结论
有以下几种Redis集群方案，先说结论：
- Redis cluster：应当优先考虑使用Redis cluster。
- codis：旧项目如果仍在使用codis，可继续使用，但也推荐迁移到Redis cluster。
- twemproxy：不建议使用，与codis同为proxy方案，但不如codis（twemproxy不能平滑地扩容）。
- 客户端分片：应当禁止使用，因为扩容复杂，如果2个服务同时读写，其中一个修改了路由，另一个不修改会有问题。
下面重点介绍Redis cluster和codis。
Redis cluster原理
架构
是官方支持的Redis集群方案：
- 去中心化架构，不依赖外部存储，每个节点都有槽位信息、以及一部分数据，各节点之间使用gossip协议交互信息
- 划分为16384个slot槽位，每个key按照分片规则，对key做crc16 % 16384得到slot id
- 每个Redis节点存储了一部分槽位数据，各个Redis节点共同分担16384个slot槽位
客户端需遵守Redis cluster规范读写数据，客户端连接集群时，会得到一份集群的槽位配置信息，客户端本地缓存了slot到node的映射关系，以便直接定位到对应的Redis节点
- 用key计算出slot
- 通过本地缓存的slot到node映射关系（某个slot范围映射到某个node），用slot得出node
- 请求对应的node节点，如果key对应的槽位在Redis节点存储的各槽位中，则查询结果
- 如果key对应的槽位不在Redis节点存储的各槽位中（即key所在的槽位不归该节点管理），则返回moved <节点> 提示客户端再次请求指定的节点，并更新本地映射关系
- 如果请求的key对应槽位正在迁移，则返回ask <节点> 提示客户端再次请求指定的节点
- 主库读写，从库用于高可用备份、一般不用来承担读请求：主从同步通过指令流、环形数组来做增量同步，通过RDB来做全量同步
优点
- 官方支持的集群方案，能使用最新feature
- 性能好，无多余网络开销
- 无一致性问题，读写请求都走主节点
- 槽位更精细，16384（2^14）相比于codis的1024
缺点
- 如果是从旧版不支持集群的Redis升级而来，需做较大改造，把传统的Jedis client需替换成智能客户端来维护key到slot的映射关系，如lettuce
- 官方是最小使用原则，没有易用的扩容、迁移工具，需要寻找社区提供的易用界面，或自行研发
- 迁移过程中性能可能受影响，有3次请求：首次get得到ask返回、再次asking确认指定节点是否有槽位、最后get
codis原理
架构
是Go语言编写的Redis proxy集群方案：
- codis-proxy作为上层proxy，负责路由请求至底层的Redis分片。client与proxy交互，可以把proxy当作普通的Redis实例一样，因为codis-proxy实现了Redis协议，API保持一致。
- Redis分片是一个codis-group，包括了多个codis-server，其中有1个主节点、n个从节点，用来作读写分离，主节点承担写请求，从节点分摊读请求。各个分片的Redis实例是独立的，互不感知。codis-server与普通Redis实例的区别是，在Redis的基础上扩展实现了slot槽的功能，用于扩容、数据迁移。
- 分片规则：对key做crc32 % 1024
- 强依赖zookeeper，来存储节点槽位信息。
- codis-dashboard、codis-fe是集群运维工具。
优点
- 客户端无需感知背后细节，使用起来跟Redis单实例无明显区别（除部分命令不支持）
- 平滑扩容，运维操作简单，有易于使用的web界面
缺点
- 是在Redis官方未支持集群方案之前的可选方案，目前已停止更新
- proxy会带来额外的网络开销，请求链路多了一层
- 读写分离可能出现不一致的问题，也需要评估请求读写比
- 需要额外维护zookeeper
