redis的主从复制，哨兵和cluster集群

一、redis性能管理

（1） redis-cli
 127.0.0.1:6379> info memory
 ​
 
 （2） redis-cli info memory

• used_memory_rss：是Redis向操作系统申请的内存。
• used_memory：是Redis中的数据占用的内存。
• used_memory_peak：redis内存使用的峰值。

1.2内存碎片

内存碎片率=Redis向操作系统申请的内存 / Redis中的数据占用的内存

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory

mem_fragmentation_ratio：内存碎片率。

redis-cli info memory |grep ratio
 

内存碎片产生的原因

• Redis内部有自已的内存管理器，为了提高内存使用的效率，来对内存的申请和释放进行管理。
• Redis中的值删除的时候，并没有把内存直接释放、交还给操作系统，而是交给了Redis内部有内存管理器。
• Redis中申请内存的时候，也是先看自己的内存管理器中是否有足够的内存可用。
• Redis的这种机制，提高了内存的使用率，但是会使Redis中有部分自己没在用，却不释放的内存，导致了内存碎片的发生。

内存碎片率对redis的影响 

• 内存碎片率在1到1.5之间是正常的，这个值表示内存碎片率比较低，也说明Redis 没有发生内存交换。
• 内存碎片率超过1.5，说明Redis消耗了实际需要的物理内存的150%，其中50%是内存碎片率。
• 内存碎片率低于1的，说明Redis内存分配超出了物理内存，操作系统正在进行内存交换（使用虚拟内存，会降低性能）。需要增加可用物理内存或减少Redis内存占用。

解决碎片率过大的方法 

• 如果你的Redis版本是4.0以下的，需要在redis-cli 工具上输入shutdown save命令，让Redis数据库执行保存操作并关闭Redis服务，再重启服务器。Redis服务器重启后，Redis 会将没用的内存归还给操作系统，碎片率会降下来。
• Redis4.0版本开始，可以在不重启的情况下，线上整理内存碎片，将未使用的内存归还给操作系统。

 config set activedefrag yes    #自动碎片清理
 memory purge                   #手动碎片清理

 1.3内存使用率 

redis实例的内存使用率超过可用最大内存，操作系统将开始进行内存与swap空间交换。

避免内存交换发生的方法：

• 针对缓存数据大小选择安装Redis 实例
• 尽可能的使用Hash数据结构存储
• 设置key的过期时间

1.4内回收key 

内存清理策略，保证合理分配redis有限的内存资源。

当内存使用达到设置的最大阈值时，需选择一种key的回收策略，默认情况下回收策略是禁止删除（noenviction）。配置文件中修改 maxmemory-policy 属性值：

im /etc/redis/6379.conf
 ---598行----
 maxmemory-policy noenviction   #修改max-memory-policy属性值
 ​
 ##回收策略有以下几种：##
 ●volatile-lru
 #使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据
 （移除最近最少使用的key，针对设置了TTL的key）
 ​
 ●volatile-ttl
 #从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰
 （移除最近过期的key）
 ​
 ●volatile-random
 #从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰
 （在设置了TTL的key里随机移除）
 ​
 ●allkeys-lru
 #使用LRU算法 从所有数据集合中淘汰数据
 （移除最少使用的key，针对所有的key）
 ​
 ●allkeys-random
 #从数据集合中任意选择数据淘汰（随机移除key）
 ​
 ●noenviction
 #禁止淘汰数据（不删除直到写满时报错）

二、redis的优化策略

2.1设置Redis客户端连接的超时时间 

vim /etc/redis/6379.conf
 -----114行------
 114 timeout 0     
 #单位为秒（s），取值范围为0~100000。默认值为0，表示无限制，即Redis不会主动断开连接，即使这个客户端已经空闲了很长时间。
 #例如可设置为600，则客户端空闲10分钟后，Redis会主动断开连接。
 ​
 #注意：在实际运行中，为了提高性能，Redis不一定会精确地按照timeout的值规定的时间来断开符合条件的空闲连接，例如设置timeout为10s，但空闲连接可能在12s后，服务器中新增很多连接时才会被断开。

2.2 设置redis自动碎片清理

 config set activedefrag yes    #自动碎片清理
 memory purge                   #手动碎片清理

2.3设置redis最大内存阈值 

内存阈值如果不设置，则没有限制，直到把服务器的内存干满、之后会使用交换分区。

设置内存阈值后，不会使用swap交换分区。且如果设置了key回收策略，当内存使用达到设置的最大阈值时，系统会进行key回收。

vim /etc/redis/6379.conf
 -----567行------
 567 # maxmemory
 568 maxmemory 1gb           #例如设置最大内存阈值为1gb

