【分布式微服务云原生】掌握 Redis Cluster架构解析、动态扩展原理以及哈希槽分片算法

摘要
在现代应用中，数据的快速增长和高并发访问对数据库提出了更高的要求。Redis Cluster，作为 Redis 的分布式解决方案，通过分片机制提供了高吞吐量和容错能力。本文将深入探讨 Redis Cluster 的架构、数据分片、容错能力、数据迁移、键的分布、持久化、集群管理、客户端支持、限制以及使用场景，并提供创建 Redis Cluster 的示例步骤。通过本文，读者将能够理解 Redis Cluster 的工作原理，并学会如何有效地利用它来提升应用的性能。

关键词
Redis Cluster, 分布式缓存，数据分片，高可用性，哈希槽

1. Redis Cluster 架构解析

Redis Cluster 是一个分布式系统，它通过分片机制将数据分布在多个节点上，从而提供更高的数据吞吐量和一定的容错能力。

1.1 节点角色

Redis Cluster 由多个节点组成，每个节点可以是主节点或从节点：

• 主节点（Master）：存储数据并处理写操作。
• 从节点（Slave）：复制主节点的数据，可以处理读操作。

1.2 数据分片

Redis Cluster 通过哈希槽（hash slots）来分配数据。共有 16384 个哈希槽，每个主节点可以负责其中的一部分。

1.3 容错能力

• 主节点故障转移：如果一个主节点发生故障，它的一个从节点可以被提升为新的主节点。
• 从节点故障：从节点的故障不会影响集群的数据完整性。

1.4 数据迁移

Redis Cluster 支持在线数据迁移，即在不停止服务的情况下，可以将数据从一个节点迁移到另一个节点。

1.5 键的分布

• 哈希标签：使用 {} 包围的哈希标签来确保相关的键被映射到同一个哈希槽。
• 数据模型：Redis Cluster 适合使用扁平化的数据模型。

1.6 持久化

Redis Cluster 支持 RDB 和 AOF 持久化方式，但需要注意，当使用 AOF 持久化时，每个节点独立写入自己的 AOF 文件。

1.7 集群管理

• 集群创建：使用 redis-cli 工具的 cluster 命令创建集群。
• 节点管理：可以添加、移除节点，或者进行故障转移。
• 故障诊断：使用 redis-cli --cluster check 命令检查集群状态。

1.8 客户端支持

大多数 Redis 客户端都支持 Cluster 模式，客户端库会处理请求的路由和重试逻辑。

1.9 限制

• 事务和Lua脚本：在 Cluster 模式下，事务和 Lua 脚本只能在一个哈希槽内操作。
• 键空间通知：键空间通知（keyspace notifications）在 Cluster 模式下不可用。

1.10 使用场景

Redis Cluster 适用于需要高吞吐量和一定容错能力的读多写少的场景。

2. 创建 Redis Cluster 示例

以下是使用 redis-cli 创建 Cluster 的基本步骤：

1. 启动多个 Redis 实例，配置不同的端口和 cluster-enabled 选项。
2. 使用 redis-cli --cluster create 命令创建集群，指定每个主节点的 IP 和端口。
3. 使用 redis-cli --cluster addslots 为每个主节点分配哈希槽。
4. 使用 redis-cli --cluster add-slave 添加从节点。

3. Redis Cluster 动态扩展

Redis Cluster 支持动态扩展，这意味着你可以在不关闭整个集群的情况下添加新的主节点。

3.1 动态扩展步骤

1. 启动新节点：启动一个新的 Redis 实例，确保它配置为集群模式。
2. 加入集群：使用 redis-cli --cluster add-node 命令将新节点加入到现有的 Redis Cluster 中。
3. 分配哈希槽：新节点加入集群后，需要将一些哈希槽从现有的主节点迁移到新节点。
4. 开始迁移：一旦新节点准备好接收数据，你可以使用 redis-cli --cluster setslot 命令将每个要迁移的哈希槽标记为 migrating 状态。
5. 数据迁移：Redis 将自动开始将数据从源主节点迁移到新节点。
6. 监控迁移过程：迁移过程可能需要一些时间，你应该监控迁移的进度和集群的健康状态。
7. 完成迁移：迁移完成后，新节点将承担一部分哈希槽，成为这些槽的数据主人。

4. 哈希槽的分片算法

Redis Cluster 使用哈希槽作为数据分片的基本单元，这些哈希槽将所有可能的键的哈希值映射到这些槽中。

4.1 哈希槽的概念

Redis Cluster 中共有 16384 个哈希槽，每个槽可以看作是一个数据分片。

4.2 哈希函数

Redis 使用 CRC16 哈希函数对键进行哈希计算，得到一个哈希值。

4.3 哈希槽的分配

1. 计算哈希值：对键使用 CRC16 哈希函数，得到一个哈希值。
2. 映射到哈希槽：将哈希值对 16384 取模，得到的值就是键应该映射到的哈希槽编号。

4.4 哈希槽与节点的映射

每个主节点可以负责一定数量的哈希槽。

4.5 数据的定位

当客户端向集群发送一个键操作请求时，集群会根据键的哈希值确定该请求应该路由到哪个主节点。

4.6 哈希槽的迁移

Redis Cluster 支持在线迁移哈希槽，即从一个主节点迁移一部分哈希槽到另一个主节点。

4.7 哈希槽的故障转移

如果一个负责哈希槽的主节点发生故障，Redis Cluster 会通过协商机制从该主节点的从节点中选举一个新的主节点来接管故障主节点负责的哈希槽。

4.8 算法示例

假设有以下键 “user:1000”，我们想要确定它应该映射到哪个哈希槽：

1. 使用 CRC16 哈希函数计算键的哈希值。
2. 假设哈希值是 12345。
3. 对 16384 取模：12345 % 16384 = 345。
4. 键 “user:1000” 应该映射到编号为 345 的哈希槽。

5. 总结

Redis Cluster 提供了一种有效的数据分片和高可用性解决方案。它通过在多个节点上分布数据来提高性能，并能够在主节点故障时自动进行故障转移。然而，它也有一些限制，开发者需要根据应用场景和需求来决定是否使用 Cluster 模式。

6. 表格展示

7. Excel 表格内容展示

8. 鼓励分享

恭喜你到达文章的尾声！如果你对 Redis Cluster 有任何独到的见解或者宝贵的经验，不妨在评论区和大家一起分享。让我们一起探讨，一起进步！