1. Redis集群原理-分片

在 Redis 集群环境中，通过数据分片 技术，当某个 key 需要存储或查询时，会使用分片算法 计算出 key的哈希槽编号，然后根据编号找到实际的物理节点。

2. 数据分片

数据分片（Data Sharding）技术，通过将数据分散存储到多个物理节点上，来减轻单一节点的负载压力，避免单点故障，同时也提高了整个系统的性能和容错能力，以及安全性和可靠性。

数据的分片策略包含以下两个重要概念：

分片键 ：用来决定将数据分配到哪个分片的关键字段或属性
分片算法 ：根据分片键来决定数据分布的具体计算方法，常见的有取模算法、范围分片、一致性哈希算法等

常用的分片算法有：

哈希取模分片算法 ：通过对哈希值进行取模，将余数映射到不同的分片节点上
一致性哈希分片算法 ：数据和节点都映射到一个环形空间上
范围分片算法 ：根据数据的范围将数据分配到不同的分片节点上，例如创建时间

2.1 哈希取模

哈希算法 是一种将任意长度的输入，通过某种特定的压缩映射转换为固定长度的输出的函数。例如，岁字符串、文件等进行哈希函数后，可以得到一个较短的、固定大小的值，称为哈希值或哈希码。哈希算法也叫摘要算法、散列算法、散列函数、哈希函数。

常见的哈希算法有：

MD5：最常用的哈希算法之一，输出为128位（16字节）的哈希值
SHA（Secure Hash Algorithm）：安全哈希算法，包含多个版本，例如SHA-1、SHA-256、SHA-512等
CRC32（Cyclic Redundancy Check）：循环冗余校验算法，返回一个32位的无符号整数

哈希算法 中不同数据的输出不同，且长度固定，可以通过对哈希值进行取模运算，得到的余数作为分片的节点编号，这就是哈希取模分片算法 。

假设 Redis 基于哈希取模来实现分片的话，示意图如下：

整个执行流程如下：

确定集群节点数 M ，部署节点，确定节点编号为 0 - （M -1）
使用哈希函数对键（key）进行哈希计算，得到哈希
将哈希值对节点数量（M）进行取模运算，即 hash(key) % M ，计算结果 K 作为节点编号
根据节点编号找到对应的集群节点

哈希取模分片算法最大的问题就是，在扩容或者缩容时，必须迁移数据，重新建立映射关系，否则会导致大范围的查询不到数据。例如，当前三个节点，存储了哈希值为 6 7 8 的三条数据：

当添加入新节点时，如果没有进行数据迁移，数据分布如下：

查询哈希值为 6 的数据时，% 4 的结果为2，执行到第三个节点，但是实际存储在第一个节点，所有查询不到数据。以此类推，除了新节点的数据，之前三个节点时存储的数据，现在都查询不到了。

为了解决上述问题，必须进行数据迁移，针对每条数据，使用新的分片算法迁移到新的节点。如果数据和分片节点很多，数据迁移将是一个非常大的工作量，并且迁移期间，集群是不可用的。

2.2 一致性哈希

一致性哈希算法 将数据和节点映射到一个虚拟的环形哈希空间上。由麻省理工学院的 David Karger 等人在 1997年提出，目的是解决分布式系统在扩容或者缩容时，尽可能少地影响已有的映射关系，减少数据迁移，从而保持系统的稳定性和负载均衡性。常用于分布式缓存、分布式数据库、负载均衡器。

2.2.1 哈希环

一致性哈希算法 是一种特殊的哈希取模，上面介绍的是使用哈希值对节点数量进行取模，一致性哈希则是对一个固定值（ 2^32）进行取模，其取模运算结果的范围是 0 到 2^32-1（42亿多）。可以将结果全量集，进行收尾相连，在逻辑上形成一个环形空间。

整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表 0 ，0 点右侧的第一个点代表 1，以此类推，2、3、4、……直到2^32-1。 0 点左侧的第一个点代表 2^32-1， 0 和 2^32-1在零点方向重合，我们把这个由 2^32 个点组成的圆环称为哈希环。

哈希环示意图如下：

2.2.2 节点映射

有了哈希环之后，需要将集群中的所有节点映射到哈希环上的某一个位置。首先将服务器的某个唯一属性进行哈希运算，比如服务器的 IP或主机名，计算出来的哈希值就是该节点在哈希环上的位置，这样就建立了集群节点和哈希环的映射关系。

假如三个节点A、B、C，经过 IP 地址的哈希函数计算后，在哈希环的位置如下：

2.2.3 数据映射

节点映射之后，需要将数据也映射到哈希环上的某一个位置，并找到相应的数据节点。假设 Redis 基于一致性哈希来实现分片的话，当需要存储或访问某个 key 时，首先计算哈希值并取模，计算结果就是 key在哈希环上的位置。然后，沿着哈希环的顺时针方向查找第一个遇到的节点，该节点即为数据的存储或访问节点。

假设有 key001、 key002、 key003 三条数据， key001 将被路由到节点 A， key002 将被路由到节点B， key003 将被路由到节点 C：

2.2.4 优缺点

当某个节点宕机时，只会影响到该节点和前一个节点的数据，但是其他位置的数据并不影响。例如，当 B 宕机时，原先A 和 B 之间的 key会被路由到 C 节点（未宕机是 B ）：

此外，一致性哈希最主要的目的是解决扩容或者缩容问题，当节点数量发生变化时，只需重新映射和调整少量的数据，使大部分数据的映射关系保持不变。例如，当加入一个新节点D 时，只需要将 C 和 D 之间的 key 重新映射到 D 即可，不需要针对所有数据进行迁移：

一致性哈希存在数据数据倾斜问题，当服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀，导致大量数据被缓存到某一台或某几台服务器上，而其他服务器上的数据则相对较少。数据倾斜会导致某些服务器承受过高的访问压力，其性能可能会受到影响，甚至可能导致服务中断，进而影响整个系统的稳定性。

例如，下图中，只有两个节点，D - A之间分配的哈希环位置明显偏小，势必会造成 D 节点存储的数据远超过 A 节点：

2.3 哈希槽

Redis 在哈希取模和一致性哈希的基础上，实现了自己的数据分片策略。 Redis 也是对一个固定值（ 2^14）进行取模，其取模运算结果的范围是 0 到 2^14-1（16384）。 Redis 将所有可能的键空间分为 16384个哈希槽（Hash Slot），每个槽可以存储一个或多个键值对。

集群中的每个主节点，都会均匀分配哈希槽：

当存储或者查询 key 时，先使用 CRC16 循环冗余校验算法计算出 Key 的校验码，然后对计算结果使用 16384进行取模计算，其结果为 0 - 16383 之间的整数，计算结果称为哈希槽编号，公式如下：

HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

例如，使用 lettuce 计算出 key001 、key002 的哈希槽分别为 12657 、 274 ：

// lettuce
int key001 = SlotHash.getSlot("key001");
int key002 = SlotHash.getSlot("key002");
System.out.println(key001); // 12657
System.out.println(key002); // 274

然后根据哈希槽编号找到实际的物理节点， key001 路由到 C 节点，key002 路由到 A 节点，整个过程示意图如下：

哈希槽能够将数据均匀地分布在多个节点上，相较于一致性哈希，解决了数据倾斜问题。当需要添加或移除节点时，Redis集群可以利用哈希槽信息动态地重新分配数据，而不需要重新分片整个数据集，这样可以避免大规模的数据迁移。