Redis Cluster 能保存的数据量以及支撑的吞吐量，跟集群的实例规模密切相关。
Redis 官方给出了 Redis Cluster 的规模上限，就是一个集群运行 1000 个实例。
那么，你可能会问，为什么要限定集群规模呢？其实，这里的一个关键因素就是，实例间的通信开销会随着实例规模增加而增大，在集群超过一定规模时（比如 800 节点），集群吞吐量反而会下降。所以，集群的实际规模会受到限制。
我们就来聊聊，集群实例间的通信开销是如何影响 Redis Cluster 规模的，以及如何降低实例间的通信开销。掌握了这些内容，你就可以通过合理的配置来扩大Redis Cluster 的规模，同时保持高吞吐量。
实例通信方法和对集群规模的影响
Redis Cluster 在运行时，每个实例上都会保存 Slot 和实例的对应关系（也就是 Slot 映射表），以及自身的状态信息。
Gossip 协议
为了让集群中的每个实例都知道其它所有实例的状态信息，实例之间会按照一定的规则进行通信。这个规则就是 Gossip 协议。
Gossip 协议的工作原理可以概括成两点。
- 每个实例之间会按照一定的频率，从集群中随机挑选一些实例，把 PING 消息发送给挑选出来的实例，用来检测这些实例是否在线，并交换彼此的状态信息。PING 消息中封装了发送消息的实例自身的状态信息、部分其它实例的状态信息，以及 Slot 映射表。
- 一个实例在接收到 PING 消息后，会给发送 PING 消息的实例，发送一个 PONG 消息。PONG 消息包含的内容和 PING 消息一样。
Redis Cluster 在运行时，每个实例上都会保存 Slot 和实例的对应关系（也就是 Slot 映射表），以及自身的状态信息。
Gossip 协议可以保证在一段时间后，集群中的每一个实例都能获得其它所有实例的状态信息。
这样一来，即使有新节点加入、节点故障、Slot 变更等事件发生，实例间也可以通过PING、PONG 消息的传递，完成集群状态在每个实例上的同步。
经过刚刚的分析，我们可以很直观地看到，实例间使用 Gossip 协议进行通信时，通信开销受到通信消息大小和通信频率这两方面的影响，
消息越大、频率越高，相应的通信开销也就越大。如果想要实现高效的通信，可以从这两方面入手去调优。接下来，我们就来具体分析下这两方面的实际情况。
Gossip 消息大小
首先，我们来看实例通信的消息大小。
Redis 实例发送的 PING 消息的消息体是由 clusterMsgDataGossip 结构体组成的，这个结构体的定义如下所示
typedef struct { char nodename[CLUSTER_NAMELEN]; //40字节 uint32_t ping_sent; //4字节 uint32_t pong_received; //4字节 char ip[NET_IP_STR_LEN]; //46字节 uint16_t port; //2字节 uint16_t cport; //2字节 uint16_t flags; //2字节 uint32_t notused1; //4字节 } clusterMsgDataGossip;
其中，CLUSTER_NAMELEN 和 NET_IP_STR_LEN 的值分别是 40 和 46，分别表示，nodename 和 ip 这两个字节数组的长度是 40 字节和 46 字节，我们再把结构体中其它信息的大小加起来，就可以得到一个 Gossip 消息的大小了，即 104 字节。
每个实例在发送一个 Gossip 消息时，除了会传递自身的状态信息，默认还会传递集群十分之一实例的状态信息。
所以，对于一个包含了 1000 个实例的集群来说，每个实例发送一个 PING 消息时，会包含 100 个实例的状态信息，总的数据量是 10400 字节，再加上发送实例自身的信息，一个 Gossip 消息大约是 10KB。
此外，为了让 Slot 映射表能够在不同实例间传播，PING 消息中还带有一个长度为 16,384bit 的 Bitmap，这个 Bitmap 的每一位对应了一个 Slot，如果某一位为 1，就表示这个Slot 属于当前实例。
这个 Bitmap 大小换算成字节后，是 2KB。我们把实例状态信息和Slot 分配信息相加，就可以得到一个 PING 消息的大小了，大约是 12KB。
PONG 消息和 PING 消息的内容一样，所以，它的大小大约是 12KB。每个实例发送了PING 消息后，还会收到返回的 PONG 消息，两个消息加起来有 24KB。