三、redis雪崩、穿透、击穿的原因和解决方案

(1) redis雪崩

定义：缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着，应用将大量请求发送到数据库层，导致数据库层的压力激增。 

一个简单的雪崩过程：

1. Redis 集群产生了大面积故障；

2. 缓存失败，此时仍有大量请求去访问 Redis 缓存服务器；

3. 在大量 Redis 请求失败后，这些请求将会去访问数据库；

4. 由于应用的设计依赖于数据库和 Redis 服务，很快就会造成服务器集群的雪崩，最终导致整个系统的瘫痪。

 产生的原因：

1）缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。

2）Redis 缓存实例发生故障宕机了

解决方案： 

• 【事前】高可用缓存：高可用缓存是防止出现整个缓存故障。即使个别节点，机器甚至机房都关闭，系统仍然可以提供服务，Redis 哨兵(Sentinel) 和 Redis 集群(Cluster) 都可以做到高可用；

• 【事中】缓存降级（临时支持）：当访问次数急剧增加导致服务出现问题时，我们如何确保服务仍然可用。在国内使用比较多的是 Hystrix，它通过熔断、降级、限流三个手段来降低雪崩发生后的损失。只要确保数据库不死，系统总可以响应请求，每年的春节 12306 我们不都是这么过来的吗？只要还可以响应起码还有抢到票的机会；

• 【事后】Redis备份和快速预热：Redis数据备份和恢复、快速缓存预热。

（2）redis 击穿

 缓存击穿是指当前热点数据存储到期时，多个线程同时并发访问热点数据。因为缓存刚过期，所有并发请求都会到数据库中查询数据。

解决方法：

• 将热点数据设置为永不过期；

• 加互斥锁：互斥锁可以控制查询数据库的线程访问，但这种方案会导致系统的吞吐量下降，需要根据实际情况使用。

 （3）缓存穿透

缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，而用户不断发起请求，如发起id为-1的数据或者特别大的不存在的数据。有可能是黑客利用漏洞攻击从而去压垮应用的数据库。 

• 验证拦截：接口层进行校验，如鉴定用户权限，对ID之类的字段做基础的校验，如id<=0的字段直接拦截；
• 缓存空数据：当数据库查询到的数据为空时，也将这条数据进行缓存，但缓存的有效性设置得要较短，以免影响正常数据的缓存；
•  使用布隆过滤器：布隆过滤器是一种比较独特数据结构，有一定的误差。当它指定一个数据存在时，它不一定存在，但是当它指定一个数据不存在时，那么它一定是不存在的。

二、redis的高可用的概念

在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务(99.9%、99.99%、99.999%等等)。

高可用的计算公式是1-（宕机时间）/（宕机时间+运行时间）有点类似与网络传输的参数误码率，我们用9的个数表示可用性：

2个9：99%，一年内宕机时长：1%×365天=3.6524天=87.6h

4个9：99.99%，一年内宕机时长：0.01%×365天=52.56min

5个9：99.999%，一年内宕机时长：0.001%*365天=5.265min

11个9：几乎一年宕机时间只有几秒钟

但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务（如主从分离、快速容灾技术），还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等

2.1Redis的高可用技术

在Redis中，实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和cluster集群，下面分别说明它们的作用，以及解决了什么样的问题。

• 持久化： 持久化是最简单的高可用方法（有时甚至不被归为高可用的手段），主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。

• 主从复制： 主从复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份（和同步），以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。

  • 缺陷：故障恢复无法自动化；写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。

• 哨兵： 在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。（主挂了，找一个从成为新的主，哨兵节点进行监控）

  • 缺陷：写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。

• Cluster集群： 通过集群，Redis解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。（6台起步，成双成对，3主3从）

三、redis主从复制

主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点（Master），后者称为从节点（slave）；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点（或没有从节点），但一个从节点只能有一个主节点。

3.1主从复制的作用

• 据冗余： 主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
• 故障恢复： 当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。
• 负载均衡： 在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），分担服务器负载；尤其是在写少读多的场景下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高Redis服务器的并发量。
• 高可用基石： 除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。

3.2主从复制流程

1）若启动一个slave机器进程,则它会向Master机器发送一个sync command命令，请求同步连接。

（2）无论是第一次连接还是重新、【】连接，Master机器都会启动一个后台进程，将数据快照保存到数据文件中（执行rdb操作），同时Master还会记录修改数据的所有命令并缓存在数据文件中.

