Redis-集群 - 分片
- 完全基于内存
- 数据结构简单,对数据操作也简单
- 使用多路 I/O 复用模型
- 代码更清晰,处理逻辑更简单
- 不用去考虑各种锁的问题,不存在加锁释放锁操作,没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗
- 不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU
- 无法发挥多核CPU性能,不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善;
理论讲完,就来点干活
最近公司打算做redis集群分片,研究了下redis 自带的clutesr 功能真的很强大,唯一的不足之处就是当其中一个分片服务器挂掉的话整个集群就会宕机,处于系统不可用状态
官网分片方案,很不错但是要保证数据备份,做redis 灾备方案,会比较麻烦,而且需要很多台服务器,redis搭建cluster分片服务起需要针对每台分片搭建主从配置方案,实现自动切换从而解决相关问题,相关主从的配置还有需要搭建redis sentinel哨兵服务,导致整个集群变得越来越复杂维护成本越来越高,所以为了解决这个问题,就打算通过客户端分片的方式实现该功能,减少运维压力
一致性哈希算法实现redis的数据分片横向扩展
翻阅资料发现java 有现成的jredis客户端分片方案,C#比较悲哀只能自己实现,其实jedis实现实现分片方式是通过一致性哈希算法实现的集群分片,装模做样照搬实现方式,备份通过两次哈希键值达到备份的目的
那么什么是一致性哈希算法呢?网上有很多资料,我讲讲自己的简单理解
redis 是键值对数据存储的一种数据库,我们在存出数据的时候要将数据均匀的分布在多个服务器上面,并且在增加减少cache server后,cache的迁移做到最少。
那么一致性hash算法就是为了实现这个功能设计的
具体算法代码参见
https://git.oschina.net/hl.wei/RedisCluster.git
一致性哈希算法可以实现数据散列到均衡的服务器,能够最大限度的达到增减服务器的时候数据散列问题影响至最小。
实际应用中减少服务器添加,删除,造成的数据丢失问题,可以使用如下方案:
假如我们有 A,B,C 三台服务器,我们在三台服务器上面每天搭建三个redis 实例,等于创建了 有9台redis 实例,当我们添加新机器的时候就可以直接映射一台服务器到 其中一个实例,对该服务器数据进行迁移达到数据零误差完美迁移的目的。
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