个slave赢得了新的一轮的选择，避免不必要的二次failover。
2）master并不会尽力选举最合适的slave。当slave的master处于FAIL状态，此master在当前任期（term）内并不投票，只是批准主动投票者（即master不发起选举，只批准别人的投票）。最合适的slave应该在其他slaves之前，首先发起选举。
3）当master拒绝一个slave投票，并不会发出一个“否决”响应，而是简单的忽略。
4）slave发送的configEpoch是其master的，还包括其master持有的slots；master不会向持有相同slots、但configEpoch只较低的slave投票。
Hash Slots配置传播
Redis Cluster中重要的一部分就是传播集群中哪些节点上持有的哪些hash slots信息；无论是启动一个新的集群，还是当master失效其slave提升后更新配置，这对它们都至关重要。有2种方式用于hash slot配置的传播：
1）heartbeat 消息：发送者的ping、pong消息中，总是携带自己目前持有的slots信息，不管自己是master还是slave。
2）UPDATE 消息：因为每个心跳消息中会包含发送者的configEpoch和其持有的slots，如果接收者发现发送者的信息已经stale（比如发送者的configEpoch值小于持有相同slots的master的值），它会向发送者反馈新的配置信息（UPDATE），强制stale节点更新它。
当一个新的节点加入集群，其本地的hash slots映射表将初始为NULL，即每个hash slot都没有与任何节点绑定。
Rule 1：如果此node本地视图中一个hash slot尚未分配（设置为NULL），并且有一个已知的node声明持有它，那么此node将会修改本地hash slot的映射表，将此slot与那个node关联。slave的failover操作、reshard操作都会导致hash slots映射的变更，新的配置信息将会通过心跳在集群中传播。
Rule 2：如果此node的本地视图中一个hash slot已经分配，并且一个已知的node也声明持有它，且此node的configEpoch比当前slot关联的master的configEpoch值更大，那么此node将会把slot重新绑定到新的node上。根据此规则，最终集群中所有的nodes都赞同那个持有声明持有slot、且configEpoch最大值的nodes为slot的持有者。
nodes如何重新加入集群
node A被告知slot 1、2现在有node B接管，假如这两个slots目前有A持有，且A只持有这两个slots，那么此后A将放弃这2个slots，成为空的节点；此后A将会被重新配置，成为其他新master的slave。这个规则可能有些复杂，A离群一段时间后重新加入集群，此时A发现此前自己持有的slots已经被其他多个nodes接管，比如slot 1被B接管，slot 2被C接管。
在重新配置时，最终此节点上的slots将会被清空，那个窃取自己最后一个slot的node，将成为它的新master。
节点重新加入集群，通常发生在failover之后，旧的master（也可以为slave）离群，然后重新加入集群。
Replica迁移
Redis Cluster实现了一个成为“Replica migration”的概念，用来提升集群的可用性。比如集群中每个master都有一个slave，当集群中有一个master或者slave失效时，而不是master与它的slave同时失效，集群仍然可以继续提供服务。
1）master A，有一个slave A1
2）master A失效，A1被提升为master
3）一段时间后，A1也失效了，那么此时集群中没有其他的slave可以接管服务，集群将不能继续服务。
如果masters与slaves之间的映射关系是固定的（fixed），提高集群抗灾能力的唯一方式，就是给每个master增加更多的slaves，不过这种方式开支很大，需要更多的redis实例。
解决这个问题的方案，我们可以将集群非对称，且在运行时可以动态调整master-slaves的布局（而不是固定master-slaves的映射），比如集群中有三个master A、B、C，它们对应的slave为A1、B1、C1、C2，即C节点有2个slaves。“Replica迁移”可以自动的重新配置slave，将其迁移到某个没有slave的master下。
1）A失效，A1被提升为master
2）此时A1没有任何slave，但是C仍然有2个slave，此时C2被迁移到A1下，成为A1的slave
3）此后某刻，A1失效，那么C2将被提升为master。集群可以继续提供服务。
Replica迁移算法
迁移算法并没有使用“agree”形式，而是使用一种算法来避免大规模迁移，这个算法确保最终每个master至少有一个slave即可。起初，我们先定义哪个slave是良好的：一个良好的slave不能处于FAIL状态。触发时机为，任何一个slave检测到某个master没有一个良好slave时。参与迁移的slave必须为，持有最多slaves的master的其中一个slave，且不处于FAIL状态，且持有最小的node ID。
比如有10个masters都持有一个slave，有2个masters各持有5个slaves，那么迁移将会发生在持有5个slaves的masters中，且node ID最小的slave node上。我们不再使用“agreement”，不过也有可能当集群的配置不够稳定时，有一种竞争情况的发生，即多个slaves都认为它们自己的ID最小；如果这种情况发生，结果就是可能多个slaves会迁移到同一个master下，不过这并没有什么害处，但是最坏的结果是导致原来的master迁出了所有的slaves，让自己变得单一。但是迁移算法（进程）会在迁移完毕之后重新判断，如果尚未平衡，那么将会重新迁移。