（3）后台进程完成缓存操作之后，Master机器就会向slave机器发送数据文件，slave端机器将数据文件保存到硬盘上，然后将其加载到内存中，接着Master机器就会将修改数据的所有操作一并发送给slave端机器。若slave出现故障导致宕机，则恢复正常后会自动重新连接。

（4）Master机器收到slave端机器的连接后，将其完整的数据文件发送给slave端机器，如果Mater同时收到多个slave发来的同步请求，则Master会在后台启动一个进程以保存数据文件，然后将其发送给所有的slave端机器，确保所有的slave端机器都正常。

四、redis一主二从的部署

实验组件

主从	redis的版本号	IP地址
master	redis-5.0.7	192.168.195.100
slave1	redis-5.0.7	192.168.195.200
slave2	redis-5.0.7	192.168.195.101

实验具体步骤 

 实验前准备好三台源码编译安装好的redis虚拟机

步骤一：修改master节点的配置文件 

vim /etc/redis/6379.conf 
 bind 0.0.0.0                      #70行,修改监听地址为0.0.0.0（生产环境中，尤其是多网卡最好填写物理网卡的IP）
 daemonize yes                     #137行，开启守护进程，后台启动 
 logfile /var/log/redis_6379.log   #172行，指定日志文件存放目录
 dir /var/lib/redis/6379           #264行，指定工作目录
 appendonly yes                    #700行，开启AOF持久化功能
​
/etc/init.d/redis_6379 restart     #重启redis服务

 

步骤二：修改slave节点的配置文件

#修改slave1的配置文件
vim /etc/redis/6379.conf 
 bind 0.0.0.0                        #70行,修改监听地址为0.0.0.0（生产环境中需要填写物理网卡的IP）
 daemonize yes                       #137行,开启守护进程，后台启动
 logfile /var/log/redis_6379.log     #172行,指定日志文件目录
 dir /var/lib/redis/6379             #264行,指定工作目录
 replicaof 192.168.73.105 6379       #288行,指定要同步的Master节点的IP和端口
 appendonly yes                      #700行,修改为yes，开启AOF持久化功能
​
#将配置文件传给slave2
scp /etc/redis/6379.conf 192.168.73.107:/etc/redis/
​
/etc/init.d/redis_6379 restart  #重启redis
netstat -natp | grep redis      #查看主从服务器是否已建立连接

实验测试 

master写入数据 

127.0.0.1:6379> keys *
 
127.0.0.1:6379> set name zhangsan
 
127.0.0.1:6379> get name

 从节点查询 没有问题

 五、Redis哨兵模式

主从切换技术的方法是：当服务器宕机后，需要手动一台从机切换为主机，这需要人工干预，不仅费时费力而且还会造成一段时间内服务不可用。为了解决主从复制的缺点，就有了哨兵机制。

 哨兵的核心功能：在主从复制的基础上，哨兵引入了主节点的自动故障转移。

 哨兵模式的组成：

哨兵节点： 哨兵系统由一个或多个哨兵节点组成，哨兵节点是特殊的redis节点，不存储数据。

数据节点： 主节点和从节点都是数据节点。

5.1  哨兵模式的作用 

• 监控： 哨兵会不断地检查主节点和从节点是否运作正常。
• 自动故障转移： 当主节点不能正常工作时，哨兵会开始自动故障转移操，它会将失效主节点的其中一个从节点升级为新的主节点，并让其它从节点改为复制新的主节点。
• 通知（提醒）： 哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端。

此外：哨兵节点也可以是单独独立在其他的主机上，并不需要一定安装redis主从复制的节点服务器上 、

5.2故障转移机制

1、由哨兵节点定期监控发现主节点是否出现了故障

每个哨兵节点每隔1秒会问主节点、从节点及其它哨兵节点发送一次ping命令做一次心检测。如果主节点在一定时间范围内不回复或者是回复一个错误消息，那么这个哨兵就会认为这个主节点主观下线了（单方面的）。当超过半数哨兵节点认为该主节点主观下线了，这样就客观下线了。

2、当主节点出现故障，此时哨兵节点会通过Raft算法（选举算法）实现选举机制共同选举出一个哨兵节点为leader，来负责处理主节点的故障转移和通知。所以整个运行哨兵的集群的数量不得少于3个节点。

