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Redis是一種使用廣泛的開源鍵值存儲系統(tǒng)。它具有高性能，高可用性，可擴展性等功能。但在大規(guī)模部署情況下，Redis單節(jié)點的性能限制會成為瓶頸。因此，我們需要將Redis分區(qū)為多個節(jié)點以實現(xiàn)水平擴展和負(fù)載均衡。本文將介紹一些技術(shù)，它們可以大大提高Redis分區(qū)的性能。
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一、分區(qū)技術(shù)的基本原理
Redis分區(qū)技術(shù)將數(shù)據(jù)存儲到多個Redis實例中，每個實例存儲不同的數(shù)據(jù)?？蛻舳藢⒄埱蟀l(fā)送到特定的實例，實例處理返回結(jié)果。當(dāng)Redis實例數(shù)量增加時，可用性和可擴展性將得到提高。
Redis分區(qū)有兩種方式：一種是縱向分區(qū)，另一種是橫向分區(qū)。
? 縱向分區(qū)：將單個Redis實例拆分成多個數(shù)據(jù)庫，單個節(jié)點的容量增加，避免了數(shù)據(jù)傾斜的問題。在較小的數(shù)據(jù)集上使用較為常見。
? 橫向分區(qū)：將數(shù)據(jù)分割成多個部分，存儲在多個Redis實例中。每個節(jié)點都是獨立的，這些節(jié)點可以同時工作，提高了整個系統(tǒng)的吞吐量。在大型數(shù)據(jù)集上使用較為常見。
下面，我們將介紹一些常用的橫向分區(qū)技術(shù)。
二、橫向分區(qū)技術(shù)的種類
1.哈希分區(qū)
哈希分區(qū)是橫向分區(qū)的最基本形式之一。此技術(shù)使其能夠在多個Redis實例之間拆分完整數(shù)據(jù)集。每個鍵都通過散列函數(shù)分配到不同的Redis實例中。
實現(xiàn)哈希分區(qū)的關(guān)鍵在于選擇正確的哈希函數(shù)。選擇不好的哈希函數(shù)，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。如果一個Redis節(jié)點存儲了大量的數(shù)據(jù)，即使其他節(jié)點有空閑，負(fù)載均衡也會被破壞。
下面是一個使用Python和Redis客戶端的示例代碼：
“””
import redis
def hash_slot(key):
start, end = key.find(‘{‘), key.find(‘}’)
if start != -1 and end != -1 and end > start + 1:
return int(key[start+1:end]) % 16384
else:
return 0
redis_nodes = [
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6379},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6380},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6381},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6382},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6383},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6384}
]
r = redis.StrictRedisCluster(startup_nodes=redis_nodes, decode_responses=True,
skip_full_coverage_check=True, slot_function=hash_slot)
r.set(“key”, “value”)
value = r.get(“key”)
print(“value: “, value)
“””
在此示例代碼中，我們使用了哈希函數(shù)將Redis實例分為了6個節(jié)點。哈希函數(shù)將除了{(lán)}之外的所有字符都視為散列值，并將其除以16384。因此，每個節(jié)點包含一個數(shù)據(jù)子集。當(dāng)請求到達(dá)時，根據(jù)哈希函數(shù)將鍵分配到對應(yīng)的Redis節(jié)點。
2.一致性哈希
一致性哈希是一種更高級的哈希分區(qū)方法。此技術(shù)在增加或刪除節(jié)點時能夠避免數(shù)據(jù)傾斜。
一致性哈希維持一個哈希環(huán)，Redis 實例在環(huán)上分布，并根據(jù)鍵的哈希值分配到可用的Redis實例上。而且，它使用了虛擬節(jié)點的概念，以增加節(jié)點靈活性。
下面是一個Python的一致性哈希示例代碼：
“””
import redis
from hash_ring import HashRing
redis_nodes = [
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6379},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6380},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6381},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6382},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6383},
{“host”: “l(fā)ocalhost”, “port”: 6384}
]
ring = HashRing(nodes=redis_nodes)
r = redis.StrictRedis(decode_responses=True)
r.set(“key”, “value”)
node = ring.get_node(“key”)
address = node.split(“:”)
port = int(address[1])
node_conn = redis.StrictRedis(host=address[0], port=port, db=0)
value = node_conn.get(“key”)
print(“value: “, value)
“””
在此示例中，我們使用了哈希環(huán)將Redis實例分為了6個節(jié)點。當(dāng)請求到達(dá)時，根據(jù)哈希函數(shù)查找環(huán)上的下一個節(jié)點，以此選擇一個Redis實例。由于一致性哈希算法以節(jié)點名稱的字符串哈希作為擺放在環(huán)上的位置，當(dāng)增加或刪除節(jié)點時，只有受影響的區(qū)域發(fā)生了變化。因此，數(shù)據(jù)傾斜的問題得到了消除。
三、總結(jié)
在大規(guī)模Redis集群中，縱向分區(qū)與橫向分區(qū)是兩種常見的方式。哈希分區(qū)和一致性哈希分區(qū)是最基本也是最常用的兩種分區(qū)技術(shù)。它們可以大大提高分區(qū)的性能和可擴展性。當(dāng)選擇合適的分區(qū)技術(shù)和算法時，可以更好地應(yīng)對日益增長的應(yīng)用場景，并在高并發(fā)請求的情況下保持低延遲和高吞吐量。
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名稱欄目：技術(shù)極大提高Redis性能的系列分區(qū)技術(shù)（redis系列分區(qū)）
本文來源：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dhcoghs.html
