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「系统架构」Redis集群是如何尽可能保证数据的一致性的

mhr18 2024-11-18 14:29 23 浏览 0 评论

在很多集群架构中，为了保证集群数据的一致性，都会使用一致性哈希算法，因为一致性哈希算法，可以保证无论是增加节点，还是减少节点，被影响的数据都是一小部分数据。

不过，Redis集群例外，Redis 集群没有使用一致性哈希，取而代之的是引入了哈希槽的概念。哈希槽是Redis真正保存数据的地方。

Redis 集群有16384个哈希槽，每个要保存到Redis的键值对，都会先通过CRC16函数计算，然后再对16384取模，来决定这个键值对要被放置哪个槽。

集群的每个节点都会负责一部分哈希槽，举个例子，如果当前集群有3个节点M1、M2、M3，那么：

由于，Redis集群始终包含16384个哈希操作，因此，它很容易添加或者删除节点。比如，如果我想新添加个节点M4，那我只需要从节点 M1，M2，M3中得到部分槽，然后迁移到M4上即可。

或者，如果我想移除节点M4，那我们只需要将M4中的槽移到M1、M2和M3节点上，最后将没有任何槽的M4节点从集群中移除即可。

由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务，所以，无论添加、删除或者改变某个节点的哈希槽数量，都不会造成集群不可用的状态。

在前面的内容中，我们已经介绍过，存入到Redis集群中的每个Key是通过CRC16函数计算后取模再映射到不同的哈希槽中的，但CRC16函数的结果是一个16bit的数，也就是说它的最大值是2**16=65536。但Redis集群为什么仅有16384个哈希槽？

有以下几个原因。

在Redis集群中，每个节点每秒都会向集群中其他节点发送 ping 消息，以检测其它节点的状态。

在消息头中，最占空间的是保存哈希槽位置的bitmap大小。Bitmap的每一个位代表一个槽，如果该位为1，则表示这个槽是属于这个节点的。所以如果哈希槽总数设置为65536，那这个bitmap的大小最大将达到65536/（8*1024）= 8k，有点大。

另外，消息体中还会携带有约为集群总节点数量的1/10（至少携带3个）的节点的信息。这样节点数量越多，消息体内容越大。

所以，为降低由于消息过大而造成的通信阻塞影响，Redis的作者将Redis的节点数限制在1000，将哈希槽数限制在16384。

redis槽

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