1 切片集群原理
切片集群是一种保存大量数据的通用机制，这个机制可以有不同的实现方案。在 Redis 3.0 之前，官方并没有针对切片集群提供具体的方案。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
1.1 key 与 slot 的映射实现
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。
1.2 slot与redis实例映射实现
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。
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。
注意: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。
2 客户端数据定位
2.1 数据定位
Redis集群创建完成之后，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。
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。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。
2.2 重定向
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？
2.2.1 MOVED
Redis Cluster 方案提供了一种重定向机制。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，同时还会更新本地缓存。
2.2.2 ASKING
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。
在上图中，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。
总结：
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。
3 数据倾斜
数据倾斜有两类。
- 数据量倾斜：在某些情况下，实例上的数据分布不均衡，某个实例上的数据特别多。
- 数据访问倾斜：虽然每个集群实例上的数据量相差不大，但是某个实例上的数据是热点数据，被访问得非常频繁。
如果发生了数据倾斜，那么保存了大量数据，或者是保存了热点数据的实例的处理压力就会增大，速度变慢，甚至还可能会引起这个实例的内存资源耗尽，从而崩溃。这是我们在应用切片集群时要避免的。
3.1 数据量倾斜
当数据量倾斜发生时，数据在切片集群的多个实例上分布不均衡，大量数据集中到了一个或几个实例上，如下图所示：
那么，数据量倾斜是怎么产生的呢？这主要有三个原因，分别是某个实例上保存了 bigkey、Slot 分配不均衡以及 Hash Tag。
3.1.1 bigkey
某个实例上正好保存了 bigkey。bigkey 的 value 值很大（String 类型），或者是 bigkey 保存了大量集合元素（集合类型），会导致这个实例的数据量增加，内存资源消耗也相应增加。而且，bigkey 的操作一般都会造成实例 IO 线程阻塞，如果 bigkey 的访问量比较大，就会影响到这个实例上的其它请求被处理的速度。
其实，bigkey 已经是我们课程中反复提到的一个关键点了。为了避免 bigkey 造成的数据倾斜，一个根本的应对方法是，我们在业务层生成数据时，要尽量避免把过多的数据保存在同一个键值对中。此外，如果 bigkey 正好是集合类型，我们还有一个方法，就是把 bigkey 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。
3.1.2 Slot 分配不均衡
如果集群运维人员没有均衡地分配 Slot，就会有大量的数据被分配到同一个 Slot 中，而同一个 Slot 只会在一个实例上分布，这就会导致，大量数据被集中到一个实例上，造成数据倾斜。
如果某一个实例上有太多的 Slot，我们就可以使用迁移命令把这些 Slot 迁移到其它实例上。在 Redis Cluster 中，我们可以使用 3 个命令完成 Slot 迁移。
CLUSTER SETSLOT：使用不同的选项进行三种设置，分别是设置 Slot 要迁入的目标实例，Slot 要迁出的源实例，以及 Slot 所属的实例。CLUSTER GETKEYSINSLOT：获取某个 Slot 中一定数量的 key。MIGRATE：把一个 key 从源实例实际迁移到目标实例。
3.1.3 Hash Tag
Hash Tag 是指加在键值对 key 中的一对花括号{}。这对括号会把 key 的一部分括起来，客户端在计算 key 的 CRC16 值时，只对 Hash Tag 花括号中的 key 内容进行计算。如果没用 Hash Tag 的话，客户端计算整个 key 的 CRC16 的值。
使用 Hash Tag 的好处是，如果不同 key 的 Hash Tag 内容都是一样的，那么，这些 key 对应的数据会被映射到同一个 Slot 中，同时会被分配到同一个实例上。
Hash Tag 一般用在什么场景呢？
其实，它主要是用在 Redis Cluster 和 Codis 中，支持事务操作和范围查询。因为 Redis Cluster 和 Codis 本身并不支持跨实例的事务操作和范围查询，当业务应用有这些需求时，就只能先把这些数据读取到业务层进行事务处理，或者是逐个查询每个实例，得到范围查询的结果。这样操作起来非常麻烦，所以，我们可以使用 Hash Tag 把要执行事务操作或是范围查询的数据映射到同一个实例上，这样就能很轻松地实现事务或范围查询了。
Hash Tag 的潜在问题
就是大量的数据可能被集中到一个实例上，导致数据倾斜，集群中的负载不均衡。那么，该怎么应对这种问题呢？我们就需要在范围查询、事务执行的需求和数据倾斜带来的访问压力之间，进行取舍了。我的建议是，如果使用 Hash Tag 进行切片的数据会带来较大的访问压力，就优先考虑避免数据倾斜，最好不要使用 Hash Tag 进行数据切片。因为事务和范围查询都还可以放在客户端来执行，而数据倾斜会导致实例不稳定，造成服务不可用。
3.2 访问倾斜
发生数据访问倾斜的根本原因，就是实例上存在热点数据（比如新闻应用中的热点新闻内容、电商促销活动中的热门商品信息，等等）。一旦热点数据被存在了某个实例中，那么，这个实例的请求访问量就会远高于其它实例，面临巨大的访问压力，如下图所示：
和数据量倾斜不同，热点数据通常是一个或几个数据，所以，直接重新分配 Slot 并不能解决热点数据的问题。
多副本
通常来说，热点数据以服务读操作为主，在这种情况下，我们可以采用热点数据多副本的方法来应对。这个方法的具体做法是，我们把热点数据复制多份，在每一个数据副本的 key 中增加一个随机前缀，让它和其它副本数据不会被映射到同一个 Slot 中。这样一来，热点数据既有多个副本可以同时服务请求，同时，这些副本数据的 key 又不一样，会被映射到不同的 Slot 中。在给这些 Slot 分配实例时，我们也要注意把它们分配到不同的实例上，那么，热点数据的访问压力就被分散到不同的实例上了。
只读数据
热点数据多副本方法只能针对只读的热点数据。如果热点数据是有读有写的话，就不适合采用多副本方法了，因为要保证多副本间的数据一致性，会带来额外的开销。对于有读有写的热点数据，我们就要给实例本身增加资源了，例如使用配置更高的机器，来应对大量的访问压力。
