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Jetbrains全系列IDE稳定放心使用

在一些高并发+大数据量的场景中，经常会用到redis的cluster集群模式，此篇文章对redis的客户端jedis、jediscluster进行讲解，主要讲明白以下几个问题：

1、Jedis客户端是非线程安全的，为什么？需要注意什么？

2、JedisCluster的初始化过程，，和执行JedisCluster.get等指令经过了哪些流程

3、为什么cluster模式下，客户端无法支持pipline和mget等指令？但是某些场景下mget又是可以执行成功？

1、Jedis客户端是非线程安全的，为什么？需要注意什么？

原理解析： Jedis的请求流和响应流都是一个全局变量，如果同一个jedis同时被多个线程使用的话，比如A线程执行了jedis.get(“a”)  B线程执行了jedis.get(“b”)，那么完全有可能出线，get(“a”)的指令拿到b结果的情况，会出现数据错乱。其实知道了有个全局变量之后，相信线程不安全的原因就很好理解了。

例子如下：

public static void main(String[] args) {

    Jedis jedis = new Jedis("localhost");
    int inti = 0;
    new Thread(()->{
        for (int j = 0;j<10;j++){
                jedis.set("a" + inti,String.valueOf(inti));
                System.out.println("a" + inti +" is:" + jedis.get("a" + inti));
        }
    }).start();

    int intij = 1;
    new Thread(()->{
        for (int j = 0;j<10;j++){
            jedis.set("a" + intij,String.valueOf(intij));
            System.out.println("a" + intij +" is:" + jedis.get("a" + intij));
        }
    }).start();

}

结果如下：

预期结果 应该是“a0 is 0”或“a1 is 1” ,但是出现了“a0 is OK”   “a0 is 1” 的情况，这显然就是一个set指令的内容也被作为了get的指令了，a0 is 1也同理，B线程的结果反而被A线程收到了

怎么避免这个问题？

当然是一个线程用一个jedis，同一个jedis实例同一时刻只会被一个客户端线程使用即可。考虑到反复创建jedis是一个耗时操作，所以建议是使用池化技术，比如jedispool，这也是在哨兵模式下最常用的一个池化技术。但是，如果是jediscluster的话，单一的一个jedispool也就不够用了。

2、JedisCluster的初始化过程，，和执行JedisCluster.get等指令经过了哪些流程

上一部分讲解了，在哨兵模式下，使用jedispool来解决jedis多线程下线程不安全的问题，我们知道在哨兵模式下，其实只是有一个主节点的，如果没有额外程序控制读写分离的话，其实从节点只是作为备份（会有主从复制和故障转移），而不会被真正业务使用到的。这也说明一个问题：其实客户端只是跟一个实例节点在交互而已，这时使用一个jedispool，然后jedispool中的所有jedis对象都指向同一个主节点实例的ip和port，当然没有问题。但是在cluster集群模式下，情况就不一样了，因为此时是有多个主节点了，每个主节点还占据了一部分的槽位，那么也就意味着客户端在和redis交互的时候，是需要和多个主节点交互的，比如get(“a”)这个指令，可能是到了ip1:port1这个主节点，get(“b”)这个指令，是需要到ip2:port2这个主节点上执行的（要知道，最终都会归于jedis这个客户端），此时也就带来一个问题，客户端需要通过key值，来确认到底是要用哪个ip:port的jedis客户端，也就是说jediscluster的客户端至少需要维护一个主节点和jedispool的一个map：

Map<String,JedisPool>  nodes  

然后这个map的key值其实就是cluster每个主实例的ip:port（如果集群模式有3个主节点，那么这就是一个size=3的map）,然后map的value其实就是对应ip:port的jedispool（本质大概就是一个200个指定ip:port 的jedis对象）

然后又考虑到，其实客户端（业务端）在执行指令的时候，其实是不会直接知道这个key到底会到哪个主实例上去执行的，客户端知道的只是一个key，而我们通过key，通过CRC16算法，是可以算的槽位的，然后我们知道key对应的槽位之后，也就能够反找到对应的主实例节点，所以会想到维护另一个Map对象

