Redis- 切片集群: 数据增多了，是该加内存还是实例？

1.场景入门

如果有一个这样的需求：要用redis保存5000万个键值对，每个键值对大约是512B，为了能快速部署并对外提供服务，我们采用云主机来运行redis实例，粗略计算了一下，这些键值对所占内存空间大约是25GB。当然想到的第一个方案则是选择一台32GB内存的云主机来部署redis。因为32GB的内存能保存所有的数据，而且还留有7GB，可以保证系统的正常运行。同时采用RDB对数据做持久化，以确保redis实例故障后，还能从RDB恢复数据。

但是在使用过程中，redis的响应有时会非常慢，我们使用info命令查看Redis的latest_fork_usec指标(表示最近一次fork的耗时)，结果显示指标特别高，快到秒级别了。这跟 Redis 的持久化机制有关系。在使用 RDB 进行持久化时，Redis 会 fork 子进程来完成，fork 操作的用时和 Redis 的数据量是正相关的，而 fork 在执行时会阻塞主线程。数据量越大，fork 操作造成的主线程阻塞的时间越长。所以，在使用 RDB 对 25GB 的数据进行持久化时，数据量较大，后台运行的子进程在 fork 创建时阻塞了主线程，于是就导致 Redis 响应变慢了。

看来这个方案不可行，这时候我们就注意到了redis切片集群技术，虽然组件切片集群比较麻烦，但是它可以保存大量数据，而且对redis主线程的阻塞影响较小。

2.简介

切片集群又称分片集群，就是指启动多个Redis实例组成一个集群，然后按照一定的规则，把收到的数据划分成多份，每一份用一个实例来保存。回想到我们刚刚的场景，如果把25GB的数据平均分成5分，使用5个实例来保存，每个实例只需要保存5GB数据。

那么在切片集群中，实例在为5GB数据生成RDB时，数据量就小了很多，fork子进程一般不会给主线程带来较长时间的阻塞。采用多个实例保存数据切片后，我们既能保存25GB数据，又避免了fork子进程阻塞主线程而导致的响应变慢。

3.如何保存更多数据？

为了保存大量数据，我们使用了大内存云主机和切片集群两种方法。实际上，这两种方法分别对应着redis应对数据量增多的两种方案：

纵向扩展和横向扩展。

• 纵向扩展: 升级单个redis实例的资源配置，包括增加内存容量、增加磁盘容量、使用更高配置的CPU。就像下图中，原来的实例内存是8GB，硬盘是50GB，纵向扩展后，内存达到24GB，磁盘增加到150GB。

• 横向扩展: 横向增加当前redis实例的个数，就像下图中，原来使用1个8GB内存、50GB磁盘的实例，现在使用三个相同配置的实例

  

  横向扩展与纵向扩展优缺点

  首先，纵向扩展的好处是实施起来简单、直接。不过这个方案也面临两个潜在的问题。

  第一个问题是，当使用RDB对数据进行持久化时，如果数据量增加，需要的内存也会增加，主线程fork子进程就可能会阻塞（比如刚刚的例子中的情况）。不过，如果你不要求持久化保存 Redis 数据，那么，纵向扩展会是一个不错的选择。不过，这时，你还要面对第二个问题：纵向扩展会受到硬件和成本的限制。这很容易理解，毕竟，把内存从 32GB 扩展到 64GB 还算容易，但是，要想扩充到 1TB，就会面临硬件容量和成本上的限制了。

  与纵向扩展相比，横向扩展是一个扩展性更好的方案。这是因为，要想保存更多的数据，采用这种方案的话，只用增加 Redis 的实例个数就行了，不用担心单个实例的硬件和成本限制。在面向百万、千万级别的用户规模时，横向扩展的 Redis 切片集群会是一个非常好的选择。

  4.数据切片和实例的对应分布关系

  在切片集群中，数据需要分布在不同实例上，那么，数据和实例之间如何对应呢？这就和接下来我要讲的 Redis Cluster 方案有关了。不过，我们要先弄明白切片集群和 Redis Cluster 的联系与区别。Redis从 3.0 开始，官方提供了一个名为 Redis Cluster 的方案，用于实现切片集群。Redis Cluster 方案中就规定了数据和实例的对应规则。

  具体来说，Redis Cluster 方案采用哈希槽（Hash Slot，接下来我会直接称之为 Slot），来处理数据和实例之间的映射关系。在 Redis Cluster 方案中，一个切片集群共有 16384 个哈希槽，这些哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中。

  具体的映射过程分为两大步：首先根据键值对的 key，按照CRC16 算法计算一个 16 bit 的值；然后，再用这个 16bit 值对 16384 取模，得到 0~16383 范围内的模数，每个模数代表一个相应编号的哈希槽。关于 CRC16 算法，不是这节课的重点，你简单看下链接中的资料就可以了。

  那么，这些哈希槽又是如何被映射到具体的 Redis 实例上的呢？

  我们在部署 Redis Cluster 方案时，可以使用 cluster create 命令创建集群，此时，Redis 会自动把这些槽平均分布在集群实例上。例如，如果集群中有 N 个实例，那么，每个实例上的槽个数为 16384/N 个。

