目录
1、redis cluster介绍
2、最老土的hash算法和弊端(大量缓存重建)
3、一致性hash算法(自动缓存迁移)+虚拟节点(自动负载均衡)
不用遍历 --》 hash算法: 缓存位置= hash(key)%n
新增/减少 节点 --》缓存位置失效--》hash环
hash环 节点少--》数据倾斜--》添加虚拟节点
4、redis cluster的hash slot算法
分布式寻址算法
- hash 算法(大量缓存重建)
- 一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡)
- redis cluster 的 hash slot 算法
1、redis cluster介绍
redis cluster
(1)自动将数据进行分片,每个master上放一部分数据
(2)提供内置的高可用支持,部分master不可用时,还是可以继续工作的
在redis cluster架构下,每个redis要放开两个端口号,比如一个是6379,另外一个就是加10000的端口号,比如16379
16379端口号是用来进行节点间通信的,也就是cluster bus的东西,集群总线。cluster bus的通信,用来进行故障检测,配置更新,故障转移授权
cluster bus用了另外一种二进制的协议,主要用于节点间进行高效的数据交换,占用更少的网络带宽和处理时间
2、最老土的hash算法(弊端:大量缓存重建)
来了一个 key,首先计算 hash 值,然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机,所有请求过来,都会基于最新的剩余 master 节点数去取模,尝试去取数据。这会导致大部分的请求过来,全部无法拿到有效的缓存,导致大量的流量涌入数据库。
3、一致性hash算法(自动缓存迁移)+虚拟节点(自动负载均衡)
做成一个圆环,解决命中率问题。
一致性 hash 算法将整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环,整个空间按顺时针方向组织,下一步将各个 master 节点(使用服务器的 ip 或主机名)进行 hash。这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。
来了一个 key,首先计算 hash 值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,遇到的第一个 master 节点就是 key 所在位置。
在一致性哈希算法中,如果一个节点挂了,受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点(沿着逆时针方向行走遇到的第一个节点)之间的数据,其它不受影响。增加一个节点也同理。
然而,一致性哈希算法在节点太少时,容易因为节点分布不均匀而造成缓存热点的问题。为了解决这种热点问题,一致性 hash 算法引入了虚拟节点机制,即对每一个节点计算多个 hash,每个计算结果位置都放置一个虚拟节点。这样就实现了数据的均匀分布,负载均衡。一致性hash算法更详细的请看这篇:一致性Hash算法
4、redis cluster的hash slot算法
redis cluster 有固定的 16384 个 hash slot,对每个 key 计算 CRC16 值,然后对 16384 取模,可以获取 key 对应的 hash slot。每个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。
redis cluster 中每个 master 都会持有部分 slot,比如有 3 个 master,那么可能每个 master 持有 5000 多个 hash slot。hash slot 让 node 的增加和移除很简单,增加一个 master,就将其他 master 的 hash slot 移动部分过去,减少一个 master,就将它的 hash slot 移动到其他 master 上去。移动 hash slot 的成本是非常低的。客户端的 api,可以对指定的数据,让他们走同一个 hash slot,通过 hash tag 来实现。
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