3、由leader哨兵节点执行故障转移，过程如下：

• 将某一个从节点升级为新的主节点，让其它从节点指向新的主节点；
• 若原主节点恢复也变成从节点，并指向新的主节点；
• 通知客户端主节点已经更换。

需要特别注意的是，客观下线是主节点才有的概念；如果从节点和哨兵节点发生故障，被哨兵主观下线后，不会再有后续的客观下线和故障转移操作

 5.3哨兵模式中主节点的选拔 

1.过滤掉不健康的（己下线的），没有回复哨兵ping响应的从节点。

2.选择配置文件中从节点优先级配置最高的。（replica-priority，默认值为100）

3.选择复制偏移量最大，也就是复制最完整的从节点。

哨兵的启动依赖于主从模式，所以须把主从模式安装好的情况下再去做哨兵模式。

六、redis哨兵模式的部署（哨兵节点可以单独配置或者放在数据节点一起配置）

主从	redis的版本号	IP地址	哨兵点
master	redis-5.0.7	192.168.195.100	Sentinel 1
slave1	redis-5.0.7	192.168.195.200	Sentinel 2
slave2	redis-5.0.7	192.168.195.101	Sentinel 3

实验具体操作步骤 

 在redis主从复制的基础上进行哨兵模式的部署

步骤一：修改哨兵节点的配置文件

哨兵的的配置文件是redis软件中自带的配置 

vim /opt/redis-5.0.7/sentinel.conf
......
protected-mode no                #17行，取消注释，关闭保护模式
port 26379                       #21行，Redis哨兵默认的监听端口
daemonize yes                    #26行，指定sentinel为后台启动
logfile "/var/log/sentinel.log"  #36行，指定日志文件存放路径
dir "/var/lib/redis/6379"        #65行，指定数据库存放路径
sentinel monitor mymaster 192.168.195.100 6379 2  #84行，修改
#指定该哨兵节点监控192.168.195.100:6379这个主节点，该主节点的名称是mymaster。
#最后的2的含义与主节点的故障判定有关：至少需要2个哨兵节点同意，才能判定主节点故障并进行故障转移
​
sentinel down-after-milliseconds mymaster 3000  #113行，判定服务器down掉的时间周期，默认30000毫秒（30秒）
sentinel failover-timeout mymaster 180000  #146行，同一个sentinel对同一个master两次failover之间的间隔时间（180秒）
​
#传给两外2个哨兵节点
scp /opt/redis-5.0.7/sentinel.conf  192.168.195.200:/opt/redis-5.0.7/
scp /opt/redis-5.0.7/sentinel.conf  192.168.195.100:/opt/redis-5.0.7/

步骤二：启动 哨兵模式，查看其监控状态

#启动三台哨兵
cd /opt/redis-5.0.7/
redis-sentinel sentinel.conf &
 
#在哨兵节点查看监控状态
[root@localhost ~]# redis-cli -p 26379 info Sentinel

实验测试 

 故障模拟

#在Master 上查看redis-server进程号:
[root@localhost ~]# ps -ef | grep redis
​
#杀死 Master 节点上redis-server的进程号
[root@localhost ~]# kill -9 pid号      #Master节点上redis-server的进程号
[root@localhost ~]# netstat -natp | grep redis

实验结果

 [root@localhost redis-5.0.7]# tail -f /var/log/sentinel.log
 
 
#新master进行键值对的创建
[root@localhost redis-5.0.7]# redis-cli 
127.0.0.1:6379> set newname lisi
OK
127.0.0.1:6379> get newname
"lisi"
127.0.0.1:6379> 

 七 Redis集群模式

集群，即Redis Cluster，是Redis3.0开始引入的分布式存储方案。

集群由多个节点（Node）组成，Redis的数据分布在这些节点中。集群中的节点分为主节点和从节点：只有主节点负责读写请求和集群信息的维护；从节点只进行主节点数据和状态信息的复制。

7.1集群的作用

（1）数据分区： 数据分区（或称数据分片）是集群最核心的功能。

• 集群将数据分散到多个节点，一方面突破了Redis单机内存大小的限制，存储容量大大增加；另一方面每个主节点都可以对外提供读服务和写服务，大大提高了集群的响应能力。
• Redis单机内存大小受限问题，在介绍持久化和主从复制时都有提及；例如，如果单机内存太大，bgsave和bgrewriteaof的fork操作可能导致主进程阻塞，主从环境下主机切换时可能导致从节点长时间无法提供服务，全量复制阶段主节点的复制缓冲区可能溢出。

