Redis 是一款高性能的缓存数据库，在前端领域应用广泛。但是，在高并发场景下，单机 Redis 可能会成为瓶颈，无法满足应用对性能和容量的需求。为了解决这个问题，Redis 提供了 cluster 集群模式，可以将数据分散到多个 Redis 节点中。

然而，如何分配数据或如何选择合适的分区策略是由 Redis 集群调优的核心问题之一。本篇文章将聚焦 Redis 集群数据分片策略及调优思路。

Redis 集群的数据分片方式

在 Redis cluster 中，一共有 16384 个槽(slot)，每个槽可以分配一个或多个 key-value，Redis 通过哈希函数将 key 映射到 slot 上，从而实现数据存储到集群的不同节点。因此，选择一个好的数据分片策略非常重要。

关于如何将 key 映射到 slot 上， Redis提供了以下两种哈希函数：

CRC16 算法：它是 Redis 默认的哈希函数，可以让 key 在 slot 上均匀分布。它是通过计算字符串的 CRC16 值模上 16384 来计算 key 默认的 slot 编号。
XXHASH64 算法：这是一种快速，非加密性的哈希函数，Redis 可以通过配置使用 XXHASH64 哈希函数来替代 CRC16 算法。XXHASH64 算法的优点是速度很快，且有很低的哈希冲突率。但是，它可能会导致存在“冷热不均”的问题，即有一些热点数据会集中到某些节点上，而其他节点则相对较空闲，这样会导致一些节点性能瓶颈。

基于此，我们可以使用以下几种数据分片策略，来避免“冷热不均”。

1. 均衡分布

通过让 hash 映射均匀分布到槽上，以避免出现“热点槽”。

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2. 一致性哈希

一致性哈希可以减少在节点增减、数据迁移时的成本。一致性哈希按节点的哈希位置打散成环（也称为哈希环），每个 key 映射到环上的一个位置，按顺时针方向寻找最近的那个节点。

节点数大于 key数时，可以采用虚拟节点让各个节点均匀的分布在哈希环上。

实现一致性哈希可以通过提供已有的算法例如 libketama 或 hash_ring。

3. 求余法

当所有哈希节点在上线时，可以根据节点数求余，平均分配数据。然而，当有哈希节点下线或增加时，要重新计算所有 key 所属节点，并进行数据迁移。

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以上策略并不是严格意义上的数据分片，只是将数据均匀的分配到节点上，无法处理hash节点增删导致的数据迁移。

Redis 集群数据分片策略的调优思路

单位缩放：适用于大规模数据场景。通过扩大槽数量，使得热点 key 可以存储在单独的槽中。
均衡分布：使用 CRC16 算法或一致性哈希将数据均匀分布到集群上。
预留空间：规划适当的哈希槽数量，以应对未来的扩容需求。在有扩容想法后，新节点的纳入计划要制定好。
Redis 集群负载均衡：可以通过编写路由中间件实现。例如，采用“负载均衡算法 + 一致性哈希”实现读写分离;
数据迁移注意事项：为了尽可能地减少迁移带来的影响，需要在迁移期间做好监控，如多次拆分数据迁移，每次迁移后进行以下操作：

a) 迁移一个数据量适中的部分

b) 迁移后，等待一段时间观察影响

c) 如果影响小，再继续迁移，否则先进行回滚
启用持久化：为了防止数据丢失，可以启用持久化功能。Redis 支持几种不同的持久化方式：

a) RDB 持久化：保存 Redis 数据库的快照。

b) AOF 持久化：将 Redis 中所有写入指令追加到一个文件中以实现持久化。
集群容错：针对集群容错，可以使用哨兵（sentinel）或 Redis 群集（redis cluster）来保护。

示例代码：

这里我们使用 Redis 的 Java 客户端 Jedis 作为示例。具体实现可以使用 Java API 来实现上述数据分片策略。

Java 文件

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通过使用 JedisCluster 类，我们可以轻松地连接 Redis 集群，并在集群上设置和获取键值对。上述代码使用了一致性哈希算法作为数据分片策略。

结论

在 Redis 集群的设计和优化中，数据分片策略是非常重要的，它直接决定了数据的存储和读取性能。本文提供了不同的分片策略，相关的详细解释和示例代码。希望这篇文章能对你处理 Redis 集群性能瓶颈、解决高负载应用的问题提供启示。

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