切片集群：数据增多了，是该加内存还是加实例？

• 切片集群，也叫分片集群，就是指启动多个 Redis 实例组成一个集群，然后按照一定的规则，把收到的数据划分成多份，每一份用一个实例来保存。
  

如何保存更多数据？

• Redis 应对数据量增多有两种方案：纵向扩展（scale up）和横向扩展（scale out）。
  • 纵向扩展：升级单个 Redis 实例的资源配置，包括增加内存容量、增加磁盘容量、使用更高配置的 CPU。
  • 横向扩展：横向增加当前 Redis 实例的个数。在面向百万、千万级别的用户规模时，横向扩展的 Redis 切片集群会是一个非常好的选择。

数据切片和实例的对应分布关系

• Redis Cluster 方案采用哈希槽（Hash Slot），来处理数据和实例之间的映射关系。
• 在 Redis Cluster 方案中，一个切片集群共有 16384 个哈希槽，这些哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中。
  
  • 具体的映射过程分为两大步：
    • 首先根据键值对的 key，按照 CRC16 算法计算一个 16 bit 的值；
    • 然后，再用这个 16bit 值对 16384 取模，得到 0~16383 范围内的模数，每个模数代表一个相应编号的哈希槽。
  • 在手动分配哈希槽时，需要把 16384 个槽都分配完，否则 Redis 集群无法正常工作。

客户端如何定位数据？

• 在定位键值对数据时，它所处的哈希槽是可以通过计算得到的，这个计算可以在客户端发送请求时来执行。但是，要进一步定位到实例，还需要知道哈希槽分布在哪个实例上。
• Redis 实例会把自己的哈希槽信息发给和它相连接的其它实例，来完成哈希槽分配信息的扩散。
  • 当实例之间相互连接后，每个实例就有所有哈希槽的映射关系了。
  • 客户端收到哈希槽信息后，会把哈希槽信息缓存在本地。
  • 当客户端请求键值对时，会先计算键所对应的哈希槽，然后就可以给相应的实例发送请求了。
• Redis Cluster 方案提供了一种重定向机制，所谓的“重定向”，就是指，客户端给一个实例发送数据读写操作时，这个实例上并没有相应的数据，客户端要再给一个新实例发送操作命令。
  • 当客户端把一个键值对的操作请求发给一个实例时，如果这个实例上并没有这个键值对映射的哈希槽，那么，这个实例就会给客户端返回 MOVED 命令响应结果，这个结果中就包含了新实例的访问地址。
  • 迁移部分完成的情况下，客户端会收到一条 ASK 报错信息。
  • 和 MOVED 命令不同，ASK 命令并不会更新客户端缓存的哈希槽分配信息。
  • ASK 命令的作用只是让客户端能给新实例发送一次请求，而不像 MOVED 命令那样，会更改本地缓存，让后续所有命令都发往新实例。