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概述
数据分片是一种将数据分割并存储在多个节点上的技术，可以有效提高系统的扩展性和性能。在Redis中，数据分片主要用于解决单个实例存储容量和性能瓶颈的问题。通过将数据分散存储到多个Redis节点中，可以将负载均衡到不同的服务器上，提高系统的吞吐量和响应速度。
数据分片的原理与实现方式
数据分片是一种将大规模数据分割并存储在多个节点上的技术，旨在提高系统的容量和性能。在Redis中，数据分片的实现方式和原理主要有两种：客户端分片和服务端分片。
客户端分片
客户端分片是指由客户端应用程序负责将数据分割并分配到不同的Redis节点上。具体步骤如下：
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分片规则定义： 客户端根据一定的规则将数据进行分片，通常使用哈希函数或范围规则来确定数据应该存储在哪个节点上。
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分片映射表维护： 客户端维护一个分片映射表，记录每个数据项对应的Redis节点信息，以便于后续的数据读写操作。
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数据路由： 客户端根据分片规则选择合适的Redis节点进行数据操作，确保数据存储和读取的正确性和一致性。
客户端分片的优点是实现简单、灵活性高，但缺点是需要客户端维护分片映射表，并且可能会出现数据倾斜的情况。
服务端分片
服务端分片是指由Redis集群负责将数据分割并存储在多个节点上，客户端无需关心数据的具体分片情况，只需将请求发送到任意一个Redis节点即可。具体步骤如下：
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分片规则定义： Redis集群定义了一套分片规则，用于确定数据应该存储在哪个节点上，通常使用哈希函数或一致性哈希算法来实现。
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数据路由： 客户端将数据请求发送到任意一个Redis节点，集群会根据分片规则将请求路由到正确的节点上进行处理。
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数据分发： Redis集群负责将数据按照分片规则分发到各个节点上进行存储和管理。
服务端分片的优点是实现简单、透明度高，客户端无需关心数据的具体分片情况，但缺点是集群规模的扩展和缩减可能会引起数据的迁移和重新分片，影响系统的稳定性和性能。
选择分片方式的考虑因素
在选择数据分片的方式时，需要考虑以下因素：
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系统复杂度： 客户端分片相对较为简单，适用于小规模系统；而服务端分片适用于大规模系统，但实现和维护的复杂度较高。
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数据一致性： 服务端分片能够保证数据的一致性和完整性，而客户端分片可能会出现数据不一致的情况。
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扩展性和灵活性： 客户端分片具有较高的灵活性，可以根据业务需求定制分片规则，但集群规模的扩展和缩减可能会受到限制；而服务端分片具有较好的扩展性和灵活性，但受制于集群规模的限制。
根据实际业务需求和系统规模，选择合适的数据分片方式是确保系统高效运行和稳定性的关键。
数据分片策略
数据分片是将大规模数据分割成多个部分，并分布存储在不同的节点上，以提高系统的容量和性能。在Redis中，实现数据分片的策略通常包括以下几种：
哈希分片
哈希分片是将数据的键通过哈希函数计算得到哈希值，然后根据哈希值的范围将数据分配到不同的节点上。常见的哈希函数有MD5、SHA1等，可以将数据均匀地分散到不同的节点上。哈希分片的特点是简单高效，但可能会出现数据倾斜的情况，即部分节点存储的数据量过大，而另一部分节点存储的数据量较小。
一致性哈希分片
一致性哈希分片是一种基于一致性哈希算法的数据分片策略，它将数据的键通过哈希函数计算得到哈希值，并将哈希值映射到一个环形的哈希空间中。每个节点在哈希空间中占据一个区域，数据的键根据其哈希值顺时针寻找下一个节点，直到找到一个节点为止。这样可以保证数据在节点之间均匀分布，且节点的增加和删除对数据的影响较小。
范围分片
范围分片是将数据的键按照一定的范围进行划分，并将不同范围的数据存储到不同的节点上。例如，可以根据数据的键的字母顺序或数字大小来划分范围，然后将相应范围内的数据存储到对应的节点上。范围分片的优点是可以根据业务需求灵活划分数据的范围，但可能会出现数据不均匀分布的情况。
混合分片
混合分片是将多种分片策略结合起来使用，以充分利用各种分片策略的优点，提高数据的均匀分布和系统的容错能力。例如，可以先使用一致性哈希分片将数据分配到不同的虚拟节点上，然后再使用范围分片将虚拟节点分配到不同的物理节点上，以实现数据的均匀分布和节点的负载均衡。
数据分片策略的选择
在选择数据分片策略时，需要考虑以下因素：
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数据均衡性： 数据分片策略应确保数据在各个节点上均匀分布，避免出现数据倾斜的情况。
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节点扩缩容： 数据分片策略应具备良好的扩缩容性能，当节点数量发生变化时，能够尽量减少数据迁移的成本。
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系统复杂度： 数据分片策略应尽量简单易实现，降低系统的复杂度和维护成本。
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数据一致性： 数据分片策略应保证数据的一致性和完整性，避免数据丢失或损坏的情况。
根据实际业务需求和系统规模，选择合适的数据分片策略是确保系统高效运行和稳定性的关键。
一致性哈希算法
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首先求出服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～2^32的圆（continuum）上。
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然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到相同的圆上。
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然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过2^32仍然找不到服务器，就会保存到第一台服务器上。
Redis集群分片机制
Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。
Redis Cluster 采用虚拟哈希槽分区，所有的键根据哈希函数映射到 0 ~ 16383 整数槽内，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽(Slot)，每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。在Redis Cluster中，只有Master才拥有槽的所有权，如果是某个Master的slave，这个slave只负责槽的使用，但是没有所有权。计算公式：slot = CRC16(key) % 16383。
（1）假设主节点的数量为3，将16384个槽位按照用户自己的规则手动去分配这3个节点，16384除以3，那么每个节点大约得到5460个槽。（用户自定义分配的原因在于有些机器的配置高，有些机器的配置低，配置高的可以分配多一点槽位，配置低的可以分配少一点槽位）
图中定义的规则是平均分配槽位：
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节点1的槽位区间范围为0-5460,
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节点2的槽位区间范围为5461-10922
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节点3的槽位区间范围为10923-16383
（2）存储数据时，对要存储的键进行crc16哈希运算,得到一个值，并取模16384，判断这个值在哪个节点的范围区间。
假设crc16(“test_key”)%16384=3345，
因为3345在区间0-5460之间，
所以test_key数据写入到节点1里面。
（3）查询数据时，对要查询的键进行crc16哈希运算,得到一个值，并取模16384，判断这个值在哪个节点的范围区间。
假设crc16(“test_key”)%16384=3345，
因为3345在区间0-5460之间，
所以test_key数据应该从节点1里面获取。
以上就是redis集群采用的虚拟哈希槽的原理和计算规则说明，是不是没有想象的那么复杂。
这种结构很容易添加或者删除节点，并且无论是添加删除或者修改某一个节点，都不会造成集群不可用的状态。使用哈希槽的好处就在于可以方便的添加或移除节点。
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当需要增加节点时，只需要把其他节点的某些哈希槽挪到新节点就可以了。
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当需要移除节点时，只需要把移除节点上的哈希槽挪到其他节点就可以了。