Redis槽和分片那些事儿，聊聊怎么提升缓存性能的机制

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今天咱们来聊一个技术话题,就是Redis的槽和分片，以及它们是怎么帮助我们提升缓存性能的，这个话题听起来可能有点专业，但我会尽量用大白话把它讲清楚。

第一部分：为啥要分片？—— 一个停车场不够用了

想象一下,你开了一家非常火爆的超市，最开始只有一个很小的停车场，能停50辆车，随着生意越来越好，顾客越来越多，这个停车场很快就停满了，后来的顾客找不到车位，只能干着急，或者干脆去别的超市了，这时候你该怎么办？

一个很自然的想法就是：再建几个停车场！把顾客的车分散到不同的停车场去，这样总的停车容量就变大了，能服务更多的顾客。

Redis也是一样,最开始，你可能只用一台Redis服务器来存储所有的缓存数据，这台服务器的内存是有限的，比如16GB，当你的业务数据量越来越大，超过了16GB，或者访问的并发量非常高，一台服务器处理不过来，响应变慢的时候，就和我们那个爆满的停车场一样，遇到了瓶颈。

解决这个问题的办法就是“分片”，简单说，就是把一整份数据，拆分成很多个小份，然后把这些小份数据分别存放在多个Redis服务器上，这样，每台服务器只需要存储一部分数据，处理一部分请求，压力就小多了，总的存储空间也变成了多台服务器内存的总和，可以容纳更多数据，这个“把数据分开存”的过程，就是分片。

第二部分：怎么分片？—— 引入“槽”这个聪明的分配员

现在问题来了,我们有了一份大数据，和N台Redis服务器，我该怎么决定“这条数据该存到哪台服务器上呢”？总不能随便乱扔吧？这时候，Redis引入了一个非常聪明的概念，叫做“哈希槽”，我们简称“槽”。

你可以把“槽”想象成我们新建的那个大型停车场的“分区编号”，我们建了一个有16384个车位（槽）的超大停车场，我们规定，1号到5460号车位属于A区（第一台Redis服务器），5461号到10922号车位属于B区（第二台Redis服务器），10923号到16384号车位属于C区（第三台Redis服务器），这个16384是Redis官方固定的数字，你不用管为啥，记住有这个很多个槽就行了。

当一辆车（一条数据）要开进停车场时，管理员（Redis的客户端）怎么知道该让它停到哪个区呢？他有一个固定的规则：看车牌号（数据的键），他会对车牌号（浙A12345”）做一个简单的数学运算（CRC16哈希算法），算出来一个数字，比如8000，那么这个数字8000，一定落在1到16384这个范围之内，管理员一看，8000在1-5460这个区间吗？不在，在5461-10922这个区间吗？在！好了，那这辆车就请开到B区（第二台Redis服务器）去找车位吧。

这个机制的好处特别多：

1. 分配均匀：只要车牌号（键）是随机的，算出来的数字就会均匀地分布在16384个槽里，这样数据就能比较平均地分配到不同的服务器上，不会出现一台服务器撑死，另一台饿死的情况。
2. 管理方便：如果以后停车场还不够用，想再加一个D区（第四台Redis服务器），我们不需要把所有的车都重新停一遍，我们只需要重新划分一下槽的归属范围，从A、B、C区每个区都匀一部分槽给新来的D区，在搬家的过程中，只需要移动那些槽编号属于D区的车（数据）就行了，其他大部分车（数据）完全不用动，这个特性让扩容变得非常平滑，缩容（减少服务器）也是同样的道理。

在Redis中,负责管理这些槽和服务器对应关系的，是一个叫做“Redis Cluster”的集群模式，它自动帮你处理了槽的分配、数据的迁移等复杂问题。

第三部分：这如何提升了缓存性能？

现在我们把这些点串起来,看看槽和分片机制到底是怎么提升性能的：

1. 提升了存储容量：这是最直接的，从一台服务器的内存上限，变成了多台服务器内存之和，可以缓存的数据量大大增加，避免了因为内存不足而频繁淘汰数据，导致缓存命中率下降的问题，根据Redis官方文档的描述，分片是扩展Redis内存的主要方法。
2. 提升了吞吐量：原来所有的读写请求都压在一台服务器上，它的CPU和网络带宽是有限的，分片之后，请求被分散到了多台服务器上并行处理，比如三台服务器一起干活，理论上整个集群的处理能力接近原来的三倍，这就好比超市从一个收银台变成了三个收银台，结账速度自然快多了。
3. 保证了系统的可扩展性：当业务继续增长，性能再次遇到瓶颈时，我们可以通过增加新的Redis服务器，并重新分配一部分槽给它，来几乎线性地提升整个集群的性能和容量，这种设计让系统具备了很好的伸缩能力。

需要注意的地方

这个机制也不是完美的,有一些事情需要我们注意：

• 客户端需要支持：你的应用程序（客户端）需要知道“槽”的映射关系，也就是说，它要能自己算出数据在哪个槽，然后知道这个槽在哪台服务器上，通常我们需要使用支持Redis Cluster的客户端库，它会帮你搞定这些。
• 某些操作受限：因为数据被分散在不同的服务器上了，所以一些需要同时操作多个键的命令可能会失效，除非这些键恰好都在同一台服务器上（也就是它们的槽号通过计算后在同一台服务器上）。
• 架构变复杂：你需要维护一个由多台机器组成的集群，而不是单一一台服务器，这带来了运维的复杂性，相比于它带来的性能收益，这个代价通常是值得的。

Redis的槽和分片,就像是一个高效的停车场分区管理系统，它通过一种聪明且均匀的方式，把数据和请求分散到多台机器上，从而突破了单机瓶颈，极大地提升了缓存的存储能力、处理能力和可扩展性，是构建高性能、大容量缓存系统不可或缺的核心机制。 结束）