#yyds干货盘点#Redis集群原理专题分析一下相关的Redis服务分片技术和Hash Tag _Redis集群

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背景介绍
Redis 集群没有使用一致性hash，而是引入了哈希槽的概念，预分好16384个桶，根据 CRC16(key) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中，每个Redis物理结点负责一部分桶的管理，当发生Redis节点的增减时，调整桶的分布即可。
Hash tag的使用背景
场景1为了实现将key分到相同机器，就需要相同的hash值，即相同的key，但key相同是不现实的，因为key都有不同的用途。
Hash tag实际案例

例如：user:user1:ids保存用户id，user:user1:detail保存用户的具体信息，两个key不可能同名。两个key其实有相同的地方，即user。能不能拿这一部分去计算hash呢？这就是 Hash Tag。允许用key的部分字符串来计算hash。

场景2

哈希标签是确保两个键都在同一个哈希槽里的一种方式，将来也许会使用到哈希标签，例如为了在集群稳定的情况下（没有在做碎片重组操作）允许某些多键操作。

Hash tag的使用介绍
为了实现哈希标签，哈希槽是用另一种不同的方式计算的。基本来说，如果一个键包含一个 “…” 这样的模式，只有和之间的字符串会被用来做哈希以获取哈希槽。但是由于可能出现多个或，计算的算法如下：

如果键包含一个字符。
那么在的右边就会有一个。
在和之间会有一个或多个字符，第一个一定是出现在第一个之后。
`

然后不是直接计算键的哈希，只有在第一个和它右边第一个之间的内容会被用来计算哈希值。当一个key包含的时候，就不对整个key做hash，而仅对包括的字符串做hash。
hash值计算方式假设hash算法为sha1。对user:user1:ids和user:user1:detail，其hash值都等同于sha1(user1)。
例子

两个键 user1000.following 和 user1000.followers 会被哈希到同一个哈希槽里，因为只有 user1000 这个子串会被用来计算哈希值。
对于 foobar 这个键，整个键都会被用来计算哈希值，因为第一个出现的和它右边第一个出现的之间没有任何字符。
对于 foozap 这个键，用来计算哈希值的是 bar 这个子串，因为它是第一个及其右边第一个之间的内容。
对于 foobarzap 这个键，用来计算哈希值的是 bar 这个子串，因为算法会在第一次有效或无效（比如中间没有任何字节）地匹配到和的时候停止。

按照这个算法，如果一个键是以开头的话，那么就当作整个键会被用来计算哈希值。当使用二进制数据做为键名称的时候，这是非常有用的。

Hash tag的注意事项
我们在使用hashtag特性时，一定要注意，不能把key的离散性变得非常差。没有利用hashtag特性之前，key是这样的：mall:sale:freq:ctrl:860000000000001，很明显这种key由于与用户相关，所以离散性非常好。使用hashtag以后，key是这样的：mall:sale:freq:ctrl:860000000000001，这种key还是与用户相关，所以离散性依然非常好。
糟糕的案例千万不要这样来使用hashtag特性，例如：将key设置为：mall:sale:freq:ctrl:860000000000001。

这样的话，无论有多少个用户多少个key，其中的内容完全一样都是sale:freq:ctrl，也就是说，所有的key都会落在同一个slot上，导致整个Redis集群出现严重的倾斜问题。

Twemproxy的分片技术分析
twitter的 twemproxy 是一个Redis的代理服务程序,能够实现key的分片。分片能使key均匀地分布到集群的机器上去，能保证数据的一致性，有着众多的优点。但从Redis单实例切换到twemproxy集群时，还是有些需要注意的地方，不支持的方法：

KEYS,MIGRATE,SCAN等

支持但需特殊处理的方法：

MSET,SINTERSTORE,SUNIONSTORE,ZINTERSTORE,ZUNIONSTORE等

对于不支持的方法，在使用时需要寻找替代方案。本文主要解决一下需特殊处理的方法。 MSET单实例上的MSET是一个原子性(atomic)操作，所有给定 key 都会在同一时间内被设置，某些给定 key 被更新而另一些给定 key 没有改变的情况，不可能发生。而集群上虽然也支持同时设置多个key，但不再是原子性操作。会存在某些给定 key 被更新而另外一些给定 key 没有改变的情况。其原因是需要设置的多个key可能分配到不同的机器上。