（2）高可用： 集群支持主从复制和主节点的自动故障转移（与哨兵类似）；当任一节点发生故障时，集群仍然可以对外提供服务。

 通过集群，Redis解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

7.2Redis集群的数据分片

Redis集群引入了哈希槽的概念。

Redis集群有16384个哈希槽（编号0-16383）。

集群的每个节点负责一部分哈希槽。

每个Key通过CRC16校验后对16384取余来决定放置哪个哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。

以3个节点组成的集群为例：

• 节点A包含0到5460号哈希槽
• 节点B包含5461到10922号哈希槽
• 节点c包含10923到16383号哈希   槽

八redis集群的部署

真实生产环境中，redis的cluster集群至少需要六台服务器才能实现 ，如果因为电脑性能问题

可以尝试redis多实例部署

实验组件的部署 

安装包：redis-5.0.7.tar.gz

192.168.195.100   我们就用一台机器来搭建

cd /etc/redis/
mkdir -p redis-cluster/redis600{1..6}   #创建redis集群的工作目录、和每个节点的工作目录
ls -R redis-cluster/

到软件包目录，把redis配置文件分别复制到我们第二步所创建的每个节点目录中。也要把/opt/redis-5.0.7/src下的客户端工具redis-cli和服务端命令redis-server复制到每个节点的目录中

cd /opt/redis-5.0.7/src/
ls
cd /opt/redis-5.0.7/
for i in {1..6}; do cp /opt/redis-5.0.7/redis.conf /etc/redis/redis-cluster/redis600$i; cp /opt/redis-5.0.7/src/redis-server /opt/redis-5.0.7/src/redis-cli /etc/redis/redis-cluster/redis600$i; done      
#使用for循环复制可以节省很多时间
cd /etc/redis/redis-cluster/
ls -R
 

修改每个节点目录中的redis配置文件

cd redis6001
vim redis.conf
 
#bind 127.0.0.1     ##第69行；注释掉监听地址，表示监听任意地址（也可设置为0.0.0.0）
protected-mode no    #修改第88行，关闭保护模式，设置为no
port 6001           #修改第92行，修改监听端口为6001
daemonize yes       #修改第136行，开启后台运行
appendonly yes      #修改第699行，开启AOF持久化
 
 
#集群模式配置
cluster-enabled yes    #第832行取消注释，开启集群模式
cluster-config-file nodes-6001.conf   #第840行，每个集群配置文件，取消注释、修改对应的端口（每个节点都要设置对应的）
cluster-node-timeout 15000   #第846行，集群节点之间通信的超时时间；取消注释

启动redis服务，一定要先进入每个节点目录中去使用redis-server命令启动

cd ../redis6001
ls
for i in {1..6}; do cd /etc/redis/redis-cluster/redis600$i; ./redis-server redis.conf; done
ps -elf |grep redis
redis-cli --cluster create 127.0.0.1:6001 127.0.0.1:6002 127.0.0.1:6003 127.0.0.1:6004 127.0.0.1:6005 127.0.0.1:6006 --cluster-replicas 1                                 #把节点加入到集群当中
--cluster-replicas    指定每个主节点有多少个从节点做主从复制
 
 
redis-cli -p 6001    #登录redis数据库
cluster slots        #查看主从对应关系

 

验证，键的插入

redis-cli -p 6001 -c    
-c  实现节点间的跳转，如果不加会报错
set name hj

  登录到6004节点

redis-cli -p 6004 -c
keys *
get name

Redis集群拓展：

数据量过多如何处理？

当数据量过多的情况下，一种简单的方式是升级Redis实例的资源配置，包括增加内存容量、磁盘容量、更好配置的CPU等，但这种情况下Redis使用RDB进行持久化的时候响应会变慢，Redis通过fork子进程来完成数据持久化，但fork在执行时会阻塞主线程，数据量越大，fork的阻塞时间就越长，从而导致Redis响应变慢。

Redis的切片集群可以解决这个问题，也就是启动多个Redis实例来组成一个集群，再按照一定的规则把数据划分为多份，每一份用一个实例来保存，这样客户端只需要访问对应的实例就可以获取数据。在这种情况下fork子进程一般不会给主线程带来较长时间的阻塞，如下图：

