Redis缓存分片技术怎么用来加速访问，提升性能那些事儿

主要整合自Redis官方文档的分布式章节、多位资深后端工程师的博客分享，例如阿里云开发者社区的“Redis最佳实践”系列文章，以及《高性能缓存架构》一书中的相关论述）

Redis缓存分片技术,说白了就是一种“人多力量大”的思路，想象一下，你有一个超级大的仓库，里面堆满了各种货物，如果只有一个管理员负责所有货物的存取，那当很多人同时来取东西的时候，这个管理员肯定会忙得团团转，成为整个流程的瓶颈，大家都要排队等着，速度自然就慢下来了。

这个“超级大仓库”就是你的数据，“管理员”就是单个Redis服务器，当你的应用用户量越来越大，数据量暴增，或者读写请求变得极其频繁时，一个Redis实例（也就是一台服务器）可能就扛不住了，它的内存是有限的，迟早会被数据塞满；它的CPU处理能力也是有限的，面对海量请求可能会反应迟钝，这时候，我们就需要想办法把压力分散开，这就是分片技术要解决的问题。

分片具体是怎么做的呢？其实就是把原来放在一个Redis实例里的数据，像切蛋糕一样，分成好几份，然后每一份分别存到不同的Redis服务器上去，每一台服务器只负责保管整个数据集中的一部分，这样，原来由一个“管理员”干的活儿，现在由多个“管理员”分工协作了。

这样做的好处是立竿见影的,主要体现在两个方面来加速和提升性能：

第一,突破了单机内存的限制，单个服务器的内存可能只有64G或者128G，能缓存的数据量是有限的，如果你有1TB的数据想放进缓存，一台机器根本装不下，通过分片，你可以用10台64G内存的服务器组成一个集群，总内存容量就达到了640G，虽然每台机器只存了一部分数据，但整个集群却能缓存远超单机容量的数据，这就好比把货物分到10个不同的仓库里，总的仓储能力就大大增强了，数据都能放进缓存，查询时就不用总去慢吞吞的数据库里捞，访问速度自然就快了。

第二,分散了读写压力，提升了吞吐量，这是提升性能最核心的一点，以前所有读写请求都涌向一台服务器，它的网络带宽、CPU处理能力很快会达到上限，分片之后，请求也被分散了，根据用户ID把数据分到不同的片上，那么属于用户A的请求会被自动引导到负责这片数据的服务器A上，属于用户B的请求则被引导到服务器B上，这样，每台服务器处理的请求量都变少了，可以更快地响应，从整体上看，整个系统一秒钟内能处理的请求数量（也就是吞吐量）就大大增加了，响应时间也更短，整个应用就显得非常快。

具体是怎么决定一条数据该放到哪个“分片”上的呢？常见的办法有几种：

一种很简单的方法是范围分片，规定用户ID从1到10000的数据放在第一个分片，10001到20000的放在第二个分片，以此类推，这种方法好处是简单明了，但缺点是如果数据分布不均匀，可能会导致某些分片数据多、压力大，而其他分片很空闲，形成“热点”，没有完全实现负载均衡。

另一种更常用的方法是哈希分片，这是目前最主流、效果最好的方式，它的做法是，对数据的某个关键字段（比如用户ID、订单ID等，这个字段叫分片键）计算一个哈希值（可以理解成一个数字指纹），然后用这个哈希值对分片的总数量取模，根据得到的余数来决定数据落在哪个分片上，哈希值对3取模，余数可能是0、1、2，那么就对应三个分片，这种方法的好处是，只要分片键选得好，数据就能比较均匀地分布到各个节点上，有效地避免了热点问题，Redis Cluster模式内部就是采用了一种改进的哈希槽（Hash Slot）机制，可以理解为一种更智能、更灵活的哈希分片。

除了上述两种,还有像一致性哈希这样的算法，它能在增加或减少分片服务器时，最大限度地减少需要移动的数据量，保证了集群的弹性，但实现起来相对复杂一些。

分片也不是没有代价的,它让系统架构变得更复杂了，你的应用程序需要知道怎么把请求发送到正确的分片上（通常由客户端SDK或代理中间件帮忙完成）；如果某个分片服务器宕机了，怎么保证高可用（通常需要配合主从复制）；如果以后数据量又增长了，如何平滑地增加新的分片（扩容）等等，这些都是引入分片后需要考虑和解决的问题。

Redis缓存分片技术的核心思想就是“分而治之”，通过将数据和请求负载分布到多个廉价的普通服务器上，而不是依赖一台昂贵的高配服务器，从而以一种横向扩展的方式，极大地提升了缓存系统的整体数据容量和并发处理能力，最终达到加速数据访问、提升应用性能的目的，当你的应用面临性能瓶颈，而瓶颈又确实出在缓存这一层时，分片就是一个非常有效的解决方案。