那些年背过的题：Redis集群分片设计与实现

Redis分片（Sharding）是一种通过将数据划分到多个节点上来扩展数据库的方法。这样可以提高Redis的存储容量和处理能力。以下是Redis分片设计与实现的一些基本原理：

1. 分片策略：

   • 客户端分片：由客户端根据某种规则（通常是哈希）决定数据存储在哪个Redis实例中。
   • 代理分片：使用代理服务器（如Twemproxy）在客户端与Redis服务器之间自动管理分片。
   • 服务端分片：Redis Cluster是Redis内置的分片解决方案。

2. 哈希算法：

   • Redis通常使用一致性哈希或者简单取模的方式来分配键到不同的节点上。
   • 一致性哈希能够较好地处理节点的增减而不会导致大量的数据迁移。

3. Redis Cluster：

   • 是Redis官方提供的一种分片解决方案，支持自动分片和故障转移。

4. 数据重分布：

   • 当增加或减少节点时，需要对数据进行重新分布。
   • Redis Cluster通过“resharding”操作来实现，将某些槽从一个节点移动到另一个节点。

5. 优缺点：

   • 分片能够有效地扩展Redis的容量和性能，但也会带来更高的复杂性，比如数据一致性、网络开销以及运维管理的难度。

服务端分片机制

以下是Redis Cluster的详细设计原理：

1. 数据分片机制：

   • Redis Cluster将整个数据库划分为16384个槽（slots）。
   • 每个键根据其CRC16校验和值被映射到其中一个槽（通过对16384取模）。
   • 集群中的每个主节点负责管理一部分槽，如果一个节点失效，Redis Cluster会自动进行故障转移给从节点。

2. 集群结构：

   • Redis Cluster由多个节点组成，每个节点可以存储一部分数据槽。
   • 节点之间通过Gossip协议进行通信，以便共享集群的信息状态。
   • 集群中的节点可以是主节点或从节点，从节点用于主节点故障时的高可用性切换。

3. 故障转移和高可用性：

   • 如果某个主节点发生故障，集群会自动选举该主节点的某个从节点作为新的主节点。
   • 这依赖于哨兵机制，通过投票确定哪个从节点能够接管故障节点的角色。

4. 重新分片（Resharding） ：

   • 当需要增加或减少节点时，可以对数据进行重新分片。
   • Redis提供了命令行工具来移动槽，这样可以在不停机的情况下调整节点负载。

5. 客户端交互：

   • 客户端最初连接到集群中的任何一个节点，然后根据返回的槽信息重定向请求到正确的节点。
   • 当客户端请求的数据不在当前节点时，会收到MOVED错误，提示其请求应该转发到其他对应的节点。

6. 一致性保证：

   • Redis Cluster是AP系统，在网络分区或少数节点故障时，仍然能继续提供服务，而可能暂时牺牲一致性。

7. 运维与监控：

   • Redis Cluster提供了命令用于查看集群状态、节点信息及槽分配情况。
   • 监控工具可以帮助管理员了解集群健康状况和性能指标。

举例说明

数据写入槽分配

在Redis Cluster中，槽（slot）是数据分片的基本单位。集群将数据库划分为16384个槽，每个键通过哈希函数映射到其中一个槽。下面以具体例子来说明槽分配策略：

1. 键到槽的映射：

   • Redis使用CRC16算法计算键名的校验和，然后对16384取模来决定键属于哪个槽。
   • 例如，假设我们有一个键mykey。通过CRC16计算，得到一个值，假设为12345，对16384取模后，该键被分配到槽12345。

2. 槽到节点的分配：

   • 在Redis Cluster中，多个主节点共同承担所有槽的存储，每个节点负责一部分槽。
   • 假设有三个主节点：Node A, Node B, Node C，可以手动或自动将16384个槽分配给这三个节点。
   • 一种简单的分配方法是平均分配：例如，Node A负责0-5460，Node B负责5461-10922，Node C负责10923-16383。

3. 插入数据示例：

   • 当客户端想要插入键值对mykey: "value"时：

     • 客户端首先通过哈希计算确定mykey属于哪个槽（如上例中的12345）。
     • 然后检查槽12345属于哪个节点，比如它可能属于Node C。
     • 请求被重定向到Node C进行处理。

