Redis架构 - Cluster集群模式

news2024/9/24 3:17:53

简介

Redis Cluster是Redis数据库的分布式解决方案,它能够将数据分布在多个Redis节点之间,从而提高数据的存储和访问能力。

Redis Cluster使用哈希槽(hash slot)机制来将数据分布在多个节点之间。每个节点都负责存储一定数量的哈希槽。当向Redis Cluster写入数据时,会根据数据的键计算出一个哈希值,然后将该哈希值映射到相应的哈希槽上。这样,相同的键会被映射到同一个哈希槽上,并存储在同一个节点上。当读取数据时,会根据键计算出哈希值,然后查找相应的哈希槽,从而确定数据所在的节点。

在Redis Cluster中,每个节点都是完全对等的,因此它们之间没有主从的概念。但是,为了保证数据的高可用性,Redis Cluster中的每个主节点都会配置相对应的副本节点,从而在主节点出现故障时能够继续提供服务。

总体来讲,Redis Cluster是一种高可用的、分布式的数据存储方案,能够支持海量数据的存储和高性能的读写操作。

架构图

在这里插入图片描述
如图所示,这是最基础的Redis Cluster3+3集群,有三个主节点(Master)、三个副本节点(Replica)、一个客户端(Client)。客户端需要与全部节点创建连接。在写数据时,先对key取模(CRC16(key)%16384),计算出哈希值,确定该数据需要写入哪个哈希槽,根据哈希槽所在的节点,将数据写入相应的主节点,同时主节点也会把数据同步到相应的副本节点上。读取数据也是类似的过程。如果,某个主节点发生故障,对应的副本节点会升级为主节点,以保证Redis Cluster的可用性。

优势劣势

优势
  • 高可用性:Redis Cluster使用主从节点模型,每个主节点都会配置相对应的副本节点,从而在主节点出现故障时能够继续提供服务。
  • 高性能:Redis Cluster使用哈希槽机制将数据分布在多个节点之间,从而能够支持海量数据的存储和高性能的读写操作。
  • 容易扩展:Redis Cluster能够方便地扩展,当需要更多的存储空间时,可以添加新的节点,并自动将数据分布到新的节点上。
  • 简单易用:Redis Cluster的操作和单机的Redis数据库几乎一致,对于开发人员而言,使用起来非常方便。
劣势
  • 部分命令不支持:Redis Cluster不支持一些高级特性,例如事务、持久化、压缩等。如果需要使用这些特性,可能要考虑使用Sentinel模式。
  • 数据不一致的风险:在故障转移过程中,可能会出现数据不一致的情况。因此,在使用Redis Cluster时一定要注意这一点。
  • 数据倾斜:由于Redis Cluster使用哈希槽机制将数据分布在多个节点之间,因此在使用的过程中我们应尽量把key打散,以保证数据能够尽可能平均的分布在多个节点上。
总结

总体来讲,Redis Cluster能够支持海量数据的存储和高性能的读写操作,同时也具有非常好的扩展性,再结合主从模式也可以保证高可用性。只是在使用过程中需要考虑数据不一致的风险和数据倾斜的问题。

适用场景

  • 存储海量数据:Redis Cluster使用哈希槽机制将数据分布在多个节点之间,从而能够支持海量数据的存储。
  • 需要高可用性:Redis Cluster使用主从节点模型,并自动完成故障转移,能够提供高可用性。

Redis Cluster最大的特性就是可以存储海量数据,并且可以很方便的进行集群扩展。例如在电商、社交、金融等场景下,Cluster模式比较合适。
如果只考虑高可用性,且数据量不是非常大,那么Sentinel模式就一个非常不错的方案。

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