概述

數據分片是一種將數據分割并存儲在多個節點上的技術，可以有效提高系統的擴展性和性能。在Redis中，數據分片主要用于解決單個實例存儲容量和性能瓶頸的問題。通過將數據分散存儲到多個Redis節點中，可以將負載均衡到不同的服務器上，提高系統的吞吐量和響應速度。

數據分片的原理與實現方式

數據分片是一種將大規模數據分割并存儲在多個節點上的技術，旨在提高系統的容量和性能。在Redis中，數據分片的實現方式和原理主要有兩種：客戶端分片和服務端分片。

客戶端分片

客戶端分片是指由客戶端應用程序負責將數據分割并分配到不同的Redis節點上。具體步驟如下：

1. 分片規則定義：?客戶端根據一定的規則將數據進行分片，通常使用哈希函數或范圍規則來確定數據應該存儲在哪個節點上。

2. 分片映射表維護：?客戶端維護一個分片映射表，記錄每個數據項對應的Redis節點信息，以便于后續的數據讀寫操作。

3. 數據路由：?客戶端根據分片規則選擇合適的Redis節點進行數據操作，確保數據存儲和讀取的正確性和一致性。

客戶端分片的優點是實現簡單、靈活性高，但缺點是需要客戶端維護分片映射表，并且可能會出現數據傾斜的情況。

服務端分片

服務端分片是指由Redis集群負責將數據分割并存儲在多個節點上，客戶端無需關心數據的具體分片情況，只需將請求發送到任意一個Redis節點即可。具體步驟如下：

1. 分片規則定義：?Redis集群定義了一套分片規則，用于確定數據應該存儲在哪個節點上，通常使用哈希函數或一致性哈希算法來實現。

2. 數據路由：?客戶端將數據請求發送到任意一個Redis節點，集群會根據分片規則將請求路由到正確的節點上進行處理。

3. 數據分發：?Redis集群負責將數據按照分片規則分發到各個節點上進行存儲和管理。

服務端分片的優點是實現簡單、透明度高，客戶端無需關心數據的具體分片情況，但缺點是集群規模的擴展和縮減可能會引起數據的遷移和重新分片，影響系統的穩定性和性能。

選擇分片方式的考慮因素

在選擇數據分片的方式時，需要考慮以下因素：

• 系統復雜度：?客戶端分片相對較為簡單，適用于小規模系統；而服務端分片適用于大規模系統，但實現和維護的復雜度較高。

• 數據一致性：?服務端分片能夠保證數據的一致性和完整性，而客戶端分片可能會出現數據不一致的情況。

• 擴展性和靈活性：?客戶端分片具有較高的靈活性，可以根據業務需求定制分片規則，但集群規模的擴展和縮減可能會受到限制；而服務端分片具有較好的擴展性和靈活性，但受制于集群規模的限制。

根據實際業務需求和系統規模，選擇合適的數據分片方式是確保系統高效運行和穩定性的關鍵。

數據分片策略

數據分片是將大規模數據分割成多個部分，并分布存儲在不同的節點上，以提高系統的容量和性能。在Redis中，實現數據分片的策略通常包括以下幾種：

哈希分片

哈希分片是將數據的鍵通過哈希函數計算得到哈希值，然后根據哈希值的范圍將數據分配到不同的節點上。常見的哈希函數有MD5、SHA1等，可以將數據均勻地分散到不同的節點上。哈希分片的特點是簡單高效，但可能會出現數據傾斜的情況，即部分節點存儲的數據量過大，而另一部分節點存儲的數據量較小。

一致性哈希分片

一致性哈希分片是一種基于一致性哈希算法的數據分片策略，它將數據的鍵通過哈希函數計算得到哈希值，并將哈希值映射到一個環形的哈希空間中。每個節點在哈希空間中占據一個區域，數據的鍵根據其哈希值順時針尋找下一個節點，直到找到一個節點為止。這樣可以保證數據在節點之間均勻分布，且節點的增加和刪除對數據的影響較小。

