进阶的Redis之哈希分片原理与集群实战

前面介绍了《进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF》和《进阶的Redis之Sentinel原理及实战》，此次来了解下Redis的集群功能，以及其中哈希分片原理。

集群分片模式

若是Redis只用复制功能作主从，那么当数据量巨大的状况下，单机状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。在这种状况下，数据分片是一个很是好的解决办法。

Redis的Cluster正是用于解决该问题。它主要提供两个功能：

1. 自动对数据分片，落到各个节点上
2. 即便集群部分节点失效或者链接不上，依然能够继续处理命令

对于第二点，它的功能有点相似于Sentienl的故障转移（能够了解下以前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，在此以前，先了解下分布式简单哈希算法和一致性哈希算法，以帮助理解槽位的做用。

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
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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，假设如今数据量太大了，须要增长一台机器。A本来落在第二台上，如今根据算法4%4=0，落到了第一台机器上了，可是第一台机器上根本没有A的值。这样的算法会致使增长机器或减小机器的时候，引发大量的缓存穿透，形成雪崩。

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，通过ip地址的哈希计算，它们的位置以下

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

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，因此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，而且这些数据会转移到Node D进行存储。

同理，假设如今数据量大了，须要增长一台节点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，它们要从新落到Node X上。

因此一致性哈希算法对于容错性和扩展性有很是好的支持。但一致性哈希算法也有一个严重的问题，就是数据倾斜。

若是在分片的集群中，节点太少，而且分布不均，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。也就是说没法控制节点存储数据的分配。以下图，大部分数据都在A上了，B的数据比较少。

哈希槽

Redis集群（Cluster）并无选用上面一致性哈希，而是采用了哈希槽（SLOT）的这种概念。主要的缘由就是上面所说的，一致性哈希算法对于数据分布、节点位置的控制并非很友好。

首先哈希槽实际上是两个概念，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很是类似，不一样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，没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，相似于Windows盘分区的概念。这种分区是能够自定义大小，自定义位置的。

Redis Cluster包含了16384个哈希槽，每一个Key经过计算后都会落在具体一个槽位上，而这个槽位是属于哪一个存储节点的，则由用户本身定义分配。例如机器硬盘小的，能够分配少一点槽位，硬盘大的能够分配多一点。若是节点硬盘都差很少则能够平均分配。因此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，表象与一致性哈希同样，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余正常的节点上。扩展节点也是同样，把其余节点上的槽位转移到新的节点上。

但必定要注意的是，对于槽位的转移和分派，Redis集群是不会自动进行的，而是须要人工配置的。因此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，须要手动打开才行。

而后配置cluster的配置文件

每个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，不须要人工干预。惟一要注意的是，若是在同一台机器上运行多个节点，须要修改这个配置为不一样的名字。

本次为了方便搭建，全部Redis实例都在同一台机器上，因此修改不一样的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 &
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&符号的做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。也能够经过配置redis.conf中deamonize yes，让Redis在后台运行。

连上6379的Redis实例，而后经过cluster nodes查看集群范围。

连上其余实例也是同样，目前637九、6380、6381在各自的集群中，且集群只有它们本身一个。

在6379上，经过cluster meet命令，与6380、6381创建连接。

127.0.0.1:6379> cluster meet 127.0.0.1 6380
  127.0.0.1:6379> cluster meet 127.0.0.1 6381
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能够看到集群中已经包含了637九、6380、6381三个节点了。登陆其余节点查看也是同样的结果。即便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

经过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。若是只要有一个槽位（slot）没有分配，那么这个状态就是fail。而一共须要分配16384槽位才能让集群正常工做。

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}
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再看看cluster info

state已经为ok，16384个槽位都已经分配好了。如今集群已经能够正常工做了。

效果测试

随便登上一个实例，记得加上参数-c，启用集群模式的客户端，不然没法正常运行。

redis-cli -c -p 6380
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尝试下set、get操做

能够看到，Redis集群会计算key落在哪一个卡槽，而后会把命令转发到负责该卡槽的节点上执行。

利用cluster keyslot命令计算出key是在哪一个槽位上，从而得出会跳转到哪一个节点上执行。

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