Redis cluster 数据分片（crc16 哈希算法）

1. 什么是数据分片

在 Redis 的 Cluster 集群模式中，使用了哈希槽（hash slot）的方式来进行数据分片，将整个数据集划分为 16384 个槽，每个节点负责部分槽。客户端访问数据时，先计算出数据对应的槽，然后直接连接到该槽所在的节点进行操作，如下图：

hsv

当我们存取 key 的时候，Redis 会根据 CRC16 算法得出一个结果，然后把结果对 16384 取模，这样就得到了一个在 0~16384 范围之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应负责该槽的节点，然后就可以进行存取操作了。

2. Redis 节点的增加和删除

无论是增加还是删除节点，redis cluster 都会让数据尽可能的均匀分布。比如，现在有三个节点：Redis1[0,5460]，Redis2[5461,10922]，Redis3[10924,16383]。

  • 这时增加了一台 Redis4，那么 cluster 就会从 1、2、3 的数据会迁移一部分到节点 4 上，实现 4 个节点数据均匀，这时每个节点的负责 16384/4 = 4096 个槽。
  • 减少节点也同理，假设删除 Redis，那么 Redis4 节点上数据也会均匀地迁移到 1、2、3，删除后，现在每个节点负责的槽位是：16384/3=6128。

3. Redis Cluster 的分片实现(CRC16 哈希算法)

3.1 CRC16 算法原理

CRC16（Cyclic Redundancy Check）是一种循环冗余校验算法，Redis Cluster 使用 CRC16 算法来计算键的哈希值。具体实现如下：

public class CRC16 {
    private static final int[] CRC16_TABLE = new int[256];

    static {
        for (int i = 0; i < 256; i++) {
            int crc = i;
            for (int j = 0; j < 8; j++) {
                if ((crc & 1) == 1) {
                    crc = (crc >>> 1) ^ 0xA001;
                } else {
                    crc = crc >>> 1;
                }
            }
            CRC16_TABLE[i] = crc;
        }
    }

    public static int getCRC16(String key) {
        int crc = 0;
        for (byte b : key.getBytes()) {
            crc = ((crc << 8) & 0xFF00) ^ CRC16_TABLE[((crc >> 8) ^ b) & 0xFF];
        }
        return crc & 0xFFFF;
    }

    public static int getSlot(String key) {
        return getCRC16(key) % 16384;
    }
}

3.2 哈希槽分配过程

  1. 计算哈希值：

    • 对键名进行 CRC16 计算
    • 得到 16 位的哈希值（0-65535）

  2. 计算槽位：

    • 将哈希值对 16384 取模
    • 得到 0-16383 之间的槽位号

  3. 查找节点：

    • 根据槽位号找到负责该槽位的节点
    • 将请求转发到对应节点

3.3 SpringBoot 集成 Redis Cluster 示例

3.3.1 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

3.3.2 配置文件

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 127.0.0.1:7001
        - 127.0.0.1:7002
        - 127.0.0.1:7003
        - 127.0.0.1:7004
        - 127.0.0.1:7005
        - 127.0.0.1:7006
      max-redirects: 3
    timeout: 6000
    lettuce:
      pool:
        max-active: 8
        max-wait: -1
        max-idle: 8
        min-idle: 0

3.3.3 配置类

@Configuration
public class RedisConfig {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);

        // 设置key的序列化方式
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // 设置value的序列化方式
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        // 设置hash key的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // 设置hash value的序列化方式
        template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());

        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

3.3.4 使用示例

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // 存储用户信息
    public void saveUser(User user) {
        String key = "user:" + user.getId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, user);
    }

    // 获取用户信息
    public User getUser(String userId) {
        String key = "user:" + userId;
        return (User) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    // 批量操作示例
    public void batchSaveUsers(List<User> users) {
        Map<String, User> userMap = users.stream()
            .collect(Collectors.toMap(
                user -> "user:" + user.getId(),
                user -> user
            ));
        redisTemplate.opsForValue().multiSet(userMap);
    }
}

3.3.5 哈希标签使用示例

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // 使用哈希标签确保相关数据在同一个槽位
    public void saveOrder(Order order) {
        // 使用 {} 作为哈希标签
        String key = "order:{user:" + order.getUserId() + "}:" + order.getOrderId();
        redisTemplate.opsForValue().set(key, order);
    }

    // 获取用户的所有订单
    public List<Order> getUserOrders(String userId) {
        String pattern = "order:{user:" + userId + "}:*";
        Set<String> keys = redisTemplate.keys(pattern);
        return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
    }
}

3.4 注意事项

  1. 键的设计：

    • 使用哈希标签确保相关数据在同一个槽位
    • 避免使用过长的键名
    • 合理使用命名空间

  2. 批量操作：

    • 使用 pipeline 减少网络往返
    • 注意批量操作的数据量
    • 考虑使用 multiSet/multiGet 等批量命令

  3. 异常处理：

    • 处理 MOVED 重定向
    • 处理 ASK 重定向
    • 处理集群节点故障

  4. 性能优化：

    • 使用连接池
    • 合理设置超时时间
    • 避免大键值对

4. 数据分片的优势

  1. 水平扩展：可以方便地添加新节点来扩展集群容量
  2. 负载均衡：数据被均匀分布到各个节点
  3. 高可用性：支持主从复制，提高系统可用性
  4. 自动故障转移：当节点故障时，集群可以自动进行故障转移

5. 数据分片的局限性

  1. 不支持多键操作：由于数据分布在不同节点，无法保证多键操作的原子性
  2. 事务限制：无法在多个节点间执行事务
  3. 键的迁移开销：在节点间迁移数据时会有一定的性能开销
  4. 客户端复杂度：需要客户端支持集群模式

6. 总结

Redis Cluster 的数据分片机制通过 CRC16 哈希算法和哈希槽的概念，实现了数据的自动分布和负载均衡。虽然存在一些限制，但通过合理的设计和优化，可以构建出高性能、高可用的分布式缓存系统。

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Contributors: Duke