1 概述

主从和哨兵可以解决 Redis 高可用、高并发读的问题。但是仍有两个问题没有解决：

  • 海量数据存储
  • 高并发写

使用分片集群可以解决上述问题，分片集群的特征是：

  • 集群中有多个 master，每个 master 保存不同数据。
  • 每个 master 都可以有多个 slave 节点
  • master 之间通过 ping 监测彼此健康状态
  • 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

2 hash slot (散列插槽)

Redis 会把每一个 master 节点映射到 0~16383 共 16384 个插槽上

数据 key 不是与节点绑定，而是与插槽绑定。Redis 会根据 key 的有效部分计算插槽值，分两种情况：

  • key 中包含 “{}”，且 “{}” 中至少包含 1 个字符，”{}” 中的部分是有效部分
  • key 中不包含 “{}”，整个 key 都是有效部分

例如：key 是 num，那么就根据 num 计算，如果是 {hello}num，则根据 hello 计算。计算方式是利用 CRC16 算法得到一个 hash 值，然后对 16384 取余，得到的结果就是 slot 值。

Redis 是如何判断某个 key 应该在哪个实例上的？

  1. 在创建集群时，将 16384 个插槽分配到各个实例（节点）上
  2. 当存储/获取一个 key 时，根据 key 的有效部分计算哈希值
    -> 对 16384 取余得到插槽值
    -> 寻找插槽所在实例（节点）

如何将同一类数据固定保存在同一个 Redis 实例（为了避免请求重定向带来的性能损耗）？

这一类数据使用相同的有效部分，例如 key 都以 {typeId} 为前缀

3 Cluster Scaling (集群伸缩)

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4 Failover (故障转移)

Automatic Failover(自动故障转移)

为了避免服务宕机而引起的数据损失

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Manual Failover(手动故障转移)

有目的性的服务升级（数据迁移）

利用 cluster failover 命令可以手动让集群中的某个 master宕机，切换到执行 cluster failover 命令的这个 slave 节点，实现无感知的数据迁移。流程如下：

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手动的 failover 支持三种模式：

  • 缺省：默认的流程，如上图
  • force：省略了对 offset 的一致性校验（不交接工作，比较暴力）
  • takeover：直接执行第 5 步，忽略数据一致性、忽略 master 状态和其他 master 的意见（更加暴力）

5 RedisTemplate 访问分片集群

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