Map<Integer,Jedispool> slots

这个map的key值就是1-16384这个key，假设cluster是3个主节点的话，那么其实1-5461 5462-10922  10923-16384 为三组数据，然后第一组数据对应的jedispool其实都是nodes节点中的第一个ip:port组成的jedispool，以此类推。通过这个slots对象，客户端执行的get  set指令的时候，通过客户端传入的key值，通过crc16(key)%16384，就可以找到对应jedispool，然后拿到其中的一个jedis客户端，进行指令的执行。

上面的这些原理，其实正是JedisCluster 、 JedisClusterConnectionhandler、JedisClusterCacheInfo的执行步骤：

我们初始化一个JedisCLuster往往是通过这么一个步骤：

Set<HostAndPort> jedisClusterNode = new HashSet<HostAndPort>();
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("127.0.0.1", 7379));
JedisCluster jc = new JedisCluster(jedisClusterNode, DEFAULT_TIMEOUT, DEFAULT_TIMEOUT,
    DEFAULT_REDIRECTIONS, "cluster", DEFAULT_CONFIG);
jc.set("foo", "bar");

assertEquals("bar", jc.get("foo"));

翻看源码，逐步跟进去构造方法，你可以发现这么一个时序图，这个就是jediscluster的真正的初始化过程：

这里面，关键点在于：在初始化时，虽然只传递了一个主节点的信息（我们知道：redis cluster是区中心化的，传递一个节点就足够了），但是客户端通过initializeSlotCache方法会和redis集群做交互（具体可以看initializeSlotCache方法的执行步骤），通过一个command，拿到所有的主节点相关信息，以及每个主节点分别含有哪些槽位的信息，从而可以构造出上述我们说的Map<String,JedisPool>  nodes  、Map<Integer,Jedispool> slots这两个map，从而为后续客户端的指令执行打下基础

一个客户端指令的执行过程

关键点在于：redis客户端通过crc16(key)%16384找到对应的槽位后，通过getConnectionFromSlot方法，可以拿到对应的jedispool，然后执行execute方法（其实就是jedis get  set方法），如果执行失败，大概率可能是出现了槽位的重新分配，那么此时需要更新替换操作，renewSlotCache之后再执行客户端指令。

3、为什么cluster模式下，客户端无法支持pipline和mget等指令？但是某些场景下mget又是可以执行成功？

问题1：为什么redis集群模式不支持pipline？

我们知道，pipline主要是为了解决多次网络IO的问题，将一系列指令发送到一个服务节点进行执行：

Jedis jedis =  new Jedis(String,  int);
Pipeline p = jedis.pipelined();   //pipline本质上是单个jedis的行为，所以只会有一个目标ip:port
p.set(key,value); //每个操作 都发送请求给redis-server
p.get(key,value);

p.sync(); // 这段代码获取所有的response

但是通过上面讲解，我们也知道在redis cluster模式下，会有很多个实例节点，而pipline的一系列指令中，必然包含了一系列的key值，这些key通过crc16(key)%16384算的的槽位完全可能不在同一个节点上，所以pipline指令在redis cluster模式下，天然不支持（当然，可以通过一些改造的方式实现比如Lettuce框架，但是至少从原理上来说的确pipline就是不是特别适合在redis 集群模式下使用的）

问题2：为什么redis集群模式，有时候又可以执行mget，有时候不行？

不行的原因，其实和pipline是类似的，无非就是多个key，对应的槽位是不在同一个实例节点上的

为什么有时候又可以执行mget这种批量指令？？？？？

原因就是hash_tag，只要你的key中包含了 { } 这个标识符，那么在计算crc16的时候，就只会拿{}里面的内容进行计算，那么只要你保持{} 中的字符串是一样的，那么这些key就一定会落在同一个实例节点上，那么执行mget指令理所当然就没有问题了，  实践如下：

 这里{%s}其实就是代表的一个用户id（比如openid），那么通过这种hash_tag，你就可以将一个用户的各类特征都存储在同一个redis实例中，在一些业务场景中，可能每个请求都需要拿到当前用户对应的各类特征，而这些特征存在于不同的key中，如果不用hashtag，那么必然意味着需要多次IO，分别去获取数据，但是使用了hashtag之后，不仅key变得比较有规则，而且还可以使用mget批量操作指令，高效获取批量特征，从而降低系统的整体延迟，提高cpu利用率