Redis集群攻略 - 这5张图让你秒懂分布式缓存背后原理

发布网友发布时间：2024-09-30 16:24

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热心网友时间：2024-10-14 17:13

随着业务规模的不断扩大，Redis中存储的业务数据量和访问QPS也会相应增加。为了应对这种增长，最直接的方式是升级硬件，比如使用配置更高的机器，拥有更大内存和更强的计算能力。然而，这种垂直扩展方法存在不少缺陷：

面对这一挑战，Redis引入了Cluster集群模式。Redis Cluster实现了数据和请求的水平分片，将大规模数据集分布到多个节点上，并具备高可用的自动failover功能。通过简单地添加更多节点，Redis Cluster可以达到存储容量和处理能力的线性扩展。相比单机*，Redis Cluster在处理能力、存储容量、网络带宽等多个维度实现了无缝的水平扩展。因此，Cluster集群模式成为应对大数据量和高访问流量场景的优选方案。

Redis Cluster的工作机制主要包括以下几方面：

2.1 数据分片与数据访问

数据分片：Redis Cluster将整个数据库分散到多个节点上，每个节点负责存储部分key。这是通过哈希槽实现的。

请求路由与请求重定向：在数据分片的基础上，请求会被路由到负责相应key的节点上。

2.2 主从复制与故障转移

主从复制：为了保证高可用性，每个主节点都会有一个或多个从节点进行数据复制。如果主节点发生故障，从节点可以迅速接管成为新的主节点。

故障转移：集群节点通过心跳机制互相检测，一旦主节点失联，从节点可以迅速成为新的主节点。

2.3 在线伸缩

Redis Cluster支持动态添加和删除节点，数据集会自动在节点间重新分片，实现存储和计算的弹性扩容。

2.4 读写分离

Redis采用读从写主的工作方式，可以极大地缓解主节点的读压力，实现读写分离。同时，从节点提供冗余，提高系统可用性。这种架构模式在实践中较为成熟并被广泛推崇。需要注意的是，由于异步复制的存在，从节点的数据可能和主节点存在细微差异。对于对强一致性要求极高的场景，需要谨慎使用。