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0.前言
- 说明：该章节相关操作不需要记忆，理解流程和原理即可，用的时候能自主查到即可
1.基本概念
- 哨兵模式提高了系统的可用性，但是真正用来存储数据的还是
master和slave节点，所有的数据都需要存储在单个master和slave节点中- 如果数据量很大，接近超出了
master/slave所在机器的物理内存，就可能出现严重的问题了
- 如果数据量很大，接近超出了
- 如何获取更大的空间？
- 加机器即可
- 所谓"大数据"的核心，其实就是一台机器搞不定了，用多台机器来搞定
- Redis集群就是在上述的思路下，引入多组
Master/Slave，每组Master/Slave存储数据全集的一部分，从而构成一个更大的整体 ，称为Redis集群(Cluster) - 假定整个数据全集是1TB，引入三组
Master/Slave来存储，那么每一组机器只需要存储整个数据全集的 1 / 3 1/3 1/3即可- 三组机器存储的数据都是不同的
- 每个
Slave都是对应Master的备份，当Master挂了，对应的Slave会补位成Master - 每个红框部分都可以称为是一个**分片**(
Sharding)- 如果全量数据进一步增加，只要再增加更多的分片，即可解决
- 示例 ：
Master1和Slave11和Slave12保存的是同样的数据，占总数据的 1 / 3 1/3 1/3Master2和Slave21和Slave22保存的是同样的数据，占总数据的 1 / 3 1/3 1/3Master3和Slave31和Slave32保存的是同样的数据，占总数据的 1 / 3 1/3 1/3
2.数据分片算法
0.前言
- Redis Cluster的**核⼼思路是⽤多组机器来存数据的每个部分**
- 那么接下来的核⼼问题就是，给定⼀个数据(⼀个具体的
key)，那么这个数据应该存储在哪个分⽚上? 读取的时候⼜应该去哪个分片读取？
1.哈希求余
-
设有N个分片，使用
[0, N-1]进行编号- 针对某个给定的
key，先计算hash值，再把得到的结果%N，得到的结果即为分片编号 - 后续如果要取某个
key的值，也是针对key进行hash，再对N求余，就可以找到对应的分片编号了
- 针对某个给定的
-
优点：简单高效，数据分配均匀
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缺点 ：一旦需要进行扩容，N改变了，原有的映射规则被破坏 ，就需要让节点之间的数据互相传输，重新排列，以满足新的映射规则，此时需要搬运的数据量是比较多的，开销较大
2.一致性哈希算法
-
为了降低上述的搬运开销，能够更高效扩容，业界提出了"一致性哈希算法"
-
本质区别：
- 在哈希求余中，当前
key属于哪个分片，是交替的 - 在一致性哈希下，把交替出现，改进成了连续出现，此时就降低了需要搬运数据的可能
- 在哈希求余中，当前
-
key映射到分片序号的过程不再是简单求余了，而是改成以下过程：-
把 0 0 0 -> 2 32 − 1 2^{32} - 1 232−1这个数据空间，映射到一个圆环上，数据按照顺时针方向增长
-
假设当前存在三个分片，就把分片放到圆环的某个位置上
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假定有一个
key，计算得到hash值H，那么这个key映射到哪个分片呢？-
从
H所在位置，顺时针往下找，找到的第一个分片，即为该key所从属的分片
-
这就相当于，N个分片的位置，把整个圆环分成了N个管辖区间，
key的hash值落在某个区间内，就归对应区间管理
-
-
如果扩容一个分片，如何处理呢？
- 原有分片在环上的位置不动，只要在环上新安排一个分片位置即可
- 此时只需要把0号分片上的部分数据，搬运给3号分片即可，1号分片和2号分片管理的区间都是不变的
-
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优点：大大降低了扩容时数据搬运的规模，提高了扩容操作的效率
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缺点 ：数据分配不均匀 -> 有的多有的少，数据倾斜
3.哈希槽分区算法(Redis使用)
-
为了解决上述问题(搬运成本高和数据分配不均匀)，Redis Cluster引入了哈希槽(
hash slots)算法 -
本质：把哈希求余和一致性哈希的
-
hash slots：- 说明 ：
crc16也是一种hash算法- 16384 16384 16384是 16 ∗ 1024 16 * 1024 16∗1024，即16K，为 2 14 2^{14} 214
- 解释 ：
- 相当于把整个哈希值，映射到 16384 16384 16384个槽位上，也就是
[0, 16383] - 然后再把这些槽位比较均匀的分配给每个片，每个分片的节点都需要记录自己持有哪些分片
- 相当于把整个哈希值，映射到 16384 16384 16384个槽位上，也就是
- 这里的分片规则是很灵活的，每个分片持有的槽位也不一定连续
- 每个分片的节点使用位图 来表示自己持有哪些槽位，对于 16384 16384 16384个槽位而言，需要2048个字节(2KB)大小的内存空间表示
- 如果需要扩容 ，比如新增一个3号分片，就可以针对原有的槽位进行重新分配
- 把之前每个分片持有的槽位，各拿出一点，分给新分片
plaintexthash_slot = crc16(key) % 16384 - 说明 ：
-
示例 ：
- 假设当前有三个分片，一种可能的分配方式：
- 0号分片：
[0, 5461]，共5462个槽位 - 1号分片：
[5462, 10923]，共5462个槽位 - 2号分片：
[10924, 16383]，共5460个槽位
- 0号分片：
- 此时扩容了一个分片，一种可能的分配方式：
- 0号分片：
[0, 4095]，共4096个槽位 - 1号分片：
[5462, 9557]，共4096个槽位 - 2号分片：
[10924, 15019]，共4096个槽位 - 3号分片：
[4096, 5461] + [9558, 10923] + [15019, 16383]，共4096个槽位
- 0号分片：
- 假设当前有三个分片，一种可能的分配方式：
-
在实际使用Redis集群分片的时候，不需要手动指定哪些槽位分配给某个分片，只需要告诉某个分片应该持有多少个槽位即可，Redis会自动完成后续的槽位分配，以及对应的
key搬运的工作 -
两个问题 ：
- Redis集群是最多有16384个分片吗？
- 并非如此，如果一个分片一个槽位，这对于集群的数据均匀是难以保证的
- 实际上，Redis作者建议集群分片数不应该超过1000
- 并且，16000这么大规模的集群，本身的可用性也是一个大问题
- 一个系统越复杂，出现故障的概率就越高
- 为什么是16384个槽位？
- Redis作者的答案
- 节点之间通过⼼跳包通信，⼼跳包中包含了该节点持有哪些slots，这个是使⽤位图这样的数据结构表⽰的
- 表⽰16384(16k)个slots，需要的位图⼤⼩是2KB，如果给定的slots数更多了，⽐如65536个了，此时就需要消耗更多的空间，如8KB位图表⽰了
- 8KB对于内存来说不算什么，但是在频繁的⽹络⼼跳包中，还是⼀个不⼩的开销的
- 另⼀⽅⾯，Redis集群⼀般不建议超过1000 个分⽚，所以16k对于最⼤1000个分⽚来说是⾜够⽤的，同时也会使对应的槽位配置位图体积不⾄于很⼤
- Redis集群是最多有16384个分片吗？