Redis分片技术详解：原理、优势及哈希槽算法
Redis分片技术详解：原理、优势及哈希槽算法
Redis分片技术是将数据分散到多个Redis实例中的方法，每个Redis实例只存储数据集的一部分。这种技术能够有效解决单实例Redis在高并发场景下的存储和计算压力问题。本文将详细介绍Redis分片技术的原理、优势以及哈希槽算法的实现方式。
Redis分片技术概述
Redis分片（Sharding）技术是指将数据分散到多个Redis实例中的方法，分片之后，每个Redis拥有一部分原数据集的子集。在数据量非常大的时候，这种技术能够将数据量分散到若干主机的Redis实例上，进而减轻单台redis实例的压力。分片技术能够以更扩展的方式使多台计算机的存储能力和计算能力：
从存储能力角度，分片技术通过使用多台计算机的内存来承担更大量的数据，如果没有分片技术，那么Redis的存储能力将受限于单台主机的内存大小。
从计算能力角度，分片技术通过将计算任务分散到多核或者多台主机中，能够充分利用多核、多台主机的计算能力。
Redis集群采用了 去中心化的思想 ，对于客户端来说，整个集群可以看成一个整体，可以连接任意一个节点进行操作，不需要任何代理中间件，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。
未采用分片技术的单Redis实例
对这1000万条数据的所有增删改查操作压力都会集中在这个Redis所在的主机，此时不仅有存储和操作对该主机的压力，还有该主机失效时将导致所有操作都无法进行的问题。
采用分片技术
采用分片技术之后，数据将被分散到4个Redis实例中，对数据的操作也被分散到每个Redis实例中，此时单台主机的压力将大大减轻。
Redis单实例架构的局限性
Redis单实例架构，从最开始的一主N从，到读写分离，再到哨兵机制，单实例的Redis缓存能够应对大多数的使用场景，也能实现主从故障迁移。但是，在某些场景下，单实例Redis缓存会存在以下几个问题：
写并发：
Redis单实例读写分离可以解决读操作的负载均衡，但对于写操作，仍然是全部落在了master节点上面，在海量数据高并发场景，一个节点写数据容易出现瓶颈，造成master节点的压力上升。海量数据的存储压力：
单实例Redis本质上只有一台Master作为存储，如果面对海量数据的存储，一台Redis的服务器就应付不过来了，而且数据量太大意味着持久化成本高，严重时可能会阻塞服务器，造成服务请求成功率下降，降低服务的稳定性。
针对以上的问题， Redis集群提供了较为完善的方案，解决了存储能力受到单机限制，写操作无法负载均衡的问题 。
Redis也内置了 高可用机制 ，支持N个master节点，每个master节点都可以挂载多个slave节点，当master节点挂掉时，集群会提升它的某个slave节点作为新的master节点。
Redis集群可以看成 多个主从架构组合起来的 ，每一个主从架构可以看成一个节点（其中，只有master节点具有处理请求的能力，slave节点主要是用于节点的高可用）
Redis集群的数据分布算法：哈希槽算法
什么是哈希槽算法
对于分布式存储，需要考虑的重点是如何将数据进行拆分到不同的Redis服务器上。常见的分区算法有hash算法、一致性hash算法。
- 普通hash算法：将key使用hash算法计算之后，按照节点数量来取余，即hash(key)%N。优点就是比较简单，但是扩容或者摘除节点时需要重新根据映射关系计算，会导致数据重新迁移。
- 一致性hash算法：为每一个节点分配一个token，构成一个哈希环；查找时先根据key计算hash值，然后顺时针找到第一个大于等于该哈希值的token节点。优点是在加入和删除节点时只影响相邻的两个节点，缺点是加减节点会造成部分数据无法命中，所以一般用于缓存，而且用于节点量大的情况下，扩容一般增加一倍节点保障数据负载均衡。
Redis集群采用的算法是 哈希槽分区算法 。Redis集群中有16384个哈希槽（槽的范围是 0 -16383，哈希槽），将不同的哈希槽分布在不同的Redis节点上面进行管理，也就是说每个Redis节点只负责一部分的哈希槽。在对数据进行操作的时候，集群会对使用CRC16算法对key进行计算并对16384取模（slot = CRC16(key)%16383），得到的结果就是 Key-Value 所放入的槽，通过这个值，去找到对应的槽所对应的Redis节点，然后直接到这个对应的节点上进行存取操作。
使用哈希槽的好处就在于 可以方便的添加或者移除节点 ，并且无论是添加删除或者修改某一个节点，都不会造成集群不可用的状态。当需要增加节点时，只需要把其他节点的某些哈希槽挪到新节点就可以了；当需要移除节点时，只需要把移除节点上的哈希槽挪到其他节点就行了；
哈希槽的特点：
- 解耦数据和节点之间的关系，简化了扩容和收缩难度；
- 节点自身维护槽的映射关系，不需要客户端代理服务维护槽分区元数据
- 支持节点、槽、键之间的映射查询，用于数据路由，在线伸缩等场景
哈希槽相关的数据结构
（1）clusterNode：保存节点的当前状态，比如节点的创建时间、节点的名字、节点的当前配置纪元（用于实现故障转移）、