最终，每个master最少持有一个slave；这个算法由用户配置的“cluster-migration-barrier”，此配置参数表示一个master至少保留多少个slaves，其他多余的slaves可以被迁出。此值通常为1，如果设置为2，表示一个master持有的slaves个数大于2时，多余的slaves才可以迁移到持有更少slaves的master下。
configEpoch冲突解决算法
在slave failover期间，会生成新的configEpoch值，需要保证唯一性。不过有2种不同的event会导致configEpoch的创建是不安全的：仅仅自增本地的currentEpoch并希望它不会发生冲突。这两个事件有系统管理员触发：
1）CLUSTER FAILOVER：这个指令，就是人为的将某个slave提升为master，而不需要要求大多数masters的投票参与。
2）slots的迁移，用于平衡集群的数据分布（reshard）；此时本地的configEpoch也会修改，因为性能的考虑，这个过程也不需要“agreement”。
在手动reshard期间，当一个hash slot从A迁移到B，resharding程序将强制B更新自己的配置信息、epoch值也修改为集群的最大值 + 1（除非B的configEpoch已经是最大值），这种变更则不需要其他nodes的agreement（注意与failover的原理不同）。通常每次resharding都会迁移多个slots，且有多个nodes参与，如果每个slots迁移都需要agreement，才能生成新的epoch，这种性能是很差的，也不可取。我们在首个slots迁移开始时，只会生成一个新的configEpoch，在迁移完毕后，将新的配置传播给集群即可，这种方式在生产环境中更加高效。
因为上述两个情况，有可能（虽然概率极小）最终多个nodes产生了相同的configEpoch；比如管理员正在进行resharding，但是此时failover发生了...无论是failover还是resharding都是将currentEpoch自增，而且resharding不使用agreement形式（即其他nodes或许不知道，而且网络传播可能延迟），这就会发生epoch值的冲突问题。
当持有不同slots的masters持有相同的configEpoch，这并不会有什么问题。比较遗憾的是，人工干预或者resharding会以不同的方式修改了集群的配置，Cluster要求所有的slots都应该被nodes覆盖，所以在任何情况下，我们都希望所有的master都持有不同的configEpoch。避免冲突的算法，就是用来解决当2个nodes持有相同的configEpoch：
1）如果一个master节点发现其他master持有相同的configEpoch。
2）并且此master逻辑上持有较小的node ID（字典顺序）
3）然后此master将自己的currentEpoch加1，并作为自己新的configEpoch。
如果有多个nodes持有相同的congfigEpoch，那么除了持有最大ID的节点外，其他的nodes都将往前推进（+1，直到冲突解决），最终保证每个master都持有唯一的configEpoch（slave的configEpoch与master一样）。对于新创建的cluster也是同理，所有的nodes都初始为不同的configEpoch。
Node resets
所有的nodes都可以进行软件级的reset（不需要重启、重新部署它们），reset为了重用集群（重新设定集群），必须需要将某个（些）节点重置后添加到其他集群。我们可以使用“CLUSTER RESET”指令：
1）CLUSTER RESET SOFT
2）CLUSTER RESET HARD
指令必须直接发给需要reset的节点，如果没有指定reset类型，默认为SOFT。
1）soft和hard：如果节点为slave，那么节点将会转换为master，并清空其持有的数据，成为一个空的master。如果此节点为master，且持有slots数据，那么reset操作将被中断。
2）soft和hard：其上持有的slots将会被释放
3）soft和hard：此节点上的nodes映射表将会被清除，此后此node将不会知道其他节点的存在与状态。
4）hard：currentEpoch、configEpoch、lastVoteEpoch值将被重置为0。
5）hard：此nodeID将会重新生成。
持有数据的（slot映射不为空的）master不能被reset（除非现将此master上的slot手动迁移到其他nodes上，或者手动failover，将其切换成slave）；在某些特定的场景下，在执行reset之前，或许需要执行FLUSHALL来清空原有的数据。
集群中移除节点
我们已经知道，将node移除集群之前，首先将其上的slots迁移到其他nodes上（reshard），然后关闭它。不过这似乎还并未结束，因为其他nodes仍然记住了它的ID，仍然不会尝试与它建立连接。因此，当我们确定将节点移除集群时，可以使用“CLUSTER FORGET <node-ID>”指令：
1）将此node从nodes映射表中移除。
2）然后设定一个60秒的隔离时间，阻止持有相同ID的node再次加入集群。
之所以2）规则，因为FORGET指令将会通过gossip协议传播给其他nodes，集群中所有的节点都收到消息是需要一定的时间延迟。
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