本文主要向大家介绍了【云计算】Redis重点解析，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习云计算有所帮助。

Redis有没有使用一致性哈希？

很多人包括之前的我在内，一直认为reids集群的数据存储用的是一致性hash算法，后来读了亚马逊的《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store》论文，感觉Redis不至于实现的这么复杂，带着一些疑问，翻了redis官网和客户端代码，发现Redis并没有使用一致性hash算法。

Redis集群使用的是一种哈希槽(hash slot)的方式，将key通过hash后存储在16384个槽中，然后将这些槽平均分配给集群中的各个节点，举个例子，比如一个集群有4个节点，那么分配可以是这样的：

0~5000  NodeA
5001~10000 NodeB
10001 ~ 15000 NodeC
15001 ~ 16384 NodeD

这样当集群中节点的数量发生变化时，只需要调整槽的分配就可以了：

当有节点加入时，每个节点把自己的槽分一些给新节点。

当有节点退出时，将退出节点的槽分配给其他节点。

仔细想想，其实这定没有违背一致性hash定义中当有一个节点发生变化时，只影响K/N个key的缓存这个定义。

anyway，不管一致性hash也好，hash slot也好，不要执着于Redis用没用一致性hash，搞清楚每一种解决问题的算法的思想才是最重要的。

一致性hash的局限和改进：cache or storage

如果你只是用来做缓存，那自然没问题，一致性hash天生就是来做这个的。当hash环中添加或者移除节点时，平均只有K/N个key受到影响，因为是缓存系统，缓存无法命中时，再从数据源重新加载一遍就是了。

可是，如果我们要做的不仅仅是一个缓存系统呢？如果我们要做的是一个存储系统呢？K/N个key受到影响时，你本身就是数据源了，你还能从哪里加载数据呢？那大概直接就是事故了。

为了解决一致性hash的存储问题，方法大概有两种：

1. hash环上的replication

正如Dynamo论文图中所示，AB区间内的key，不再只由节点B存储，而是扩展到三个节点，B、C、D都存储，这样当B节点故障时，AB之间的key仍然可以从C、D节点中得到，然后把A~B区间的key再复制到E节点中一份，保证每份数据都有两个replication，所以说，大多数事情都是殊途同归的，为了解决节点故障导致的可用性问题，不管怎样，RAID也好，ZK也好，GFS也好，Mysql主从复制也好，说到底都是通过数据的冗余备份（replication）来做的，一个节点可能故障，那我就多弄几个候补的，如果遇到极端情况，所有候补节点同时挂了，那算我倒霉，我认了。毕竟再厉害的容灾，你能跨机器、跨机架、跨机房、跨城市、跨国家，可是你能夸星球吗？来个小行星撞地球，啥都没意义了，所有的东西都有个限度，都需要权衡和考虑性价比的

整个论文读完，发现Dynamo这种把replication做到hash环上的方法虽然解决了可用性的问题，考虑到虚拟节点的存在，这种方法其实是大大增加了系统的复杂度的。

2. 另一种replication

这种replication比上面那种要清晰不少，这种也是redis采用的：

如上图所示，hash环（redis使用的是hash槽）上的节点都当做是master节点，每个master节点配备若干个slave节点，当master节点故障时，其中一个slave节点会被选举为新的master节点，选举的过程是由Redis的sentinel组件（你可以认为跟zookeeper做的事情差不多）实现的。虽然多了一个额外的sentinel组件，但是整个结构上清晰了许多。而且，Redis集群采用hash槽的概念替换了一致性hash的虚拟节点，hash槽的分配可以保证每个节点的负载是均衡的。

无论哪种实现方式，slave节点都是可以提供读服务的，也就是读写分离。其实，在redis的适用场景中，大部分都是读多写少的。

Redis集群中节点变动的三种情况

1. 向集群中添加一个节点

当然这个节点还附带着它的slave节点，这里暂且略过，向集群中添加节点时，先把其他节点“管辖”的槽位都拉一部分过来到自己的节点上，使各个节点的负载接近平衡，然后更新集群上所有节点中记录的各个节点和slot的映射关系，新的请求进来后，刚才加入的节点就可以正常工作了。

2. 手动从集群中去除一个节点

当你觉得集群的利用率比较低，向去除一个节点时，redis会先把要去除的节点管辖的slot平均分配到其他节点上，分完之后，更新集群中各个节点中存储的节点和slot的映射关系，最后删除这个节点及其slave节点就可以了。

3. 集群中的一个节点因为故障宕机了

对于这种突发情况，是没有时间让我们预先将节点的slot转移到其他节点的，这种情况就靠我们上面提到的master-slave机制应对了，master挂了，slave会顶替它成为新的master，并不影响整个集群的可用性。当然，如果一个节点的master和它所有的slave同时挂了，那就只能自认倒霉了。

两种路由方式

现在思考一下，你用客户端向集群发起请求，get/set一个key的时候，整个流程是怎么样运转的呢？你是怎样找到应该存放这个key的slot的呢？又是怎样找到“管辖”这个slot的节点的呢？

下面以get为例，描述这个步骤：

　1. 将key % 16384找到slot的编号

　2. 找到管辖这个slot的节点

　　这一步有两种实现方式：

　　a. 客户端实现

　　你的redis cluster client会缓存集群中各个节点与slot的映射关系，当因为节点变动引起映射关系的变动时，client会在发现后及时获取新的映射关系。这样客户端帮你找到“管辖”这个slot的节点后，直接向这个节点发起get请求，节点将结果返回，流程就结束了。

　　b. 服务端实现

　　你的redis cluster client并不会缓存任何节点和slot的映射关系，而是直接将请求发送到随便一个节点，因为每个节点中都存储着各个节点和slot的映射关系，那么接收到请求的节点会查询该slot的管辖节点是谁，如果不是自己的话，该节点会将请求转发到正确的节点上，然后该节点将数据返回给客户端。

两种方式各有利弊吧，客户端实现的方式需要客户端维护节点和slot的映射关系，服务端实现的方式需要服务端多做一次转发。redis的java客户端JedisCluster倒是两种方式都实现了，都有实现类，默认使用的是“客户端实现”的方式。

有很多地方没提到，比如redis主从复制的最终一致性，sentinel的工作流程等，redis集群中的事务以及包含多个key的请求时的问题等等，大家有兴趣可以去redis的官网看看，文档很详细。

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