Redis 集群方案

在 Redis Cluster 环境下生成分布式 ID 需要考虑集群的特殊性。

Redis Cluster 挑战

1. 数据分片

问题：

Redis Cluster 自动分片数据
INCR 命令必须路由到正确的节点
不同业务类型使用不同的键

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2. Slot 计算

原理： Redis Cluster 使用 CRC16 算法计算键的 slot。

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实现：

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高可用方案

1. 读写分离

Redis Cluster 的每个分片都是一个主从组：主节点负责写，从节点负责读。写命令只能发给主节点，读命令可以发给从节点，从节点通过主从复制异步同步数据。

    客户端
      │ 写
      ▼
┌──────────┐   异步复制   ┌──────────┐
│  主节点   │ ─────────▶ │  从节点   │
└──────────┘             └──────────┘
      ▲ 读，可能读到旧数据
      │
    客户端

读写分离能扛住读多写少的场景，但有三个前提要满足：

对 ID 生成还要额外注意一点：读请求不参与发号，所以读写分离对写压力没有帮助——Redis 方案的瓶颈在写（INCR），把读分出去并不会提升发号能力。

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2. 故障转移

主节点挂掉之后需要有机制把从节点提升为新的主节点，否则整个分片不可写。

两种常见模式：

Cluster 模式的关键参数：

cluster-node-timeout 15000         # 节点多久无响应就认为下线
cluster-require-full-coverage yes  # 有分片缺失时是否停止服务
min-replicas-to-write 1            # 写操作至少要有几个从节点在线
min-replicas-max-lag 10            # 从节点允许的最大复制延迟（秒）

Sentinel 模式的关键参数：

down-after-milliseconds 10000      # 多久联系不到主节点就判定下线
failover-timeout 60000             # 故障转移的超时时间
parallel-syncs 1                   # 故障转移后同时同步的从节点数

对 ID 生成来说，故障转移要盯两个点：

• 被提升为新主的那个从节点，计数器里已同步的值必须是最新的，否则会发出重复 ID。min-replicas-to-write 就是为此设的：可用从节点不足时直接拒绝写入，宁可报错也不要发出重复 ID。
• 故障转移期间（通常几秒到几十秒）该分片不可写，发号请求会失败，这一层要有降级方案兜底。

降级兜底：

1. 号段模式：本地还有备用号段，可以继续发号
2. 雪花算法：机器 ID 唯一的前提下可以本地生成
3. UUID：最后兜底，不保证有序

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适用场景

✅ 适合使用

• 已有 Redis Cluster
• 需要高可用
• 中高并发系统

❌ 不适合使用

• 无 Redis 基础设施
• 超高并发系统

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下一步

了解了 Redis 集群方案后，我们学习性能优化。

👉 下一节：性能优化

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Redis 性能优化

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