Redis基于Proxy以及客户端的数据分片和Redis-Cluster分片

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 1、先谈单节点的 Redis 存在的问题

1. 单点故障
2. 数据容量问题
3. 链接数、请求压力问题

主从+哨兵架构，解决了单点问题和请求压力问题，可是数据容量仍然是 1：1 的克隆数据，数据容量问题依旧存在，数据并无分摊到各个节点。

2、如何解决单点数据容量问题

A：基于客户端的方案

1.业务拆分数据

从业务的角度不一样的模块按约定好的逻辑落入不一样的Redis 节点。

好比：评论业务用一个redis阶段，商品信息业务用另一个节点，购物车用另一个节点。

2.经过Hash算法路由

• 2.1 Modula：将hash(ID)%redis节点数

弊端：redis节点数改变的话，数据就分配规则就被打破了。

• 2.2 Random：随机分配

使用场景：消息队列。

数据随机的落入到不一样的节点，对于客户端而言无所谓数据落在那一台节点，只须要知道key就能拿到数据。

• 2.3 Ketama：一致性Hash算法将数据分摊到不一样的节点。

规划一个虚拟的环形节点，将节点和数据参与位置分配算法。

​优势：增长节点能够分担其余节点的压力，不会形成全局洗牌，本来的数据还在最初规划出的物理节点中。

一致性Hash缺点:

• 击穿的风险，本来数据是在a节点的，可是增长了节点致使后续的数据源从节点e获取，可是e又没有获取到数据，从而将请求打入到了数据库，从而可能致使击穿缓存拖垮数据的风险。

方案：当在计算出的离最近节点没有获取到的数据，尝试从离计算值最近的2个物理节点去去获取数据。

• 数据倾斜 -> 缓存雪崩

假设：咱们刚上线的时候Redis节点只有两台，而个人的数据的key是多是基于某一个基准在往上作增加，那么就会致使数据大概倾斜的落在某一个节点，最极端的可能致使全部的请求都打在了这一个节点，从而拖垮此节点，从而引起缓存雪崩。

方案：上述问题的关键点在于物理节点少，数据落点非黑即白，那么可否增长逻辑上的节点？只有两台物理节点，可是还有不一样的端口啊，ok,那就在每一个IP以后再添加随机的数字去生成逻辑节点。

B：安排专人去充当数据路由的的角色

上述的解决方案中，咱们把数据路由的逻辑架在了客户端，可是对于客户端而言，链接能够当作是几类数据直接怼在了服务端。这对于服务端而言链接的开销也是不小的。革命还没有成功，还需努力。

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基于客户端路由

租客谁都找房东去房东带看房子怎么能受得了对吧，那就找中介呗

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基于代理路由

那么此时只要关注的就是这个中介proxy代理的性能。 那么是否有已经造好的Proxy轮子？

 

C.Redis的Cluster

咱们前面说的经过hash取模计算数据所属节点的方案中，缺陷在于增减节点须要对全部的数据rehash，再根据rehash的结果迁移数据。那么是否可以将数据预先规划？ 假设最初节点只有两个，要预先规划数据所属节点，先将数据预先规划为10槽位(slots)，在Redis Cluster里实际上是分配了16384个slots，后续增长节点则直接从2个节点各自分一段范围的数据过来，雨露均沾嘛。而后分到的数据进行rehash，再数据迁移到新的节点。

这样子的话，只要增长了节点。数据仍是存在高频的rehash呀？并且假如要对两个相同类型的数据进行求交并补运算的话，redis也没办法作。比如两个物理库的mysql数据没办法inner join。

对数据加标签（hash tag）而不是单纯的直接经过hash(key)，Redis不想被吐槽它不行呀。这个锅得用户本身背，你想要对这部分的数据作运算，作事务处理那么你就应该尽量的将数据划分到一个物理机上。你本身给数据加tag,从而对同一个tag作hash运算的时候能保证在一个物理机上。

​每一个节点存一份数据-节点映射关系表，好比redis1节点存放的是0，1，2的hash值对应的数据，redis1为5，6，7，此时用户请求获取key1,其hash值为3。

1. 此时将请求路由到了redis2/redis1节点，而这2个节点又不存储该数据。
2. 在redis2里获取到了key1的值hash值为3，拿了到映射表的关系，哦，数据在redis3，通知客户端去redis3获取。
3. 客户端去redis3获取数据。

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《Java中高级核心知识点合集（524页）》

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《Java高级架构知识点整理》

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