07丨切片集群：数据增多了，是该加内存还是加实例

1. RDB持久化造成Redis缓慢

在使用 RDB 进行持久化时，Redis 会 fork 子进程来完成，fork 操作的用时和 Redis 的数据量是正相关的，而 fork 在执行时会阻塞主线程。数据量越大，fork 操作造成的主线程阻塞的时间越长。所以，在使用 RDB 对 25GB 的数据进行持久化时，数据量较大，后台运行的子进程在 fork 创建时阻塞了主线程，于是就导致Redis 响应变慢了。
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。回到我们刚刚的场景中，如果把 25GB 的数据平均分成 5 份（当然，也可以不做均分），使用 5 个实例来保存，每个实例只需要保存 5GB 数据。如下图所示：

那么，在切片集群中，实例在为 5GB 数据生成 RDB 时，数据量就小了很多，fork 子进程一般不会给主线程带来较长时间的阻塞。采用多个实例保存数据切片后，我们既能保存25GB 数据，又避免了 fork 子进程阻塞主线程而导致的响应突然变慢。
在刚刚的案例里，为了保存大量数据，我们使用了大内存云主机和切片集群两种方法。实际上，这两种方法分别对应着 Redis 应对数据量增多的两种方案：纵向扩展（scale up）和横向扩展（scale out）。

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。就像下图中，原来的实例内存是 8GB，硬盘是 50GB，纵向扩展后，内存增加到 24GB，磁盘增加到 150GB。
横向扩展：横向增加当前 Redis 实例的个数，就像下图中，原来使用 1 个 8GB 内存、50GB 磁盘的实例，现在使用三个相同配置的实例。

那么，这两种方式的优缺点分别是什么呢？
首先，纵向扩展的好处是，实施起来简单、直接。不过，这个方案也面临两个潜在的问题。
第一个问题是，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）。不过，如果你不要求持久化保存 Redis 数据，那么，纵向扩展会是一个不错的选择。
你还要面对第二个问题：纵向扩展会受到硬件和成本的限制。这很容易理解，毕竟，把内存从 32GB 扩展到 64GB 还算容易，但是，要想扩充到 1TB，就会面临硬件容量和成本上的限制了。
与纵向扩展相比，横向扩展是一个扩展性更好的方案。这是因为，要想保存更多的数据，采用这种方案的话，只用增加 Redis 的实例个数就行了，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。

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？

2.数据切片和实例的对应分布关系

Redis Cluster 方案采用哈希槽（Hash Slot，接下来我会直接称之为 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；然后，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。
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。当然，我们也可以使用 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。

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。另外，我再给你一个小提醒，在手动分配哈希槽时，需要把 16384 个槽都分配完，否则Redis 集群无法正常工作。

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。客户端和集群实例建立连接后，实例就会把哈希槽的分配信息发给客户端。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。
在集群中，实例和哈希槽的对应关系并不是一成不变的，最常见的变化有两个：

在集群中，实例有新增或删除，Redis 需要重新分配哈希槽；
为了负载均衡，Redis 需要把哈希槽在所有实例上重新分布一遍。

此时，实例之间还可以通过相互传递消息，获得最新的哈希槽分配信息，但是，客户端是无法主动感知这些变化的。这就会导致，它缓存的分配信息和最新的分配信息就不一致。
Redis Cluster 方案提供了一种重定向机制，所谓的“重定向”，就是指，客户端给一个实例发送数据读写操作时，这个实例上并没有相应的数据，客户端要再给一个新实例发送操作命令。那客户端又是怎么知道重定向时的新实例的访问地址呢？当客户端把一个键值对的操作请求发给一个实例时，如果这个实例上并没有这个键值对映射的哈希槽，那么，这个实例就会给客户端返回下面的 MOVED 命令响应结果，这个结果中就包含了新实例的访问地址。

其中，MOVED 命令表示，客户端请求的键值对所在的哈槽 13320，实际是在172.16.19.5 这个实例上。通过返回的 MOVED 命令，就相当于把哈希槽所在的新实例的信息告诉给客户端了。这样一来，客户端就可以直接和 172.16.19.5 连接，并发送操作请求了。
我画一张图来说明一下，MOVED 重定向命令的使用方法。可以看到，由于负载均衡，Slot2 中的数据已经从实例 2 迁移到了实例 3，但是，客户端缓存仍然记录着“Slot 2 在实例 2”的信息，所以会给实例 2 发送命令。实例 2 给客户端返回一条 MOVED 命令，把Slot2 的最新位置（也就是在实例 3 上），返回给客户端，客户端就会再次向实例 3 发送请求，同时还会更新本地缓存，把 Slot 2 与实例的对应关系更新过来。

需要注意的是，在上图中，当客户端给实例 2 发送命令时，Slot 2 中的数据已经全部迁移到了实例 3。在实际应用时，
如果 Slot 2 中的数据比较多，就可能会出现一种情况：客户端向实例 2 发送请求，但此时，Slot 2 中的数据只有一部分迁移到了实例 3，还有部分数据没有迁移。在这种迁移部分完成的情况下，客户端就会收到一条 ASK 报错信息，如下所示：

这个结果中的 ASK 命令就表示，客户端请求的键值对所在的哈希槽 13320，在172.16.19.5 这个实例上，但是这个哈希槽正在迁移。此时，客户端需要先给 172.16.19.5这个实例发送一个 ASKING 命令。这个命令的意思是，让这个实例允许执行客户端接下来发送的命令。然后，客户端再向这个实例发送 GET 命令，以读取数据。

和 MOVED 命令不同，ASK 命令并不会更新客户端缓存的哈希槽分配信息。所以，在上图中，如果客户端再次请求 Slot 2 中的数据，它还是会给实例 2 发送请求。这也就是说，ASK 命令的作用只是让客户端能给新实例发送一次请求，而不像 MOVED 命令那样，会更改本地缓存，让后续所有命令都发往新实例。