为什么要做Redis分区

￡神魔★判官ぃ 2023-10-10 21:09 15阅读 0赞

**为什么要做****Redis****分区？**

客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个 redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。

代理分区 意味着客户端将请求发送给代理，然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例，然后根据Redis的响应结果返回给客户端。

redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy

查询路由(Query routing) 的意思是客户端随机地请求任意一个redis实例，然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由，但并不

是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点，而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。

涉及多个key的操作通常不会被支持。例如你不能对两个集合求交集，因为他们可能被存储到不同的Redis实例（实际上这种情况也有办法，但是不能直接使用交集指令）。

同时操作多个key,则不能使用Redis事务.

分区使用的粒度是key，不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集（The

partitioning granularity is the key, so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a very big sorted set）

当使用分区的时候，数据处理会非常复杂，例如为了备份你必须从不同的Redis 实例和主机同时收集RDB / AOF文件。

分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis集群在运行时增加或者删除Redis 节点，能做到 大程度对用户透明地数据再平衡，但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支

持这种特性。然而，有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。

Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户

端对Redis的连接并不存在竞争关系Redis中可以使用SETNX命令实现分布式锁。

当且仅当 key 不存在，将 key 的值设为 value。 若给定的 key 已经存在，则

SETNX 不做任何动作

SETNX 是『SET if Not eXists』(如果不存在，则 SET)的简写。

返回值：设置成功，返回 1 。设置失败，返回 0 。

使用SETNX完成同步锁的流程及事项如下(img)：使用SETNX命令获取锁，若返回0（key已存在，锁已存在）则获取失败，反之获取成功为了防止获取锁后程序出现异常，导致其

他线程/进程调用SETNX命令总是返回

0而进入死锁状态，需要为该key设置一个“合理”的过期时间释放锁，使用DEL命令将锁数据删除

所谓 Redis 的并发竞争 Key 的问题也就是多个系统同时对一个 key 进行操作，但是 后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结果的不同！

推荐一种方案：分布式锁（zookeeper 和 redis 都可以实现分布式锁）。（如果不存在 Redis 的并发竞争 Key 问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能）基于zookeeper临时

有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。 判断是否获

取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号 小的一个。 当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问

题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。

在实践中，当然是从以可靠性为主。所以首推Zookeeper。

既然Redis是如此的轻量（单实例只使用1M内存），为防止以后的扩容， 好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器，你也可以一开始就让Redis以分布式的

方式运行，使用分区，在同一台服务器上启动多个实例。

一开始就多设置几个Redis实例，例如32或者64个实例，对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦，但是从长久来看做这点牺牲是值得的。

这样的话，当你的数据不断增长，需要更多的Redis服务器时，你需要做的就是仅仅将Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已（而不用考虑重新分区的问题）。一旦你

添加了另一台服务器，你需要将你一半的Redis实例从第一台机器迁移到第二台机器。

Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫

Redlock，此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性：

缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

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