一致性哈希算法_redis一致性哈希算法_apache一致性哈希第三

最近在研究redis集群方案，看到知乎上有个朋友写的观点很好，就先收过来了。

为什么集群？

通常，为了提高网站响应速度，总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端中读取。Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿，在这种情况下，如何正确架构Redis呢？

首先，无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机，内存资源往往是有限制的，scale up不是一个好办法，我们需要scale out横向可伸缩扩展，这需要由多台主机协同提供服务，即分布式多个Redis实例协同运行。

其次，目前硬件资源成本降低，多核CPU，几十G内存的主机很普遍，对于主进程是单线程工作的Redis，只运行一个实例就显得有些浪费。同时，管理一个巨大内存不如管理相对较小的内存高效。因此，实际使用中，通常一台机器上同时跑多个Redis实例。

Redis Cluster是一种服务器Sharding技术，3.0版本开始正式提供。Redis Cluster中，Sharding采用slot(槽)的概念，一共分成16384个槽，这有点儿类似前面讲的pre sharding思路。对于每个进入Redis的键值对，根据key进行散列，分配到这16384个slot中的某一个中。使用的hash算法也比较简单，就是CRC16后16384取模。redis一致性哈希算法Redis集群中的每个node(节点)负责分摊这16384个slot中的一部分，也就是说，每个slot都对应一个node负责处理。当动态添加或减少node节点时，需要将16384个槽做个再分配，槽中的键值也要迁移。当然，这一过程，在目前实现中，还处于状态，需要人工介入。Redis集群，要保证16384个槽对应的node都正常工作，如果某个node发生故障，那它负责的slots也就失效，整个集群将不能工作。为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。这时，如果主节点失效，Redis Cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为主节点，整个集群继续对外提供服务。这非常类似前篇文章提到的Redis Sharding场景下服务器节点通过Sentinel监控架构成主从结构，只是Redis Cluster本身提供了故障转移容错的能力。

Redis Cluster的新节点识别能力、故障判断及故障转移能力是通过集群中的每个node都在和其它nodes进行通信，这被称为集群总线(cluster bus)。它们使用特殊的端口号，即对外服务端口号加10000。例如如果某个node的端口号是6379，那么它与其它nodes通信的端口号是16379。nodes之间的通信采用特殊的二进制协议。

对客户端来说，整个cluster被看做是一个整体，客户端可以连接任意一个node进行操作，就像操作单一Redis实例一样，当客户端操作的key没有分配到该node上时，就像操作单一Redis实例一样，当客户端操作的key没有分配到该node上时，Redis会返回转向指令，指向正确的node，这有点儿像浏览器页面的302 redirect跳转。

Redis Cluster是Redis 3.0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。

Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。Redis Cluster可以说是服务端Sharding分片技术的体现，即将键值按照一定算法合理分配到各个实例分片上，同时各个实例节点协调沟通，共同对外承担一致服务。

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