进阶的Redis之哈希分片原理与集群实战

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：

1. 自动对数据分片，落到各个节点上
2. 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
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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 &
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&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
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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}
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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。现在集群已经可以正常工作了。

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，否则无法正常运行。

redis-cli -c -p 6380
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尝试下set、get操作

可以看到，Redis集群会计算key落在哪个卡槽，然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是在哪个槽位上，从而得出会跳转到哪个节点上执行。

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