基本概念

数据切片的概念
- 据都会先按照 CRC 算法的计算值对 Slot（逻辑槽）取模\
- slot分布在不同实例上
因为slot的分布可能导致数据倾斜
- 数据量倾斜：实例上的数据分布不均匀，某个实例上数据特别多
- 数据访问倾斜：数据量相差不大，但是存在访问倾斜

数据量倾斜的成因和应对方法

基本概念：数据量倾斜，是因为大量数据集中在一个或多个实例上
产生的原因：
- bigkey\
- Slot 分配不均衡\
- Hash Tag\

bigkey 导致倾斜

产生原因：实例中存在bigkey
- bigkey的缺点：造成实例 IO 线程阻塞
解决办法：避免将过多数据保存在同一个键值对中
- 如果bigkey是集合类型，可以拆分成很多个小的集合类型数据，分散保存在不同的实例上\

Slot 分配不均衡

基本概念
- Redis Cluster 一共有 16384 个 Slot\
- codis有1024个slot
尽量保证实例均匀分配在不同的实例上
查看实例分布的指令
- Redis Cluster CLUSTER SLOTS
- codis使用dashboard查看\
在Redis Cluster中，使用三个命令完成slot迁移
- CLUSTER SETSLOT 目标实例源实例 slot所属实例\
- CLUSTER GETKEYSINSLOT 获取某个 Slot 中一定数量的 key\
- MIGRATE 执行具体迁移过程\
redis CLUSTER\
- 实操
  - CLUSTER SETSLOT 300 IMPORTING 3 设置源实例3
  - CLUSTER SETSLOT 300 MIGRATING 5 设置目标实例5
  - CLUSTER GETKEYSINSLOT 300 100 从实例3中获取100个key 迁出准备
  - MIGRATE 192.168.10.5 6379 key1 0 timeout 将刚才的100个迁移到实例5
  - 重复3，4步骤即可完成迁移
- 可以一次浅出多个key MIGRATE 192.168.10.5 6379 "" 0 timeout KEYS key1 key2 key3
codis
- codis-admin --dashboard=ADDR -slot-action --create --sid=300 --gid=6

| ``` 127.0.0.1:6379> cluster slots 1) 1) (integer) 0 2) (integer) 4095 3) 1) "192.168.10.3" 2) (integer) 6379 2) 1) (integer) 12288 2) (integer) 16383 3) 1) "192.168.10.5" 2) (integer) 6379

| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |

## Hash Tag

-   基本概念：键值对 key 中的一对花括号{}，客户端只会对{}内的数据进行计算

-   hash tag的好处

    -   可以将相同的key储存到一个slot中

-   使用场景

    -   为了支持事务操作和范围查询\

    -   跨实例不支持的操作

-   建议不要使用hash tag进行数据切片，造成实例不稳定，服务不可用

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/46750430c11c4614899c28fda0f54f8b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)\


# 数据访问倾斜

-   导致数据访问倾斜的原因是存在热点数据
-   解决办法：可以通过热点数据多副本来应对
-   具体实施：增加随机前缀，让他和其他副本不映射到一个slot中（注意，只适用于只读热点数据，又读又写会导致数据不一致）

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/32a4b3d2527649b2bbf4d602e0b4e4fe~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)\


# 总结

-   造成数据倾斜的原因

    -   1数据中存在bigkey
    -   2slot手动分配不均
    -   3使用了hash tag，导致数据集中在某些实例上

-   尽量使用相同配置的实例

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ed293b5fcfd64499a658e79e60c229e6~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

37 | 数据分布优化：如何应对数据倾斜？

基本概念

数据量倾斜的成因和应对方法

bigkey 导致倾斜

Slot 分配不均衡