4. 数据迁移和重新分片：

   • 如果增加了一个新节点，管理员可以将一些槽从现有节点迁移到新节点，以平衡负载。
   • 使用Redis的resharding工具，可以动态调整槽之间的分配，而不需要停止服务。

5. 故障处理：

   • 当一个节点宕掉时，其负责的槽会由该节点的从节点接管，这样集群依然可以访问这些槽的数据。

查询数据的槽定位

数据插入

假设我们有三个主节点组成的Redis Cluster：Node A, Node B, 和 Node C。

• 槽分配：

  • Node A: 0-5460
  • Node B: 5461-10922
  • Node C: 10923-16383

当键user:1001存储在集群中时：

1. 计算CRC16哈希值，对16384取模，比如结果是10500。
2. 发现10500属于Node B管理的范围。

数据查询

客户端请求获取键user:1001的值时：

1. 客户端同样使用CRC16计算出槽10500。
2. 知道这个槽属于Node B，因此直接向Node B发送请求。

考虑节点故障

假设Node B发生故障：

1. 从节点接管：

   • 集群会自动选择Node B的从节点（假设为Node B'）提升为主节点以接管其槽。

2. 客户端感知故障：

   • 如果客户端最初尝试访问Node B但没有响应，集群会返回一个重定向错误（MOVED），指示客户端请求应转发到Node B'。

3. 更新节点信息：

   • 客户端随后会更新它对集群拓扑结构的了解，将请求发送给新的节点Node B'。

重新分片

Redis Cluster中的重新分片（resharding）是指调整集群中槽的分配，以便更好地平衡负载或适应集群规模的变化。以下是重新分片的场景以及实现原理：

重新分片场景

1. 增加节点：

   • 当现有节点的负载过高时，可以通过增加新的节点来分担负载。这需要将部分槽从现有节点迁移到新节点。

2. 减少节点：

   • 如果某些节点不再需要，或者出于成本考虑需要缩减集群规模，则需要将这些节点负责的槽迁移到其他节点，然后才能安全地移除这些节点。

3. 负载不均：

   • 即使没有增加或减少节点，某些节点可能因为数据访问模式而变得过载，此时也可以通过重新分片来实现负载均衡。

实现原理

1. 选择要迁移的槽：

   • 确定哪些槽需要被迁移。例如，可以根据每个节点的负载情况选择特定数量的槽。

2. 执行槽迁移：

   • 使用Redis提供的CLUSTER SETSLOT命令来逐步将选定的槽从源节点移动到目标节点。
   • 在迁移过程中，槽处于“导入”（importing）和“迁出”（migrating）状态，确保数据的一致性和可访问性。

3. 数据转移：

   • 使用MIGRATE命令将实际的数据键值对从源节点迁移到目标节点。
   • 数据传输是在后台进行的，客户端仍然可以访问这些数据，但可能会受到重定向（MOVED响应）的影响。

4. 更新集群元数据：

   • 完成迁移后，集群的元数据会更新，以反映槽的新分配情况。

5. 客户端感知与调整：

   • 客户端在首次接收到MOVED重定向时，会更新其内部的节点信息，以便将未来的请求直接发送到正确的节点。

Redis Cluster重新分片的过程通常是在不中断服务的情况下进行的，但为了最小化对性能的影响，可能需要在低流量时段执行。在生产环境中，使用Redis官方的redis-trib.rb工具或redis-cli --cluster命令来简化这一过程。

从分配策略

在Redis Cluster的初始化过程中，默认情况下会尝试将槽尽可能均匀地分配给集群中的各个主节点。假设有多个主节点参与集群，Redis会按以下策略进行槽范围的分配：

1. 均匀分布：

   • 集群总共有16384个槽，这些槽会被尽量均匀地分布到所有可用的主节点上。
   • 如果有N个主节点，每个节点会被分配大约16384/N个槽。

在Redis Cluster中，新增节点后，默认情况下不会自动进行槽的重新分配。需要手动执行一些操作来实现槽的重分配，以便新节点能够承担部分负载。这通常通过以下步骤完成：

1. 使用命令行工具：

   • Redis 提供了redis-cli工具，可以用来管理集群。在新增节点后，可以使用redis-cli --cluster rebalance命令来重新分配槽。
   • 这个命令会帮助在现有节点和新添加的节点之间均匀地分配槽。

