前言
在实际的 Redis 集群应用中,数据量越来越大的情况下,如何保证高效的数据访问和高可用性越来越成为了一个重要的问题。而 Redis 集群数据分片则是保障 Redis 集群高效、高性能运行的一个非常关键的技术。
本篇文章将详细介绍 Redis 集群数据分片策略,包括分片策略的分类、选择策略及其优化方式等,希望能为广大前端工程师提供有深度、有实践指导意义的学习资料。
Redis 集群数据分片策略分类
首先,Redis 数据分片策略可以分为两种类型:哈希分片和区间分片。
哈希分片
哈希分片就是利用哈希函数对 Redis 中的数据进行分片。默认情况下,Redis 没有采用哈希分片,需要自定义哈希函数。
以 Redis3.0 为例,其默认哈希函数为 crc16,哈希范围是 0-16384 个槽。Hash_slot 函数根据 key 计算哈希后对这 16384 个槽的值取模,然后放到相应的槽中。
在进行键值查询时,Redis 首先根据 key 计算哈希值,然后将其映射至对应的哈希槽,最后进行数据查询或写入。
区间分片
与哈希分片不同,区间分片指的是将哈希槽划分为多个区间,每个区间都被分配一个节点负责。
如下图所示:
可以看到,区间分片将哈希槽划分为三个区间,每个区间都分配给不同的节点进行管理。
Redis 集群数据分片的选择策略
Redis 集群数据分片的选择策略,主要包括了以下几种:
槽分布式
槽分布式是 Redis 哈希槽分片策略的一种实现方式。这种方式的优点在于,虽然每个节点都有自己的哈希槽,但是这些哈希槽的数量是固定的,这就使得增加或减少节点变得相对简单。
例如,若一台节点宕机,Redis 集群可以快速找到其它节点来重新分配它所拥有的哈希槽。同时,如果需要新增或删减节点时,Redis 集群只需要针对性地修改每个节点拥有的哈希槽数量即可。
数据分布式
数据分布式与槽分布式的实现方式相反,它是将数据集按照一定的规则散布在多个节点上,每个节点负责整个数据集的一部分。
一般情况下,Redis 使用的都是槽分布式的数据分片策略,因为数据集在增加和缩减时,需要根据数量的变化来调整哈希分片,这就意味着需要对所有节点进行大面积的迁移。而如果采用数据分布式,并且数据的分配是根据一定的规则,如它们的 key 在 hash 后的值为等式的结果在某个区间内,则可以在保证负载均衡的同时,缩短调整的时间。
Redis 集群数据分片的优化方式
除了上述算法之外,Redis 集群数据分片的分配还是非常灵活的。下面我们就来介绍一些集群分片的优化方式。
定制化分片
即基于业务需求,对数据分片的规则进行自定义,以达到更好的性能。
例如,对于订单数据和用户数据,我们可以将它们分布在不同的 Redis 节点上,以此来适应热数据的使用需求。
哈希槽重分布
哈希槽重分布是指在 Redis 集群中,当有某个槽出现异常或者超时时,Redis 集群会将这个槽所在节点上的数据重新映射到虚拟槽上,以保证数据的可靠性和一致性。
可见,Redis 集群数据分片具有非常高的可扩展性、高性能、高可用性等特点,而随着集群规模的不断扩大,哈希分片和区间分片的选择策略及优化方式也变得越来越重要。因此,对 Redis 集群数据分片策略的深入理解和运用,对保障 Redis 集群的高效和稳定运行是十分重要的。
示例代码
在此我们提供一个简单的 Redis 数据分片示例代码供大家参考:
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在这个示例中,我们首先初始化了三个 Redis 集群节点,分别设置了三台服务器的地址与端口,接着分别创建了三个 Redis 集群实例。然后,我们先指定主进程,并在主进程中进行了这三个 Redis 集群的初始化。在子进程中,我们配置了每一个 Redis 节点所使用的 Redis Cluster 的实例,然后对三个节点进行了数据写入操作。
总结
Redis 集群数据分片是保障 Redis 集群高效、高性能运行的一个非常关键的技术。本文中我们详细介绍了 Redis 集群数据分片策略的分类、选择策略及其优化方式,并提供了示例代码供读者参考。希望本文能够为读者提供有深度、有实践指导意义的学习资料。
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