Redis:codis分布式集群解决方案

一、codis介绍

在大数据高并发场景下，单个 Redis 实例往往会显得捉襟见肘。首先体现在内存上，单个 Redis 的内存不宜过大，内存太大会导致 rdb 文件过大，进一步导致主从同步时全量同步时间过长，在实例重启恢复时也会消耗很长的数据加载时间，特别是在云环境下，单个实例内存往往都是受限的。其次体现在 CPU 的利用率上，单个 Redis 实例只能利用单个核心，这单个核心要完成海量数据的存取和管理工作压力会非常大。

正是在这样的大数据高并发的需求之下，Redis 集群方案应运而生。它可以将众多小内存的 Redis 实例综合起来，将分布在多台机器上的众多 CPU 核心的计算能力聚集到一起，完成海量数据存储和高并发读写操作。

Codis 是 Redis 集群方案之一，令我们感到骄傲的是，它是中国人开发并开源的，来自前豌豆荚中间件团队。
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二、codis集群架构

三、codis分片原理

Codis 要负责将特定的 key 转发到特定的 Redis 实例，那么这种对应关系 Codis 是如何管理的呢？

Codis 将所有的 key 默认划分为 1024 个槽位(slot)，它首先对客户端传过来的 key 进行 crc32 运算计算哈希值，再将 hash 后的整数值对 1024 这个整数进行取模得到一个余数，这个余数就是对应 key 的槽位。

槽位数量默认是 1024，它是可以配置的，如果集群节点比较多，建议将这个数值配置大一些，比如 2048、4096。

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