Redis哈希分片原理是什么

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本篇内容介绍了“Redis 哈希分片原理是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

集群分片模式

如果 Redis 只用复制功能做主从，那么当数据量巨大的情况下，单机情况下可能已经承受不下一份数据，更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据。在这种情况下，数据分片是一个非常好的解决办法。

Redis 的 Cluster 正是用于解决该问题。它主要提供两个功能：

自动对数据分片，落到各个节点上

即使集群部分节点失效或者连接不上，依然可以继续处理命令

对于第二点，它的功能有点类似于 Sentienl 的故障转移（可以了解下之前 Sentinel 的文章），在这里不细说。下面详细了解下 Redis 的槽位分片原理，在此之前，先了解下分布式简单哈希算法和一致性哈希算法，以帮助理解槽位的作用。

简单哈希算法

假设有三台机，数据落在哪台机的算法为

 c = Hash(key) % 3

例如 key A 的哈希值为 4，4%3=1，则落在第二台机。Key ABC 哈希值为 11，11%3=2，则落在第三台机上。

利用这样的算法，假设现在数据量太大了，需要增加一台机器。A 原本落在第二台上，现在根据算法 4%4=0，落到了第一台机器上了，但是第一台机器上根本没有 A 的值。这样的算法会导致增加机器或减少机器的时候，引起大量的缓存穿透，造成雪崩。

一致性哈希算法

在 1997 年，麻省理工学院的 Karger 等人提出了一致性哈希算法，为的就是解决分布式缓存的问题。

在一致性哈希算法中，整个哈希空间是一个虚拟圆环

假设有四个节点 Node A、B、C、D，经过 ip 地址的哈希计算，它们的位置如下

有 4 个存储对象 Object A、B、C、D，经过对 Key 的哈希计算后，它们的位置如下

对于各个 Object，它所真正的存储位置是按顺时针找到的第一个存储节点。例如 Object A 顺时针找到的第一个节点是 Node A，所以 Node A 负责存储 Object A，Object B 存储在 Node B。

一致性哈希算法大概如此，那么它的容错性和扩展性如何呢？

假设 Node C 节点挂掉了，Object C 的存储丢失，那么它顺时针找到的最新节点是 Node D。也就是说 Node C 挂掉了，受影响仅仅包括 Node B 到 Node C 区间的数据，并且这些数据会转移到 Node D 进行存储。

同理，假设现在数据量大了，需要增加一台节点 Node X。Node X 的位置在 Node B 到 Node C 直接，那么受到影响的仅仅是 Node B 到 Node X 间的数据，它们要重新落到 Node X 上。

所以一致性哈希算法对于容错性和扩展性有非常好的支持。但一致性哈希算法也有一个严重的问题，就是数据倾斜。

如果在分片的集群中，节点太少，并且分布不均，一致性哈希算法就会出现部分节点数据太多，部分节点数据太少。也就是说无法控制节点存储数据的分配。如下图，大部分数据都在 A 上了，B 的数据比较少。

哈希槽

Redis 集群（Cluster）并没有选用上面一致性哈希，而是采用了哈希槽（SLOT）的这种概念。主要的原因就是上面所说的，一致性哈希算法对于数据分布、节点位置的控制并不是很友好。

首先哈希槽其实是两个概念，第一个是哈希算法。Redis Cluster 的 hash 算法不是简单的 hash()，而是 crc16 算法，一种校验算法。

另外一个就是槽位的概念，空间分配的规则。其实哈希槽的本质和一致性哈希算法非常相似，不同点就是对于哈希空间的定义。一致性哈希的空间是一个圆环，节点分布是基于圆环的，无法很好的控制数据分布。而 Redis Cluster 的槽位空间是自定义分配的，类似于 Windows 盘分区的概念。这种分区是可以自定义大小，自定义位置的。

Redis Cluster 包含了 16384 个哈希槽，每个 Key 通过计算后都会落在具体一个槽位上，而这个槽位是属于哪个存储节点的，则由用户自己定义分配。例如机器硬盘小的，可以分配少一点槽位，硬盘大的可以分配多一点。如果节点硬盘都差不多则可以平均分配。所以哈希槽这种概念很好地解决了一致性哈希的弊端。

另外在容错性和扩展性上，表象与一致性哈希一样，都是对受影响的数据进行转移。而哈希槽本质上是对槽位的转移，把故障节点负责的槽位转移到其他正常的节点上。扩展节点也是一样，把其他节点上的槽位转移到新的节点上。

但一定要注意的是，对于槽位的转移和分派，Redis 集群是不会自动进行的，而是需要人工配置的。所以 Redis 集群的高可用是依赖于节点的主从复制与主从间的自动故障转移。

集群搭建

下面以最简单的例子，抛开高可用主从复制级转移的内容，来重点介绍下 Redis 集群是如何搭建，槽位是如何分配的，以加深对 Redis 集群原理及概念的理解。

redis.conf 配置

先找到 redis.conf，启用 cluster 功能。

cluster-enabled yes 默认是关闭的，要启用 cluster，让 redis 成为集群的一部分，需要手动打开才行。

然后配置 cluster 的配置文件

每一个 cluster 节点都有一个 cluster 的配置文件，这个文件主要用于记录节点信息，用程序自动生成和管理，不需要人工干预。唯一要注意的是，如果在同一台机器上运行多个节点，需要修改这个配置为不同的名字。

本次为了方便搭建，所有 Redis 实例都在同一台机器上，所以修改不同的 cluster config 名字后，复制三份 redis.conf 配置，以用于启动三个集群实例（cluster 至少要三个主节点才能进行）。

集群关联

   redis-server /usr/local/etc/redis/redis-6379.conf --port 6379  
   redis-server /usr/local/etc/redis/redis-6380.conf --port 6380  
   redis-server /usr/local/etc/redis/redis-6381.conf --port 6381

符号的作用是让命令在后台执行，但程序执行的 log 依然会打印在 console 中。也可以通过配置 redis.conf 中 deamonize yes，让 Redis 在后台运行。

连上 6379 的 Redis 实例，然后通过 cluster nodes 查看集群范围。

连上其他实例也是一样，目前 6379、6380、6381 在各自的集群中，且集群只有它们自己一个。

在 6379 上，通过 cluster meet 命令，与 6380、6381 建立链接。

 127.0.0.1:6379  cluster meet 127.0.0.1 6380
 127.0.0.1:6379  cluster meet 127.0.0.1 6381

可以看到集群中已经包含了 6379、6380、6381 三个节点了。登录其他节点查看也是一样的结果。即使 6380 与 6381 之间没有直接手动关联，但在集群中，节点一旦发现有未关联的节点，会自动与之握手关联。

槽位分配

通过 cluster info 命令查看集群的状态

state 的状态是 fail 的，还没启用。看下官方的说明

只有 state 为 ok，节点才能接受请求。如果只要有一个槽位（slot）没有分配，那么这个状态就是 fail。而一共需要分配 16384 槽位才能让集群正常工作。

接下来给 6379 分配 0~5000 的槽位，给 6380 分配 5001~10000 的槽位，给 6381 分配 10001~16383 的槽位。

   redis-cli -c -p 6379 cluster addslots {0..5000}
   redis-cli -c -p 6380 cluster addslots {5001..10000}
   redis-cli -c -p 6381 cluster addslots {10001..16383}

再看看 cluster info

state 已经为 ok，16384 个槽位都已经分配好了。现在集群已经可以正常工作了。