虽然从绝对值上来看，24KB 并不算很大，但是，如果实例正常处理的单个请求只有几 KB的话，那么，实例为了维护集群状态一致传输的 PING/PONG 消息，就要比单个业务请求大了。而且，每个实例都会给其它实例发送 PING/PONG 消息。随着集群规模增加，这些
心跳消息的数量也会越多，会占据一部分集群的网络通信带宽，进而会降低集群服务正常客户端请求的吞吐量。
除了心跳消息大小会影响到通信开销，如果实例间通信非常频繁，也会导致集群网络带宽被频繁占用。那么，Redis Cluster 中实例的通信频率是什么样的呢？
实例间通信频率
Redis Cluster 的实例启动后，默认会每秒从本地的实例列表中随机选出 5 个实例，再从这5 个实例中找出一个最久没有通信的实例，把 PING 消息发送给该实例。这是实例周期性发送 PING 消息的基本做法。
但是，这里有一个问题：实例选出来的这个最久没有通信的实例，毕竟是从随机选出的 5个实例中挑选的，这并不能保证这个实例就一定是整个集群中最久没有通信的实例。
所以，这有可能会出现，有些实例一直没有被发送 PING 消息，导致它们维护的集群状态已经过期了。
为了避免这种情况，Redis Cluster 的实例会按照每 100ms 一次的频率，扫描本地的实例列表，如果发现有实例最近一次接收 PONG 消息的时间，已经大于配置项 cluster-nodetimeout的一半了（cluster-node-timeout/2），就会立刻给该实例发送 PING 消息，更
新这个实例上的集群状态信息。
当集群规模扩大之后，因为网络拥塞或是不同服务器间的流量竞争，会导致实例间的网络通信延迟增加。如果有部分实例无法收到其它实例发送的 PONG 消息，就会引起实例之间频繁地发送 PING 消息，这又会对集群网络通信带来额外的开销了。
我们来总结下单实例每秒会发送的 PING 消息数量，如下所示：
PING 消息发送数量 = 1 + 10 * 实例数（最近一次接收 PONG 消息的时间超出cluster-node-timeout/2）
其中，1 是指单实例常规按照每 1 秒发送一个 PING 消息，10 是指每 1 秒内实例会执行10 次检查，每次检查后会给 PONG 消息超时的实例发送消息。
我来借助一个例子，带你分析一下在这种通信频率下，PING 消息占用集群带宽的情况。假设单个实例检测发现，每 100 毫秒有 10 个实例的 PONG 消息接收超时，那么，这个实例每秒就会发送 101 个 PING 消息，约占 1.2MB/s 带宽。
如果集群中有 30 个实例按照这种频率发送消息，就会占用 36MB/s 带宽，这就会挤占集群中用于服务正常请求的带宽。所以，我们要想办法降低实例间的通信开销，那该怎么做呢？
如何降低实例间的通信开销？
为了降低实例间的通信开销，从原理上说，我们可以减小实例传输的消息大小（PING/PONG 消息、Slot 分配信息），但是，因为集群实例依赖 PING、PONG 消息和Slot 分配信息，来维持集群状态的统一，一旦减小了传递的消息大小，就会导致实例间的通信信息减少，不利于集群维护，所以，我们不能采用这种方式。
那么，我们能不能降低实例间发送消息的频率呢？我们先来分析一下。经过刚才的学习，我们现在知道，实例间发送消息的频率有两个。
每个实例每 1 秒发送一条 PING 消息。这个频率不算高，如果再降低该频率的话，集群中各实例的状态可能就没办法及时传播了。
每个实例每 100 毫秒会做一次检测，给 PONG 消息接收超过 cluster-node-timeout/2的节点发送 PING 消息。实例按照每 100 毫秒进行检测的频率，是 Redis 实例默认的周期性检查任务的统一频率，我们一般不需要修改它。
那么，就只有 cluster-node-timeout 这个配置项可以修改了。配置项 cluster-node-timeout 定义了集群实例被判断为故障的心跳超时时间，默认是 15秒。
如果 cluster-node-timeout 值比较小，那么，在大规模集群中，就会比较频繁地出现 PONG 消息接收超时的情况，从而导致实例每秒要执行 10 次“给 PONG 消息超时的实例发送 PING 消息”这个操作。
所以，为了避免过多的心跳消息挤占集群带宽，我们可以调大 cluster-node-timeout值，比如说调大到 20 秒或 25 秒。这样一来， PONG 消息接收超时的情况就会有所缓解，单实例也不用频繁地每秒执行 10 次心跳发送操作了。
