分布式缓存——Redis分片集群：
- 一、分片集群：
- - 1、分片集群特征：
- 二、散列插槽：
- - 1、散列插槽：
  - 2、总结：
  - - 2.1 Redis如何判断某个key应该在哪个实例？
    - 2.2 如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？
- 三、集群伸缩：
- - 1、集群伸缩：
  - 2、添加节点：
- 四、故障转移：
- 五、RedisTemplate访问分片集群：

分布式缓存——Redis分片集群：

一、分片集群：

Redis使用主从集群后，虽然解决了高并发读的问题，但是主从的数据同步的性能也需要提升，其中一个提升就是redis点节点的内存不要设置太高，否则RDB的持久化或者是全量同步的时候，就会导致大量的IO操作，降低了性能。

但是单节点的内存降低，这个时候如果要存储海量的数据，又显得无能为力。
而且主从集群解决了高并发读的问题，那如果要高并发的写，又该怎么办？

以上两个问题，就需要使用分片集群来解决。

1、分片集群特征：

集群中有多个master，每个master保存不同数据
每个master都可以有多个slave节点
master之间通过ping监测彼此健康状态，因此这些master也充当了哨兵。
客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

二、散列插槽：

1、散列插槽：

节点如果发生变动，散列插槽也会自动进行更新。

散列插槽如何实现 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点：

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到：
数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：
2.1 key中包含"{}"，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分
2.2 key中不包含“{}”，整个key都是有效部分

例如：key是num，那么就根据num计算，如果是{itcast}num，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。

2、总结：

2.1 Redis如何判断某个key应该在哪个实例？

将16384个插槽分配到不同的实例
根据key的有效部分计算哈希值，对16384取余
余数作为插槽，寻找插槽所在实例即可

2.2 如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？

这一类数据使用相同的有效部分，例如key都以{typeId}为前缀

三、集群伸缩：

1、集群伸缩：

集群必须能够动态地添加节点或者删除节点。

2、添加节点：

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：
添加节点，需要两部分参数：
new_host:new_port：添加的节点ip和端口
existing_host:existing_port：集群中已经有的节点的ip和端口

默认情况下添加的节点为主节点，如果要让它为从节点，则需要使用参数–cluster-slave和–cluster-master-id

四、故障转移：

分片集群虽然没有单独出来的哨兵，但它也具备故障修复的功能；

五、RedisTemplate访问分片集群：

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