redis如何分配slot，redis数据分区

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我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

1、Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。

2、集群的扩展与收缩，如新增或删除节点，需要谨慎进行，以保持集群的稳定性和数据完整性。测试阶段，除了常规功能测试，还应关注数据备份、故障转移的正确性以及缓存问题如脑裂、穿透、击穿和雪崩的解决方案。

3、所以要维护好这个集群的每个节点信息，不然会导致整个集群不可用，其内部采用特殊的二进制协议优化传输速度和带宽。redis-cluster把所有的物理节点映射到[0，16383]slot（槽）上，cluster负责维护node--slot--value。

4、我们先做个试验看看 rename 的问题。

5、Redis的高可用挑战与Codis的解决方案 Redis，凭借其高效的数据操作和丰富结构，已成为开发者信赖的基石。然而，随着业务规模的增长，单点的扩展限制催生了Codis，一个专注于提供无感知水平扩展和高可用性的分布式Redis集群。

6、以Java语言为例，简单说一下，除了一些公司自主开发的集群外。

1、首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考我其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

2、比如，SSD将内存换成了磁盘，以换取更大的容量。

3、第四：分布式缓存的架构设计架构设计由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式。基本架构图如下所示：分布式实现通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。

4、缓存SET操作每秒钟 110000 次，GET操作每秒钟 81000 次，服务器配置如下：Linux 6， Xeon X3320 5Ghz.stackoverflow 网站使用 Redis 做为缓存服务器。同时也会将数据写到硬盘上。

改用 C语言编写的 redis-cli的方式，是集群的构建方式复杂度大大降低。Redis-Cluster集群采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。

就像操作单一Redis实例一样，当客户端操作的key没有分配到该node上时，Redis会返回转向指令，指向正确的node，这有点儿像浏览器页面的302 redirect跳转。

搭建集群工作需要以下三个步骤：1）准备节点。2）节点握手。3）分配槽。Redis集群一般由多个节点组成，节点数量至少为6个才能保证组成完整高可用的集群。每个节点需要开启配置cluster-enabled yes，让Redis运行在集群模式下。

●可用性（Availability）：在绝大多数的主节点（master node）是可达的，并且对于每一个不可达的主节点都至少有一个它的从节点（slave）可达的情况下，Redis 集群仍能进行分区（partitions）操作。

HASH分区策略是根据用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式。

oraclehash分区数量不均匀的原因是数据库升级、迁移时，出现大量无效对象。

范围分区就是将数据表内的记录按照某个属性的取值范围进行分区。

常规HASH和线性HASH的增加收缩分区的原理是一样的。增加和收缩分区后原来的数据会根据现有的分区数量重新分布。

Spark中现在支持的分区器有Hash分区器和Range分区器，除此之外，用户也可以自定义分区方式。默认的分区方式为Hash分区器。Spark中的分区器直接决定了RDD中分区的个数，以及RDD经过Shuffle后数据的分区和Reduce的任务数。

，key分区按照KEY进行分区类似于按照HASH分区，除了HASH分区使用的用户定义的表达式，而KEY分区的哈希函数是由MySQL 服务器提供。

1、Redis主从复制是指在一个Redis集群中，将一个Redis节点作为主节点，其余的Redis节点作为从节点。主节点负责写入数据，从节点负责读取数据。

2、Redis哨兵集群：守护数据之巅的高可用性解决方案Redis哨兵，一个智能的守护者，确保你的数据永不间断，通过监控主从服务器，一旦主服务器出现故障，它能立即启动紧急切换机制，确保服务的无缝连续性。

3、在故障转移过程中，哨兵确保了服务的无缝切换。例如，Server2和Server3成为新主的从服务器，而Server1则作为Server2的新从，实现高可用和读写分离，但可能造成内存浪费。

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