纵有疾风起
人生不言弃

数据分布算法:hash+ 一致性 hash + redis cluster 的 hash slot

讲解分布式数据存储的核心算法,数据分布的算法

hash 算法 -> 一致性 hash 算法(memcached) -> redis cluster 的 hash slot 算法

用不同的算法,就决定了在多个 master 节点的时候,数据如何分布到这些节点上去,解决这个问题

看到这里的时候,已经明白了,可能是通过 key 去路由到多个 master 上的

redis cluster 介绍#

  • 自动将数据进行分片,每个 master 上放一部分数据
  • 提供内置的高可用支持,部分 master 不可用时,还是可以继续工作的

在 redis cluster 架构下,每个 redis 要放开两个端口号,比如一个是 6379,另外一个就是加 10000 的端口号,比如 16379

16379 端口号是用来进行节点间通信的,通过 cluster bus(集群总线)。cluster bus 的通信是用来进行故障检测,配置更新,故障转移授权

cluster bus 用了另外一种二进制的协议,主要用于节点间进行高效的数据交换,占用更少的网络带宽和处理时间

最老土的 hash 算法和弊端(大量缓存重建)#

数据分布算法:hash+ 一致性 hash + redis cluster 的 hash slot插图

的确它的最大弊端就是,增加或者减少节点的时候,基本上所有数据都要重建路由

一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡)#

数据分布算法:hash+ 一致性 hash + redis cluster 的 hash slot插图(1)

  • 优点:自动缓存迁移
  • 缺点:缓存热点问题

一致性 hash 的严重问题是缓存热点,关键字是 区间,因为它是一个环,顺时针找可用节点,所以只要节点够多,就能更均匀的均衡负载。

所以出现了虚拟节点,来解决这个缺点

数据分布算法:hash+ 一致性 hash + redis cluster 的 hash slot插图(2)

如上图,假设只有 3 个物理节点,但是在这个环上,分布了若干个虚拟节点(最后指向的是物理节点)

对于数据落在 1-3 这个区间

  • 无虚拟节点:顺时针向右,全部导向了节点 3
  • 有虚拟节点:顺时针向右,被多个虚拟节点分割,可能会遇上节点 1、2、3 。这样就负载均衡了

redis cluster 的 hash slot 算法

redis cluster 有固定的 16384 个 hash slot,对每个 key 计算 CRC16 值,然后对 16384 取模,可以获取 key 对应的 hash slot

redis cluster 中每个 master 都会持有部分 slot,比如有 3 个 master,那么可能每个 master 持有 5000 多个 hash slot

hash slot 让 node 的增加和移除很简单:

  • 增加一个 master,就将其他 master 的 hash slot 移动部分过去
  • 减少一个 master,就将它的 hash slot 移动到其他 master 上去

移动 hash slot 的成本是非常低的

客户端的 api,可以对指定的数据,让他们走同一个 hash slot,通过 hash tag 来实现

数据分布算法:hash+ 一致性 hash + redis cluster 的 hash slot插图(3)

如上图,思路与一致性 hash 是一样的。通过更过的 hash slot,将路由分布得更均匀。
当一台机器挂掉之后,会在极短的时间内,将挂掉的 hash slot 分配给其他两个物理节点

可以看成是 -> hash slot -> 机器,hash slot 数量固定,不一一对应机器,动态分配的。

文章转载于:https://www.cnblogs.com/lm970585581/p/13235922.html

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