范圍分片

范圍分片是將數據的鍵按照一定的范圍進行劃分，并將不同范圍的數據存儲到不同的節點上。例如，可以根據數據的鍵的字母順序或數字大小來劃分范圍，然后將相應范圍內的數據存儲到對應的節點上。范圍分片的優點是可以根據業務需求靈活劃分數據的范圍，但可能會出現數據不均勻分布的情況。

混合分片

混合分片是將多種分片策略結合起來使用，以充分利用各種分片策略的優點，提高數據的均勻分布和系統的容錯能力。例如，可以先使用一致性哈希分片將數據分配到不同的虛擬節點上，然后再使用范圍分片將虛擬節點分配到不同的物理節點上，以實現數據的均勻分布和節點的負載均衡。

數據分片策略的選擇

在選擇數據分片策略時，需要考慮以下因素：

• 數據均衡性：?數據分片策略應確保數據在各個節點上均勻分布，避免出現數據傾斜的情況。

• 節點擴縮容：?數據分片策略應具備良好的擴縮容性能，當節點數量發生變化時，能夠盡量減少數據遷移的成本。

• 系統復雜度：?數據分片策略應盡量簡單易實現，降低系統的復雜度和維護成本。

• 數據一致性：?數據分片策略應保證數據的一致性和完整性，避免數據丟失或損壞的情況。

根據實際業務需求和系統規模，選擇合適的數據分片策略是確保系統高效運行和穩定性的關鍵。

一致性哈希算法

1. 首先求出服務器（節點）的哈希值，并將其配置到0～2^32的圓（continuum）上。

2. 然后采用同樣的方法求出存儲數據的鍵的哈希值，并映射到相同的圓上。

3. 然后從數據映射到的位置開始順時針查找，將數據保存到找到的第一個服務器上。如果超過2^32仍然找不到服務器，就會保存到第一臺服務器上。

Redis集群分片機制

Redis 集群沒有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。

Redis Cluster 采用虛擬哈希槽分區，所有的鍵根據哈希函數映射到 0 ~ 16383 整數槽內，每個key通過CRC16校驗后對16384取模來決定放置哪個槽(Slot)，每一個節點負責維護一部分槽以及槽所映射的鍵值數據。在Redis Cluster中，只有Master才擁有槽的所有權，如果是某個Master的slave，這個slave只負責槽的使用，但是沒有所有權。計算公式：slot = CRC16(key) % 16383。

（1）假設主節點的數量為3，將16384個槽位按照用戶自己的規則手動去分配這3個節點，16384除以3，那么每個節點大約得到5460個槽。（用戶自定義分配的原因在于有些機器的配置高，有些機器的配置低，配置高的可以分配多一點槽位，配置低的可以分配少一點槽位）

圖中定義的規則是平均分配槽位：

1. 節點1的槽位區間范圍為0-5460,

2. 節點2的槽位區間范圍為5461-10922

3. 節點3的槽位區間范圍為10923-16383

（2）存儲數據時，對要存儲的鍵進行crc16哈希運算,得到一個值，并取模16384，判斷這個值在哪個節點的范圍區間。

假設crc16(“test_key”)%16384=3345，

因為3345在區間0-5460之間，

所以test_key數據寫入到節點1里面。

（3）查詢數據時，對要查詢的鍵進行crc16哈希運算,得到一個值，并取模16384，判斷這個值在哪個節點的范圍區間。

假設crc16(“test_key”)%16384=3345，

因為3345在區間0-5460之間，

所以test_key數據應該從節點1里面獲取。

以上就是redis集群采用的虛擬哈希槽的原理和計算規則說明，是不是沒有想象的那么復雜。

這種結構很容易添加或者刪除節點，并且無論是添加刪除或者修改某一個節點，都不會造成集群不可用的狀態。使用哈希槽的好處就在于可以方便的添加或移除節點。

1. 當需要增加節點時，只需要把其他節點的某些哈希槽挪到新節點就可以了。

2. 當需要移除節點時，只需要把移除節點上的哈希槽挪到其他節點就可以了。

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