go语言的redis客户端

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redis3.0之后提供了新的HA的解决方案，即Cluster模式，由多个节点组成的集群模式。集群master之间基于crc16算法，对key进行校验，得到的值对16384取余，就是key的hash slot（槽）值，每个节点各自存储一部分的hash槽值，主从节点之间基于异步复制方式同步数据。

基于redis集群的基本原理，gedis需要提供一下方面的能力：

1、统一的客户端Cluster；

2、集群连接池的实现；

3、集群节点的健康检查（后续实现）；

4、负载均衡机制实现；

5、协议的封装保证对上层透明。

模型基本设计如下：

基础模型定义

/**
* 节点
* master：主节点ip+port
* slaves：从节点ip+port集合
*/
type Node struct {
Url string
Pwd string
InitActive int
}

type ClusterConfig struct {
Nodes []*Node
HeartBeatInterval int
}

/**
* 集群客户端
* heartBeatInterval 心跳检测时间间隔，单位s
* clusterPool key：连接串 value:连接池
*/
type Cluster struct {
config *ClusterConfig
clusterPool map[string]*ConnPool
}
Cluster初始化

/**
* 初始化Cluster client
*/
func NewCluster(clusterConfig ClusterConfig) *Cluster {
nodes := clusterConfig.Nodes

var cluster Cluster
clusterPool := make(map[string]*ConnPool)

for _, node := range nodes {
var config = ConnConfig{node.Url, node.Pwd}
pool, _ := NewConnPool(node.InitActive, config)
clusterPool[node.Url] = pool
}
cluster.config = &clusterConfig
cluster.clusterPool = clusterPool
//初始化节点健康检测线程
defer func() {
go cluster.heartBeat()
}()
if m==nil {
m = new(sync.RWMutex)
}
return &cluster
}
节点心跳检测

cluster创建后，开启异步线程定时轮询各个节点，向节点发出ping请求，若未响应pong，则表示当前节点异常，然后将当前节点退出连接池，并将该节点加入失败队列，定时轮询队列，检测是否恢复连接，若恢复，则重新创建连接池，从失败队列中退出当前节点。

/**
* 连接池心跳检测，定时ping各个节点，ping失败的，从连接池退出，并将节点加入失败队列
* 定时轮询失败节点队列，检测节点是否已恢复连接，若恢复，则重新创建连接池，并从失败队列中移除
*/
func (cluster *Cluster) heartBeat() {
clusterPool := cluster.GetClusterPool()
interval := cluster.config.HeartBeatInterval
if interval <= 0 {
interval = defaultHeartBeatInterval
}
var nodes = make(map[string]*Node)

for i := 0; i < len(cluster.GetClusterNodesInfo()); i++ {
node := cluster.GetClusterNodesInfo()[i]
nodes[node.Url] = node
}

var failNodes = make(map[string]*Node)
for {
for url, pool := range clusterPool {
result, err := executePing(pool)
if err != nil {
log.Printf("节点[%s] 健康检查异常，原因[%s], 节点将被移除\n", url, err)
//加锁
m.Lock()
time.Sleep(time.Duration(5)*time.Second)
failNodes[url] = nodes[url]
delete(clusterPool, url)
m.Unlock()
} else {
log.Printf("节点[%s] 健康检查结果[%s]\n", url, result)
}
}
//恢复检测
recover(failNodes, clusterPool)

time.Sleep(time.Duration(interval) * time.Second)
}
}

/**
* 检测fail节点是否已恢复正常
*/
func recover(failNodes map[string]*Node, clusterPool map[string]*ConnPool) {
for url,node:=range failNodes{
conn := Connect(url)
if conn != nil {
//节点重连,恢复连接
var config = ConnConfig{url, node.Pwd}
pool, _ := NewConnPool(node.InitActive, config)
//加锁
m.Lock()
clusterPool[node.Url] = pool
delete(failNodes,url)
m.Unlock()
log.Printf("节点[%s] 已重连\n", url)
}
}
}
测试结果：

loadbalance目前仅实现随机模式，每次访问前随机选择一个节点进行通信

func (cluster *Cluster) RandomSelect() *ConnPool {
m.RLock()
defer m.RUnlock()
pools := cluster.GetClusterPool()
for _,pool:= range pools{
if pool !=nil{
return pool
}
}
fmt.Errorf("none pool can be used")
return nil
}
通信模块的大致流程如下：

1、cluster随机选择一个健康的节点，进行访问；

2、如果节点返回业务数据则通信结束；

3、如果节点返回的消息协议上满足“-MOVED”，例如 -MOVED 5678 127.0.0.1，则表明当前数据不在该节点；

4、重定向到redis指定的节点访问；

func (cluster *Cluster) Set(key string, value string) (interface{}, error) {
result, err := executeSet(cluster.RandomSelect(), key, value)
if err.Error() != protocol.MOVED {
return result, err
}

//重定向到新的节点
return executeSet(cluster.SelectOne(result.(string)), key, value)
}

func executeSet(pool *ConnPool, key string, value string) (interface{}, error) {
conn, err := GetConn(pool)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("get conn fail")
}
defer pool.PutConn(conn)
result := SendCommand(conn, protocol.SET, protocol.SafeEncode(key), protocol.SafeEncode(value))
return handler.HandleReply(result)
}
这样，对于应用层来讲，无论访问的哪个节点，都能得到最终的结果，相对是透明的。

调用测试：

package main

import (
. "client"
"net"
"fmt"
)

func main() {
var node7000 = Node{"127.0.0.1:7000", "123456", 10}
var node7001 = Node{"127.0.0.1:7001", "123456", 10}
var node7002 = Node{"127.0.0.1:7002", "123456", 10}
var node7003 = Node{"127.0.0.1:7003", "123456", 10}
var node7004 = Node{"127.0.0.1:7004", "123456", 10}
var node7005 = Node{"127.0.0.1:7005", "123456", 10}

nodes := []*Node{&node7000, &node7001, &node7002, &node7003, &node7004, &node7005}
var clusterConfig = ClusterConfig{nodes,10}
cluster := NewCluster(clusterConfig)
value,err:=cluster.Get("name")
fmt.Println(value, err)
}
响应结果：