新增节点

1. 计算目标槽数量：

   • 当新增节点加入时，集群会根据当前的主节点数量重新计算每个节点应该拥有的平均槽数。
   • 理想情况下，每个节点应该管理的槽数量是 16384 / 当前主节点数。

2. 评估当前分布：

   • Redis会分析现有节点与新增节点相比，哪些节点持有的槽数量超过或少于平均值。

3. 选择迁移槽：

   • 从槽过多的节点中选择一部分槽进行迁移，以使得这些节点的槽数量接近新的平均值。

4. 执行槽迁移：

   • 通过发送指令，Redis将选择的槽从老节点迁移到新节点。迁移时，数据也会相应地移动，以保持一致性。
   • 在这个过程中，可能会涉及到数据复制和哈希槽表更新。

删除节点

1. 重计算目标槽数量：

   • 删除一个节点后，剩余节点需要重新承担被删除节点的槽。
   • 每个剩余节点的目标槽数量变为 16384 / 剩余主节点数。

2. 识别待迁移槽：

   • 系统会找到需要从要删除的节点上迁出的所有槽。

3. 选择接收节点：

   • 确定哪些节点能够接收这些被迁移的槽，通常是那些当前持有槽少于目标数量的节点。

4. 迁移过程：

   • 将槽及其数据从要删除的节点迁移到其他节点。
   • 确保整个过程中的数据完整性和可用性。

5. 更新集群配置：

   • 完成迁移后，集群的槽配置会被更新，以反映最新的节点状态。

思考题1: 如果查询的数据正在进行槽迁移，redis处理

在 Redis 集群中，如果查询的数据正在进行槽迁移，Redis 有特定的机制来处理这种情况，以确保数据的一致性和系统的可用性。其实现原理如下：

1. MOVED 重定向：

   • 当客户端访问的数据所在的哈希槽已经被重新分配到另一个节点，源节点会返回一个 MOVED 错误消息。
   • 这个错误信息包含目标节点的地址，客户端接收到后将请求重定向到正确的新节点。
   • 客户端通常会更新本地的槽到节点映射表，以便下次请求直接定位到新节点。

2. ASK 重定向：

   • 在数据正处于迁移过程中（即槽的掌控权尚未完全转移），源节点可能会返回一个 ASK 错误。
   • ASK 错误告知客户端需要临时性地请求目标节点以获取数据。
   • 客户端在接收到 ASK 重定向后，会发送一个带有 ASKING 命令的请求到目标节点，然后再发送实际的数据请求。这让目标节点知道这是一个迁移中的请求。

3. 一致性保证：

   • 在迁移期间，Redis 确保不会丢失写请求。通过在迁移过程中的确认机制以及部分锁定策略，Redis 能够确保写操作的最终一致性。
   • 在多数情况下，读请求如果遇到迁移，会被引导至正确的节点，这些节点保持对数据的最新副本。

4. 客户端自动处理：

   • 大部分 Redis 客户端库都内置了处理这些重定向逻辑的功能。当遇到 MOVED 或 ASK 错误时，客户端库会自动重试请求到正确的节点位置。
   • 这使得应用开发者无需手动处理大多数迁移过程中的细节，大大简化了集群操作。

思考题2: 重新分片过程中，如何保证数据的一致性

Redis 通过以下机制来保证在迁移过程中数据的一致性：

1. 原子操作：Redis 使用原子性命令进行数据迁移，例如 MIGRATE 命令，这个命令确保在传输过程中不会丢失数据，并且只有在目标节点确认接收到数据后才会从源节点删除。
2. 同步复制：在一些复杂场景下，Redis 可能会使用同步数据复制方式，确保目标节点准确地接收每一个键值对。
3. 确认机制：迁移过程中，源节点和目标节点之间会通过 ACK（确认）机制进行通信，确保数据完整传输。目标节点在成功接收到数据后，会发送确认信号给源节点。
4. 多副本策略：通常，Redis 集群会配置主从复制，从节点用于备份数据。在迁移过程中，如果出现问题，可以从从节点恢复数据，减少数据丢失风险。
5. 渐进式移动：Redis 采用渐进式的数据迁移方式，每次仅迁移一部分数据，以减小对系统性能的影响，同时更好地处理潜在的错误。