Redis教程

Redis切片集群

本文主要是介绍Redis切片集群,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

Redis切片集群

当Redis实例保存的键值对数量过大时,使用一次RDB进行持久化时,Redis会fork子进程来完成该操作,fork操作的时间开销与实例数据量大小呈正相关关系,fork操作会阻塞主进程。数据量越大,fork操作造成的主线程阻塞时间越长,Redis相应因此变慢

考虑更为合理的方案解决Redis存储大容量数据

切片集群,也称分片集群,启动多个Redis实例组成一个集群,将受到的数据划分成多份,每一份都用一个实例存储

在这里插入图片描述

数据切片何实例的对应分布关系

Redis Cluster方案采用哈希槽(Hash Slot)来处理数据和实例之间的映射关系。

Redis Cluster中,一个切片集群共有16384(2048*8)个哈希槽,每个键值都会根据它的key,被映射到一个哈希槽中

映射过程:根据键值对的key,按照CRC16算法计算一个16bit的值,该值对16384取模,得到16384范围内的模数,该模数对应哈希槽的编号

哈希槽映射到具体的Redis实例上

  • 部署Redis Cluster方案时,使用cluster create命令创造集群,Redis自动把这些槽平均分布在集群实例上。
    在这里插入图片描述
  • cluster meet命令手动建立实例间的连接,使用cluster addslot命令,指定每个实例上的哈希槽个数
redis-cli -h 172.16.19.3 –p 6379 cluster addslots 0,1
redis-cli -h 172.16.19.4 –p 6379 cluster addslots 2,3
redis-cli -h 172.16.19.5 –p 6379 cluster addslots 4
// 与上图分配结果相同

注意点

  • Redis集群中不同实例的内存大小配置不一,此时如果采用均分哈希槽的方法,内存小的实例会有更大的容量压力。应当根据不同实例的资源配置情况,使用cluster addslots命令手动分配哈希槽
  • 手动分配哈希槽时,需要把16384个槽都分配完,否则Redis集群无法正常工作

客户端定位数据

Redis实例将自己的哈希槽信息发给和它相连的其他实例,完成哈希槽配置信息的扩散。当完成实例之间相互连接后,每个实例都有所有哈希槽的映射关系。

这样能保证客户端在访问任意一个实例时,获取所有的哈希槽信息

客户端收到哈希槽信息时,会把哈希槽信息缓存在本地。

实例和哈希槽的对应关系并不是恒定不变的,

  • 集群中,实例有新增或删除,Redis需要重新分配哈希槽
  • 为了负载均衡,Redis需要把哈希槽在所有实例上重新分布一遍

实例之间关系发生变化时,客户端时无法主动获取这些变化信息

Redis Cluster方案提供了一种重定向机制

客户端给一个实例发送数据读写操作时,若实例上并没有该键值对映射的哈希槽,实例会返回MOVED命令返回结果,该结果包含了新实例的访问地址

GET hello:key
(error) MOVED 13320 172.16.19.5:6379
// MOVED命令表示,客戶端请求的键值对所在的哈希槽13320,实际是在172.16.19.5这个实例上

客户端通过返回的MOVED命令,直接和新实例连接,发送操作请求
在这里插入图片描述

这篇关于Redis切片集群的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!