切片集群
1、为什么要集群？
在实际应用Redis时，随着用户或业务规模的扩展，保存大量数据的情况通常是无法避免的。 我们可以用两种方案：
- 纵向扩展：升级单个Redis实例的资源配置，包括增加内存容量、增加磁盘容量、使用更高配置的CPU。
- 横向扩展：横向增加当前Redis实例的个数 。
那么，这两种方式的优缺点分别是什么呢？
- 纵向扩展：
- 优点：实施起来简单、直接。
- 缺点：
- 当使用RDB对数据进行持久化时，如果数据量增加，需要的内存也会增加，主线程fork子进程时就可能会阻塞（比如刚刚的例子中的情况）
- 纵向扩展会受到硬件和成本的限制。
- 横向扩展：
- 优点： 只需要增加Redis的实例，不用担心单个实例的硬件和成本限制。在面向百万、千万级别的用户规模时，横向扩展的Redis切片集群会是一个非常好的选择。
- 缺点： 涉及到多个实例的分布式管理问题。
2、什么是切片集群？
- 切片集群，也叫分片集群，就是指启动多个Redis实例组成一个集群，然后按照一定的规则，把收到的数据划分成多份，每一份用一个实例来保存。
- 在实际应用Redis时，随着用户或业务规模的扩展，保存大量数据的情况通常是无法避免的。而切片集群，就是一个非常好的解决方案。
- 不过，在只使用单个实例的时候，数据存在哪儿，客户端访问哪儿，都是非常明确的，但是，切片集群不可避免地涉及到多个实例的分布式管理问题。要想把切片集群用起来，我们就需要解决两大问题：
- 数据切片后，在多个实例之间如何分布？
- 客户端怎么确定想要访问的数据在哪个实例上？
3、 数据切片和实例的对应分布关系？
- 实际上，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），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。
具体的映射过程分为两大步：
- 首先根据键值对的key，按照CRC16算法计算一个16 bit的值；
- 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。
哈希槽又是如何被映射到具体的Redis实例上的呢？
- 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。例如，如果集群中有N个实例，那么，每个实例上的槽个数为16384/N个。
- 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。
示意图中的切片集群一共有3个实例，同时假设有5个哈希槽，我们首先可以通过下面的命令手动分配哈希槽：实例1保存哈希槽0和1，实例2保存哈希槽2和3，实例3保存哈希槽4。
redis-cli -h 172.16.19.3 –p 6379 cluster addslots 0,1 redis-cli -h 172.16.19.4 –p 6379 cluster addslots 2,3 redis-cli -h 172.16.19.5 –p 6379 cluster addslots 4
在集群运行的过程中，key1和key2计算完CRC16值后，对哈希槽总个数5取模，再根据各自的模数结果，就可以被映射到对应的实例1和实例3上了。
4、客户端如何定位数据？
在定位键值对数据时，它所处的哈希槽是可以通过计算得到的，这个计算可以在客户端发送请求时来执行。但是，要进一步定位到实例，还需要知道哈希槽分布在哪个实例上。
一般来说，客户端和集群实例建立连接后，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。当实例之间相互连接后，每个实例就有所有哈希槽的映射关系了。
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。