切片集群架构图
将20GB的数据分为4分，每份包含5GB数据，客户端只需要找到对应的实例就可以获取数据，从而减少主线程阻塞的时间。

当数据量过多的时候，可以通过升级Redis实例的资源配置或者通过切片集群的方式。前者实现起来简单粗暴，但这数据量增加的时候，需要的内存也在不断增加，主线程fork子进程就有可能会阻塞，而且该方案受到硬件和成本的限制。相比之下第二种方案是一种扩展性更好的方案，如果想保存更多的数据，仅需要增加Redis实例的个数，不用担心单个实例的硬件和成本限制。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。

选择切片集群也是需要解决一些问题的：

• 数据切片后，在多个实例之间怎么分布？
• 客户端怎么确定想要访问的实例是哪一个？

Redis采用了Redis Cluster的方案来实现切片集群，具体的Redis Cluster采用了哈希槽（Hash Slot）来处理数据和实例之间的映射关系。在Redis Cluster中，一个切片集群共有16384个哈希槽（为什么Hash Slot的个数是16384），这些哈希槽类似于数据的分区，每个键值对都会根据自己的key被影射到一个哈希槽中，映射步骤如下：

• 根据键值对key，按照CRC16算法计算一个16bit的值。
• 用计算的值对16384取模，得到0～16383范围内的模数，每个模数对应一个哈希槽。

这时候可以得到一个key对应的哈希槽了，哈希槽又是如何找到对应的实例的呢？

在部署Redis Cluster的时候，可以通过cluster create命令创建集群，此时Redis会自动把这些槽分布在集群实例上，例如一共有N个实例，那么每个实例包含的槽个数就为16384/N。当然可能存在Redis实例中内存大小配置不一的问题，内存大的实例具有更大的容量。这种情况下可以通过cluster addslots命令手动分配哈希槽。

redis-cli -h 33.33.33.3 –p 6379 cluster addslots 0,1redis-cli -h 33.33.33.4 –p 6379 cluster addslots 2,3redis-cli -h 33.33.33.5 –p 6379 cluster addslots 4
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要注意的是，如果采用cluster addslots的方式手动分配哈希槽，需要将16384个槽全部分配完，否则Redis集群无法正常工作。现在通过哈希槽，切片集群就实现了数据到哈希槽、哈希槽到实例的对应关系，那么客户端如何确定需要访问的实例是哪一个呢？

（二）客户端定位集群中的数据

客户端请求的key可以通过CRC16算法计算得到，但客户端还需要知道哈希槽分布在哪个实例上。在最开始客户端和集群实例建立连接后，实例就会把哈希槽的分配信息发给客户端，实例之间会把自己的哈希槽信息发给和它相连的实例，完成哈希槽的扩散。这样客户端访问任何一个实例的时候，都能获取所有的哈希槽信息。当客户端收到哈希槽的信息后会把哈希槽对应的信息缓存在本地，当客户端发送请求的时候，会先找到key对应的哈希槽，然后就可以给对应的实例发送请求了。

但是，哈希槽和实例的对应关系不是一成不变的，可能会存在新增或者删除的情况，这时候就需要重新分配哈希槽；也可能为了负载均衡，Redis需要把所有的实例重新分布。

虽然实例之间可以互相传递消息以获取最新的哈希槽分配信息，但是客户端无法感知这个变化，就会导致客户端访问的实例可能不是自己所需要的了。

Redis Cluster提供了重定向的机制，当客户端给实例发送数据读写操作的时候，如果这个实例上没有找到对应的数据，此时这个实例就会给客户端返回MOVED命令的相应结果，这个结果中包含了新实例的访问地址，此时客户端需要再给新实例发送操作命令以进行读写操作，MOVED命令如下：

GET hello:key(error) MOVED  33.33.33.33:6379
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返回的信息代表客户端请求的key所在的哈希槽为3333，实际是在33.33.33.33这个实例上，此时客户端只需要向33.33.33.33这个实例发送请求就可以了。

此时也存在一个小问题，哈希槽中对应的数据过多，导致还没有迁移到其他实例，此时客户端就发起了请求，在这种情况下，客户端就对实例发起了请求，如果数据还在对应的实例中，会给客户端返回数据；如果请求的数据已经被转移到其他实例上，客户端就会收到实例返回的ASK命令，该命令表示：哈希槽中数据还在前一种、ASK命令把客户端需要访问的新实例返回了。此时客户端需要给新实例发送ASKING命令以进行请求操作。

值得注意的是ASK信息和MOVED信息不一样，ASK信息并不会更新客户端本地的缓存的哈希槽分配信息，也就是说如果客户端再次访问该哈希槽还是会请求之前的实例，直到数据迁移完成.