redis分片

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Redis集群的目的是实现数据的横向伸缩，把一块数据分片保存到多个机器，能够横向扩展数据库大小，扩展带宽，计算能力等。

实现数据分片(集群)方式大体有三种：

1）客户端实现数据分片

即客户端本身计算数据的key应该在哪一个机器上存储和查找，此方法的好处是下降了服务器集群的复杂度，客户端实现数据分片时，服务器是独立的，服务器以前没有任何关联。多数redis客户端库实现了此功能，也叫sharding,这种方式的缺点是客户端须要实时知道当前集群节点的联系信息，同时，当添加一个新的节点时，客户端要支持动态sharding.，多数客户端实现不支持此功能，须要重启redis。另外一个弊端是redis的HA须要额外考虑。

2）服务器实现数据分片

其理论是，客户端随意与集群中的任何节点通讯，服务器端负责计算某个key在哪一个机器上，当客户端访问某台机器时，服务器计算对应的key应该存储在哪一个机器，而后把结果返回给客户端，客户端再去对应的节点操做key，是一个重定向的过程，此方式是redis3.0正在实现，目前处于beta版本， Redis 3.0的集群同时支持HA功能，某个master节点挂了后，其slave会自动接管。

服务器端实现集群须要客户端语言实现服务器集群的协议，目前java，php，ruby语言多数有redis-cluster客户端实现版本。

Redis Cluster原理http://www.cnblogs.com/foxmailed/p/3630875.html

Redis Cluster 是Redis的集群实现，内置数据自动分片机制，集群内部将全部的key映射到16384个Slot中，集群中的每一个Redis Instance负责其中的一部分的Slot的读写。集群客户端链接集群中任一Redis Instance便可发送命令，当Redis Instance收到本身不负责的Slot的请求时，会将负责请求Key所在Slot的Redis Instance地址返回给客户端，客户端收到后自动将原请求从新发往这个地址，对外部透明。一个Key到底属于哪一个Slot由crc16(key) % 16384 决定。

关于负载均衡，集群的Redis Instance之间能够迁移数据，以Slot为单位，但不是自动的，须要外部命令触发。

关于集群成员管理，集群的节点(Redis Instance)和节点之间两两按期交换集群内节点信息而且更新，从发送节点的角度看，这些信息包括：集群内有哪些节点，IP和PORT是什么，节点名字是什么，节点的状态(好比OK，PFAIL，FAIL，后面详述)是什么，包括节点角色(master 或者 slave)等。

关于可用性，集群由N组主从Redis Instance组成。主能够没有从，可是没有从 意味着主宕机后主负责的Slot读写服务不可用。

一个主能够有多个从，主宕机时，某个从会被提高为主，具体哪一个从被提高为主，协议相似于Raft，参见这里。如何检测主宕机？Redis Cluster采用quorum+心跳的机制。从节点的角度看，节点会按期给其余全部的节点发送Ping，cluster-node-timeout(可配置，秒级)时间内没有收到对方的回复，则单方面认为对端节点宕机，将该节点标为PFAIL状态。经过节点之间交换信息收集到quorum个节点都认为这个节点为PFAIL，则将该节点标记为FAIL，而且将其发送给其余全部节点，其余全部节点收到后当即认为该节点宕机。从这里能够看出，主宕机后，至少cluster-node-timeout时间内该主所负责的Slot的读写服务不可用。

3）经过代理服务器实现数据分片

此方式是借助一个代理服务器实现数据分片，客户端直接与proxy联系，proxy计算集群节点信息，并把请求发送到对应的集群节点。下降了客户端的复杂度，须要proxy收集集群节点信息。Twemproxy是twitter开源的，实现这一功能的proxy。这个实现方式在客户端和服务器之间加了一个proxy，但这是在redis 3.0稳定版本出来以前官方推荐的方式。结合redis-sentinel的HA方案，是个不错的组合。

参考：http://www.zhizhihu.com/html/y2014/4590.html

http://www.cnblogs.com/foxmailed/p/3630875.html

http://itindex.net/detail/51037-redis-%E9%9B%86%E7%BE%A4
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