Redis学习之redisCluster（一）

最新推荐文章于 2024-09-13 09:52:42 发布
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本文深入探讨了三种数据分区策略：哈希取余、一致性哈希和虚拟槽分区。哈希取余简单直接，但节点伸缩时数据迁移较多；一致性哈希优化了哈希取余，减少数据迁移，但仍需考虑；虚拟槽分区通过预设虚拟槽解决数据迁移问题，实现负载均衡，如Redis Cluster的实践。

数据分区方式

哈希取余：

  • 节点伸缩，数据节点关系变化，导致数据迁移
  • 迁移数量和添加节点有关，建议翻倍扩容

一致性哈希：

  • 哈希+顺时针（优化取余）
  • 节点伸缩,只影响相邻的两个节点，但是还有数据迁移
  • 翻倍伸缩，保证最小迁移数据和负载均衡

虚拟槽分区

  • 预设虚拟槽，每个槽映射一个子集，一般比节点数大
  • 良好的哈希函数，例如CRC16
  • 服务端管理节点，槽，数据：例如redisCluster

cluster安装方式

原生命令安装

  • 配置开启节点

  • meet

  • 指派槽

  • 主从

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