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隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量爆炸式增長，如何高效地存儲和訪問數(shù)據(jù)成為了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)必須面對的問題。Redis（Remote Dictionary Server）是一種高性能的緩存數(shù)據(jù)庫，被廣泛應(yīng)用于各種互聯(lián)網(wǎng)場景中。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大時，單機(jī)部署方式已經(jīng)無法滿足高并發(fā)訪問的需求，這時候需要構(gòu)建一個可伸縮的 Redis 訪問集群來支撐業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展。
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本文將介紹如何基于 Redis 構(gòu)建可伸縮的訪問集群，包括集群拓?fù)湓O(shè)計、數(shù)據(jù)分片、讀寫分離等實現(xiàn)細(xì)節(jié)。
1. 集群拓?fù)湓O(shè)計
Redis 集群采用分布式、去中心化的架構(gòu)，數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則分散到多個節(jié)點上。集群中的每個節(jié)點都是一個完整的 Redis 數(shù)據(jù)庫，每個節(jié)點可以處理讀寫請求，但是只要有一半以上的節(jié)點失效，整個集群就會宕機(jī)。因此，為了保證集群的高可用性，我們需要在拓?fù)湓O(shè)計中考慮到節(jié)點的容錯機(jī)制。
一個典型的 Redis 集群包括三種類型的節(jié)點：Master 節(jié)點、Slave 節(jié)點和 Sentinal 節(jié)點。Master 節(jié)點存儲著數(shù)據(jù)的真正擁有者，負(fù)責(zé)處理所有的寫操作和部分讀操作；Slave 節(jié)點負(fù)責(zé)復(fù)制 Master 節(jié)點上的數(shù)據(jù)，處理所有的讀操作，以及在 Master 節(jié)點失效時接管 Master 節(jié)點的工作。Sentinal 節(jié)點負(fù)責(zé)監(jiān)控集群狀態(tài)、選舉新的 Master 節(jié)點等。
下圖展示了一個典型的 Redis 集群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：
2. 數(shù)據(jù)分片
Redis 集群可以將數(shù)據(jù)分散到多個節(jié)點上，提高整個系統(tǒng)的并發(fā)讀寫能力。數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分成若干個 hash slot（哈希插槽），每個哈希插槽對應(yīng)一個節(jié)點。當(dāng)對一個哈希插槽進(jìn)行讀寫操作時，客戶端需要先通過哈希函數(shù)計算出該插槽對應(yīng)的節(jié)點，然后再向該節(jié)點發(fā)送讀寫請求。
數(shù)據(jù)分片主要有以下三種方式：
（1）固定分片：將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分成多個段，每個節(jié)點負(fù)責(zé)處理其中一個或多個段，可以通過配置文件來明確指定每個節(jié)點的數(shù)據(jù)段范圍。
（2）一致性哈希分片：將所有哈希插槽映射到一個 0-2^32 整數(shù)區(qū)間上，每個節(jié)點負(fù)責(zé)處理其中一定范圍內(nèi)的哈希插槽?？蛻舳嗽谧x寫時會先計算哈希值，然后查找該哈希值對應(yīng)的區(qū)間，最后將請求發(fā)送到對應(yīng)的節(jié)點。
（3）虛擬槽分片：將所有哈希插槽映射到 0-2^64 整數(shù)區(qū)間上，每個節(jié)點負(fù)責(zé)處理其中一定范圍內(nèi)的虛擬槽。客戶端在讀寫時會先計算哈希值，然后查找該哈希值對應(yīng)的虛擬槽，最后將請求發(fā)送到對應(yīng)的節(jié)點。
一致性哈希分片和虛擬槽分片相比固定分片更加靈活，可以根據(jù)數(shù)據(jù)量動態(tài)調(diào)整節(jié)點個數(shù)和分片策略。但是，一致性哈希分片存在熱點數(shù)據(jù)集中的問題，而虛擬槽分片則需要消耗更多的機(jī)器資源。
3. 讀寫分離
Redis 支持讀寫分離，即讀請求和寫請求可以分別由不同的節(jié)點處理。在集群中，Master 節(jié)點處理寫請求和部分讀請求，而 Slave 節(jié)點則只處理讀請求。由于 Redis 支持異步復(fù)制，Master 節(jié)點可將寫入操作的數(shù)據(jù)異步地同步到 Slave 節(jié)點，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時備份和高可用性。
讀寫分離在實現(xiàn)高并發(fā)訪問、降低讀寫壓力方面非常有效。一般來說，應(yīng)用場景中讀請求比寫請求更多，因此可以適當(dāng)增加 Slave 節(jié)點來提高系統(tǒng)的并發(fā)讀能力。
下面是基于 Python 語言實現(xiàn)的高可用 Redis 訪問的代碼示例：
“`python
import redis
# 創(chuàng)建 Redis 集群節(jié)點列表
redis_nodes = [
{‘host’: ‘192.168.0.1’, ‘port’: ‘6379’},
{‘host’: ‘192.168.0.2’, ‘port’: ‘6379’},
{‘host’: ‘192.168.0.3’, ‘port’: ‘6379’},
{‘host’: ‘192.168.0.4’, ‘port’: ‘6379’},
{‘host’: ‘192.168.0.5’, ‘port’: ‘6379’}
]
# 創(chuàng)建 Redis 集群對象
redis_cluster = redis.StrictRedisCluster(startup_nodes=redis_nodes, decode_responses=True)
# 設(shè)置鍵值對
redis_cluster.set(‘name’, ‘Tom’)
# 獲取鍵值對
print(redis_cluster.get(‘name’))
# 關(guān)閉 Redis 集群連接
redis_cluster.close()
以上示例代碼使用 redis-py-cluster 庫，通過傳入 Redis 集群節(jié)點的列表來創(chuàng)建 Redis 集群對象，然后可以使用該對象進(jìn)行鍵值對的讀寫等操作。在實際開發(fā)中，可以根據(jù)具體場景調(diào)整集群拓?fù)?、?shù)據(jù)分片、讀寫分離等策略，以實現(xiàn)高可用、高并發(fā)的 redis 訪問集群。
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名稱欄目：基于Redis的可伸縮訪問集群構(gòu)建（redis訪問集群）
標(biāo)題網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/cooeisd.html