当然，我们也不要把 cluster-node-timeout 调得太大，否则，如果实例真的发生了故障，我们就需要等待 cluster-node-timeout 时长后，才能检测出这个故障，这又会导致实际的故障恢复时间被延长，会影响到集群服务的正常使用。
为了验证调整 cluster-node-timeout 值后，是否能减少心跳消息占用的集群网络带宽，我给你提个小建议：你可以在调整 cluster-node-timeout 值的前后，使用 tcpdump 命令抓取实例发送心跳信息网络包的情况。
例如，执行下面的命令后，我们可以抓取到 192.168.10.3 机器上的实例从 16379 端口发送的心跳网络包，并把网络包的内容保存到 r1.cap 文件中：
tcpdump host 192.168.10.3 port 16379 -i 网卡名 -w /tmp/r1.cap
通过分析网络包的数量和大小，就可以判断调整 cluster-node-timeout 值前后，心跳消息占用的带宽情况了。
小结
Redis Cluster 运行时，各实例间需要通过 PING、PONG 消息进行信息交换，这些心跳消息包含了当前实例和部分其它实例的状态信息，以及 Slot 分配信息。
这种通信机制有助于 RedisCluster 中的所有实例都拥有完整的集群状态信息。但是，随着集群规模的增加，实例间的通信量也会增加。如果我们盲目地对 Redis Cluster进行扩容，就可能会遇到集群性能变慢的情况。
这是因为，集群中大规模的实例间心跳消息会挤占集群处理正常请求的带宽。
而且，有些实例可能因为网络拥塞导致无法及时收到PONG 消息，每个实例在运行时会周期性地（每秒 10 次）检测是否有这种情况发生，一旦发生，就会立即给这些 PONG 消息超时的实例发送心跳消息。
集群规模越大，网络拥塞的概率就越高，相应的，PONG 消息超时的发生概率就越高，这就会导致集群中有大量的心跳消息，影响集群服务正常请求。
最后，我也给你一个小建议，虽然我们可以通过调整 cluster-node-timeout 配置项减少心跳消息的占用带宽情况，但是，在实际应用中，如果不是特别需要大容量集群，我建议你把 Redis Cluster 的规模控制在 400~500 个实例。
假设单个实例每秒能支撑 8 万请求操作（8 万 QPS），每个主实例配置 1 个从实例，那么，400~ 500 个实例可支持 1600 万~2000 万 QPS（200/250 个主实例 *8 万QPS=1600/2000 万 QPS），这个吞吐量性能可以满足不少业务应用的需求。
如果我们采用跟 Codis 保存 Slot 分配信息相类似的方法，把集群实例状态信息和 Slot 分配信息保存在第三方的存储系统上（例如 Zookeeper），这种方法会对集群规模产生什么影响吗？
由于 Redis Cluster 每个实例需要保存集群完整的路由信息，所以每增加一个实例，都需要多一次与其他实例的通信开销，如果有 N 个实例，集群就要存储 N 份完整的路由信息。而如果像 Codis 那样，把 Slot 信息存储在第三方存储上，那么无论集群实例有多少，这些信息在第三方存储上只会存储一份，也就是说，集群内的通信开销，不会随着实例的增加而增长。当集群需要用到这些信息时，直接从第三方存储上获取即可。
Redis Cluster 把所有功能都集成在了 Redis 实例上，包括路由表的交换、实例健康检查、故障自动切换等等，这么做的好处是，部署和使用非常简单，只需要部署实例，然后让多个实例组成切片集群即可提供服务。但缺点也很明显，每个实例负责的工作比较重，如果看源码实现，也不太容易理解，而且如果其中一个功能出现 bug，只能升级整个 Redis Server 来解决。
而 Codis 把这些功能拆分成多个组件，每个组件负责的工作都非常纯粹，codis-proxy 负责转发请求，codis-dashboard 负责路由表的分发、数据迁移控制，codis-server 负责数据存储和数据迁移，哨兵负责故障自动切换，codis-fe 负责提供友好的运维界面，每个组件都可以单独升级，这些组件相互配合，完成整个集群的对外服务。但其缺点是组件比较多，部署和维护比较复杂。
在实际的业务场景下，我觉得应该尽量避免非常大的分片集群，太大的分片集群一方面存在通信开销大的问题，另一方面也会导致集群变得越来越难以维护。而且当集群出问题时，对业务的影响也比较集中。建议针对不同的业务线、业务模块，单独部署不同的分片集群，这样方便运维和管理的同时，出现问题也只会影响某一个业务模块。