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Redis 如何通过槽优化分布式系统中的键值存储 Redis 的演进之路:从缓存到 AI 数据库(V1.0至8.4) Redis 缓存过期和删除策略 Redis 的 aof-use-rdb-preamble 及其工作原理 MySQL主从之间具有不同数据类型的列的复制 MySQL 如何存储临时文件 理解mysql中的 local_infile 变量 pbm 还原物理备份提示executable file not found in $PATH. stderr MySQL 日志报错:Got packets out of order MySQL 8.0 已废弃的功能 sqlserver 删除job失败 查看 percona server for mongodb 的版本 MySQL 8 的哈希连接 MySQL 8.0 克隆插件及其原理 有效管理 MongoDB 日志和系统资源 MySQL 保留字需要了解的内容 MongoDB 数据碎片处理 MongoDB 8.0 的复制 min_examined_row_limit 对慢查询日志的影响
Redis 集群架构
abce · 2026-01-26 · via 博客园 - abce

Redis Cluster 是 Redis 的分布式实现方案,在保持性能的同时提供横向扩展能力和高可用性。它通过数据分片、复制和自动故障转移机制,成为处理大规模高性能应用的可靠选择。

Redis Cluster 架构

Redis Cluster 将数据集分布于多个节点,通过复制机制确保数据冗余与可用性。

RedisCluster

1)集群节点

Redis 集群由两种节点组成:主节点和副本节点。它们共同确保集群的可扩展性、数据冗余性和容错性。

主节点

·数据集管理:每个主节点负责管理数据集中的部分分区。数据集基于哈希槽进行分区,确保数据分布均衡。

·请求处理:主节点处理分配到其哈希槽的所有读写请求,保持对所管数据的直接访问权限。

·复制机制:每个主节点将数据复制到一个或多个副本节点,以实现冗余和故障转移支持。

从节点

·冗余保障:副本节点存储关联主节点的数据副本,确保故障发生时数据可用性。

·负载分担:副本节点可处理只读请求,从而减轻主节点工作负载并提升集群性能。

·故障转移:当主节点发生故障时,副本节点将自动提升为主节点,确保服务不中断。

数据分片

数据分片是Redis集群的核心特性,可将数据集分布于多个节点,从而提升可扩展性和性能。

1)哈希槽

·分区:数据集被划分为16384个哈希槽,实现精细化的数据分布控制。

·键分配:通过CRC16哈希函数将每个键映射至特定哈希槽,确保数据放置的一致性。

·分布:哈希槽位在主节点间均匀分配,实现负载均衡与资源优化利用。

2)数据分区

·负载均衡:通过在哈希槽位和节点间的键值分布,避免单节点成为性能瓶颈。

·重新平衡:当集群节点增减时,哈希槽位将重新分配以维持数据均衡分布。

复制与故障转移

复制与故障转移对维持Redis集群的数据可用性及最小化服务中断至关重要。

1)复制

·数据冗余:每个主节点将其数据复制到一个或多个副本节点,确保故障发生时数据不丢失。

·高可用性:副本节点作为备用节点,随时准备在需要时接管,维持数据可用性。

2)故障转移

·自动故障转移:主节点故障时,副本将自动提升为主节点,保障持续运行。

·最小化停机时间:故障转移过程迅速,将服务中断降至最低。

通信机制

高效通信是Redis集群管理节点交互与客户端请求的关键。

1)节点间通信

·二进制协议:集群节点采用轻量级二进制协议实现快速高效通信。

·心跳消息:节点定期发送心跳消息,监控集群中其他节点的健康状态。

2)客户端通信

·客户端连接:客户端可连接集群内任意节点,该节点将作为请求路由网关。

·请求重定向:若客户端向错误节点发送请求,集群将返回MOVED或ASK重定向消息引导客户端至正确节点。

结论

Redis Cluster 是管理大型数据集并确保高可用性和高性能的强大解决方案。其架构、数据分片、复制和故障转移机制使其成为分布式缓存和内存数据库需求的理想选择。