突破Redis槽多实例带来的一致性哈希困境（redis槽一致性哈希）

随着Redis的应用越来越广泛，特别是在分布式系统的应用中，很多用户为了提高Redis的可用性和性能，通过多实例的方式来部署Redis。虽然多实例的部署方案在实现和部署上相对简单，但也存在一系列问题，其中一个比较严重的问题就是Redis槽机制在多实例部署下可能会产生的一致性哈希困境。如何突破这个困境是当前Redis多实例化部署必须解决的一个难题。

#### 什么是Redis槽机制？

Redis槽机制是在Redis集群模式中采用的一种数据分片方式，其核心思想是将整个数据空间划分为16384个槽位，然后将这些槽位均分到各个节点中去进行存储。具体地，每个节点负责一部分槽位，根据key进行hash后得到的hash值对应的槽位确定数据存储在哪个节点中。这样的实现方式简单易用，同时也满足了分布式场景下数据的可用性和可扩展性。

#### Redis多实例部署存在的问题

在Redis集群中，各个节点通过互相通信以及槽位重定向机制来保持数据的一致性。但是，在Redis多实例部署中，如果各个实例之间单独运行，那么就会出现各个实例之间数据不一致、数据重复、数据漏掉等问题，因为各个实例之间并没有数据的交互和协同。为了解决这个问题，就有了采用一致性哈希的方式来保证数据的一致性。一致性哈希的核心就是通过key进行hash后映射到不同的节点中去进行存储，这样就可以通过限定访问某个实例的数据来减少不同实例之间的数据重复。但是，一致性哈希也存在一些问题，其中一个比较严重的问题就是哈希倾斜。也就是某个节点对应的哈希值范围过大，导致大量的数据都被存储到该节点上，从而导致该节点的性能受到影响。

#### 如何突破一致性哈希困境？

为了突破哈希倾斜的问题，业界提出了两种解决方案。一种是提出一些负载均衡策略，如Round-Robin、Least-Connection等，按照轮询或者连接数的方式来均衡各个节点的负载。这种方法通常采用在Redis集群和代理中来实现，但是由于其实现复杂度较高且性能有所损耗，也存在相应的问题，比如单一节点故障的影响较大等问题。

另一种则是在一致性哈希的基础上优化，提出了一些虚拟节点的概念。具体地，为了使每个实例的负载均衡，我们可以将每个实例对应一个或多个虚拟节点，并将这些虚拟节点按照哈希值等间隔地分散在整个哈希环中，使得哈希环上的节点数大于实际节点数，从而达到负载均衡的目的。这种方式能够有效地解决哈希倾斜的问题，同时还能够保持数据分布的一致性。在Redis集群和代理中也可以实现这种方式，以保证集群和代理的负载均衡，进而保证数据分布的平衡。

下面介绍一下RedisCluster中基于虚拟节点的一致性哈希的实现方式，代码如下（以Python为例）：

“`python

class VirtualNode(object):

def __init__(self, node, index):

# node: 真实的节点对象

# index: 虚拟节点索引号

self.node = node

self.index = index

self.vnode_key = “%s-vnode%s” % (node.ip, index)

self.hashcode = md5(self.vnode_key).hexdigest()

class VirtualNodeCluster(object):

def __init__(self, nodes, vnum=512):

# nodes: 真实的节点列表

# vnum: 每个真实节点对应的虚拟节点数量

self.hcircle = {}

for node in nodes:

for i in range(vnum):

vnode = VirtualNode(node, i)

self.hcircle[vnode.hashcode] = vnode

def get_node(self, key):

# 虚拟环上的节点按哈希值排序

hkeys = sorted(self.hcircle.keys())

if not hkeys:

return None

# 获取key的哈希值并定位在虚拟环上

key_hash = md5(key).hexdigest()

for hkey in hkeys:

if key_hash

vnode = self.hcircle[hkey]

return vnode.node

return self.hcircle[hkeys[0]].node

上述代码通过VirtualNode和VirtualNodeCluster实现了一致性哈希算法。其中，VirtualNode表示虚拟节点，包含真实节点、虚拟节点索引号、虚拟节点key以及虚拟节点哈希值等信息；VirtualNodeCluster则是一组虚拟节点的集合，通过对所有真实节点进行哈希后，将其对应的虚拟节点平均散布在哈希环中。在get_node函数中，则是具体的一致性哈希实现算法，通过key进行哈希后沿着哈希环定位到下一个节点，最终返回对应的真实节点。

再来看一下使用上述代码实现Redis多实例化部署一致哈希的方式，如下：

```python
import redis
class MyRedis(object):
    def __init__(self, nodes, vnum=512, type='sentinel', master=None, name=None):
        if type == 'sentinel':
            self.conn = redis.RedisSentinel(nodes, socket_timeout=5)
            self.connect = self.conn.master_for(master, socket_timeout=5)
        elif type == 'cluster':
            self.cluster = rediscluster.RedisCluster(startup_nodes=nodes)
        else:
            rse ValueError('invalid type: %s' % type)

        # 新增如下代码
        self.cluster_nodes = [{'ip': node['ip'], 'port': node['port']} for node in nodes]
        self.cluster_vnode = VirtualNodeCluster(self.cluster_nodes, vnum)

    def __getattr__(self, name):
        # 新增如下代码
        if name in ['get', 'set']:
            return self._hash_value(name)
        if hasattr(self.conn, name):
            return getattr(self.conn, name)
        rse AttributeError(name)

    # 新增如下代码
    def _hash_value(self, name):
        def _wrapper(key, *args, **kwargs):
            node = self.cluster_node.get_node(key)
            client = redis.Redis(host=node['ip'], port=node['port'], socket_timeout=5)
            func = getattr(client, name)
            return func(key, *args, **kwargs)
        return _wrapper

在MyRedis中，我们支持sentinel和cluster两种Redis多实例化部署方式，并新增_cluster_nodes和_cluster_vnode两个属性，其中_cluster_nodes存储所有节点的ip和port信息，_cluster_vnode存储了所有节点对应的虚拟节点。在__getattr__函数中，我们对get和set等常用的方法进行了扩展，通过自定义的_wrapper函数，调用一致性哈希算法获取对应的节点，再使用对应的client对象来对数据进行get和