高级开发不得不懂的Redis Cluster数据分片机制
Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 3.0 版本正式推出，有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。 Redis Cluster 一般由多个节点组成，节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群，其中三个为主节点，三个为从节点。三个主节点会分配槽，处理客户端的命令请求，而从节点可用在主节点故障后，顶替主节点。 如上图所示，该集群中包含 6 个 Redis 节点，3主3从，分别为M1，M2，M3，S1，S2，S3。除了主从 Redis 节点之间进行数据复制外，所有 Redis 节点之间采用 Gossip 协议进行通信，交换维护节点元数据信息。 一般来说，主 Redis 节点会处理 Clients 的读写操作，而从节点只处理读操作。 数据分片策略 分布式数据存储方案中最为重要的一点就是数据分片，也就是所谓的 Sharding。 为了使得集群能够水平扩展，首要解决的问题就是如何将整个数据集按照一定的规则分配到多个节点上，常用的数据分片的方法有：范围分片，哈希分片，一致性哈希算法和虚拟哈希槽等。 范围分片假设数据集是有序，将顺序相临近的数据放在一起，可以很好的支持遍历操作。范围分片的缺点是面对顺序写时，会存在热点。比如日志类型的写入，一般日志的顺序都是和时间相关的，时间是单调递增的，因此写入的热点永远在最后一个分片。