redis分片集群 - 技术栈

1、Redis 分片集群主要用来解决主从 + 哨兵模式无法处理的海量数据存储和高并发写请求问题。 2、主从 + 哨兵模式解决了高可用和高并发读的问题，但所有写请求最终都落到单个主节点上，在数据量或写并发过大时会成为瓶颈。分片集群正是为了解决这两个痛点：

1）解决海量数据存储

2）支撑高并发写

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下面我们正式介绍分片句群的特点

多主架构：集群包含多个独立的主节点，每个主节点负责存储一部分数据，彼此之间不共享数据。（这样，数据存储的上限就取决于master节点的数量，从而应对海量数据的存储）。
主从备份：每个主节点都可以挂载多个从节点，用于实现高可用和读写分离。
节点间心跳 ：主节点之间会通过 ping 命令互相监测健康状态，实现故障自动发现。
透明路由：客户端可以连接集群中的任意节点，请求会被自动转发到存储对应数据的节点上。

redis分片集群引入了哈希槽的概念。是一种用来实现数据分片和路由的机制。它的目的是把海量的 Key 均匀地映射到集群的多个节点上，同时让节点的扩容、缩容变得更简单。

它基本的原理是：

1）槽分配： Redis 集群固定包含 16384 个哈希槽，这个数量在集群创建后不会改变。

集群初始化时，这 16384 个槽会被分配给所有主节点。每个主节点负责一部分连续或离散的槽。

2）key映射到槽：

我们对 Key（或 Key 中 {} 包裹的有效部分）执行 CRC16 哈希计算，得到一个哈希值。将哈希值对 16384 取模，得到 0~16383 之间的一个整数，这个整数就是该 Key 对应的哈希槽编号。

3）路由到节点：

集群会维护一张 "槽→节点" 的映射表。客户端或集群节点通过这张表，就能知道哪个 Key 该去哪个节点读写。

举个例子

1、分片集群是怎么解决海量数据存储和高并发写的问题呢？

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1）解决海量数据存储：将数据分散存储在多个主节点上，突破单节点的内存容量限制。 2）支撑高并发写：多个主节点可以同时处理写请求，提升集群整体的写吞吐能力。

总结：为实现redis集群中解决海量数据存储和支撑高并发写，本文提出了redis分片集群，并介绍了它的特点：（多主架构，主从备份，节点间心跳，透明路由）。还介绍了哈希槽来实现数据分片和路由的机制（实现了将Key 均匀地映射到集群的多个节点上），介绍了它的基本的原理并举了个例子来具体说明。