  当然， 我们也可以使用 cluster meet 命令手动建立实例间的连接，形成集群，再使用 cluster addslots 命令，指定每个实例上的哈希槽个数。举个例子，假设集群中不同 Redis 实例的内存大小配置不一，如果把哈希槽均分在各个实例上，在保存相同数量的键值对时，和内存大的实例相比，内存小的实例就会有更大的容量压力。遇到这种情况时，你可以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。

  另外需要注意的是在手动分配哈希槽时，需要把 16384 个槽都分配完，否则 Redis 集群无法正常工作。

  5.客户端如何定位数据？

  在定位键值对数据时，它所处的哈希槽是可以通过计算得到的，这个计算可以在客户端发送请求时来执行。但是，要进一步定位到实例，还需要知道哈希槽分布在哪个实例上。

  一般来说，客户端和集群实例建立连接后，实例就会把哈希槽的分配信息发给客户端。但是，在集群刚刚创建的时候，每个实例只知道自己被分配了哪些哈希槽，是不知道其他实例拥有的哈希槽信息的。

  那么，客户端为什么可以在访问任何一个实例时，都能获得所有的哈希槽信息呢？这是因为，Redis 实例会把自己的哈希槽信息发给和它相连接的其它实例，来完成哈希槽分配信息的扩散。当实例之间相互连接后，每个实例就有所有哈希槽的映射关系了。

  客户端收到哈希槽信息后，会把哈希槽信息缓存在本地。当客户端请求键值对时，会先计算键所对应的哈希槽，然后就可以给相应的实例发送请求了。

  但是，在集群中，实例和哈希槽的对应关系并不是一成不变的，最常见的变化有两个：

  • 在集群中，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。

  此时，实例之间还可以通过相互传递消息，获得最新的哈希槽分配信息，但是，客户端是无法主动感知这些变化的。这就会导致，它缓存的分配信息和最新的分配信息就不一致了，那该怎么办呢？

  Redis Cluster 方案提供了一种重定向机制，所谓的“重定向”，就是指，客户端给一个实例发送数据读写操作时，这个实例上并没有相应的数据，客户端要再给一个新实例发送操作命令。

  那客户端又是怎么知道重定向时的新实例的访问地址呢？当客户端把一个键值对的操作请求发给一个实例时，如果这个实例上并没有这个键值对映射的哈希槽，那么，这个实例就会给客户端返回下面的 MOVED 命令响应结果，这个结果中就包含了新实例的访问地址。

  
  GET hello:key
  (error) MOVED 13320 172.16.19.5:6379
  

  其中，MOVED 命令表示，客户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。通过返回的 MOVED 命令，就相当于把哈希槽所在的新实例的信息告诉给客户端了。这样一来，客户端就可以直接和 172.16.19.5 连接，并发送操作请求了。

  下面是MOVED 重定向命令的使用方法。可以看到，由于负载均衡，Slot 2 中的数据已经从实例 2 迁移到了实例 3，但是，客户端缓存仍然记录着“Slot 2 在实例 2”的信息，所以会给实例 2 发送命令。实例 2 给客户端返回一条 MOVED 命令，把 Slot 2 的最新位置（也就是在实例 3 上），返回给客户端，客户端就会再次向实例 3 发送请求，同时还会更新本地缓存，把 Slot 2 与实例的对应关系更新过来。

  

  需要注意的是，在上图中，当客户端给实例 2 发送命令时，Slot 2 中的数据已经全部迁移到了实例 3。在实际应用时，如果 Slot 2 中的数据比较多，就可能会出现一种情况：客户端向实例 2 发送请求，但此时，Slot 2 中的数据只有一部分迁移到了实例 3，还有部分数据没有迁移。在这种迁移部分完成的情况下，客户端就会收到一条 ASK 报错信息，如下所示：

  
  GET hello:key
  (error) ASK 13320 172.16.19.5:6379
  

这个结果中的 ASK 命令就表示，客户端请求的键值对所在的哈希槽 13320，在 172.16.19.5 这个实例上，但是这个哈希槽正在迁移。此时，客户端需要先给 172.16.19.5 这个实例发送一个 ASKING 命令。这个命令的意思是，让这个实例允许执行客户端接下来发送的命令。然后，客户端再向这个实例发送 GET 命令，以读取数据。

看起来好像有点复杂，我再借助图片来解释一下。在下图中，Slot 2 正在从实例 2 往实例 3 迁移，key1 和 key2 已经迁移过去，key3 和 key4 还在实例 2。客户端向实例 2 请求 key2 后，就会收到实例 2 返回的 ASK 命令。ASK 命令表示两层含义：第一，表明 Slot 数据还在迁移中；第二，ASK 命令把客户端所请求数据的最新实例地址返回给客户端，此时，客户端需要给实例 3 发送 ASKING 命令，然后再发送操作命令。

和 MOVED 命令不同，ASK 命令并不会更新客户端缓存的哈希槽分配信息。所以，在上图中，如果客户端再次请求 Slot 2 中的数据，它还是会给实例 2 发送请求。这也就是说，ASK 命令的作用只是让客户端能给新实例发送一次请求，而不像 MOVED 命令那样，会更改本地缓存，让后续所有命令都发往新实例。