1、集群分片模式如果 redis 只用复制功能做主从，那么当数据量巨大的情况下，单机情况下可能已经承受不下一份数据，更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据。在这种情况下，数据分片是一个非常好的解决办法。redis 的 custer 正是用于解决该问题。它主要提供两个功能：1、自动对数据分片，落到各个节点上 2、即使集群部分节点失效或者连接不上，依然可以继续处理命令对于第二点，它的功能有点类似于
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2023-08-17 10:33:40
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redis cluster需求至少需要3个master才能组成一个集群，同时每个sentinel至少有一个slave节点，各个节点之间保持tcp通信。当master发生宕机，redis cluster自动将对应的slave节点提拔为master,来重新对外提供服务。先来说一下槽，集群的中每个redis实例都负责接管一部分槽，总槽数为：16384（2^ 14），如果有3台master,那么每台负责5
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2023-08-02 13:34:57
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# 哈希槽 Redis 实现指南
## 1. 简介
在介绍如何实现"哈希槽 Redis"之前，我们先来了解一下 Redis 和哈希槽的概念。
### 1.1 Redis
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据类型（例如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），并提供了高效的读写操作。Redis的独特之处在于，它将数据存储在内存中，这使得它能够实现非常高的性能。
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原创
2023-09-10 07:07:14
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文章标题1 一致性哈希1.1 简单哈希1.2 一致性哈希1.3 一致性哈希的分析1.4 某节点宕机(缩减节点)1.5 新增节点1.6 一致性哈希的数据倾斜问题1.7 虚拟节点解决数据倾斜问题1.8 一致性哈希的应用案例2 Redis 集群分槽的实现 1 一致性哈希伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。在 Redis 中为了保证 Redis 的高可用也为 Redis 搭建了集群对数据进行分槽存放。
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2023-08-02 16:22:34
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Redis集群使用数据分片，而非一致性哈希来实现，一个Redis集群包含16384个哈希槽（hash slot），使用set所存储的数据都属于16384个哈希槽中的其中一个，集群使用 crc16(key) % 16384 来计算key属于哪个槽。举例说明，现需要搭建Cluster集群6个节点，redis的端口号依次为7000，7001，7002，7003，7004，7005，6个节点分为3组，一主
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2023-08-17 23:24:43
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前言Redis集群混合使用了查询路由和客户端分区。集群Redis集群提供的能力：自动切分数据集到多个节点上。当部分节点故障或不可达的情况下继续提供服务。Redis 集群和数据分片Redis集群不是使用一致性哈希，而是使用哈希槽。整个redis集群有16384个哈希槽，决定一个key应该分配到那个槽的算法是：计算该key的CRC16结果再模16834。 集群中的每个节点负责一部分哈希槽，比如集群中有
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2023-09-08 23:51:09
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面试题：在高并发的互联网公司中，有1亿条数据需要缓存，请问如何设计存储这批数据？ 答：单台服务器肯定存储不了这么大的数据，一般是分布式存储，就像数据库的分库分表一样存储，那针对缓存redis如何分布式存储这么大的数据？业界的做法一般有3种： 1、方法一：哈希取余分区 针对redis来说1亿条数据，一般是对应1亿个key value，我们把他分别存储在N个节点，如上图N=3，然后用户每次读写操作，根
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2023-05-25 13:41:05
233阅读
在说redis中的哈希（准确来说是一致性哈希）问题之前，先来看一个问题：为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用？在一个分布式系统中，要将数据存储到具体某个节点，或者将来自客户端的请求分配到某个服务器节点做负载均衡，如果采用普通的hash取模算法进行映射，即如key.hashCode()%N，key代表数据的key，N是服务器节点数，使用上能达到预期效果。但是如果此时要下线一个服务器或者上线一
redis哈希槽65535是一个常见的错误，通常在使用Redis集群时出现，代表着哈希槽的最大值。在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决“redis哈希槽65535”问题。
## 协议背景
Redis集群使用哈希槽（Hash Slot）机制将数据分布在不同的节点上。当数据达到65535个哈希槽时，系统将面临数据溢出的问题，导致无法正常处理请求。为了有效管理这一问题，了解Redis的哈希槽机制是必
# Redis 哈希槽转移实现指南
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(检查集群状态)
B --> C(选择源节点和目标节点)
C --> D(迁移哈希槽)
D --> E(完成)
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
SOURCE_NODE ||--|| HAS
原创
2024-05-17 03:14:53
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1 哈希槽是什么1.1 为什么出现？ 由于一致性哈希算法的数据倾斜问题，Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。 哈希槽实质就是一个数组空间，数组[0, 2^14 - 1]形成hash so
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2023-07-13 16:08:57
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什么是Redis的哈希槽哈希槽其实就是一个数组，数组[0, 1, 2, ..., 2^14-1]形成hash slot空间Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，red
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2023-10-31 15:18:56
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官方文档https://redis.io/topics/cluster-tutorial1 基本概念1.1 hash slotRedis不使用一致性哈希算法，而使用一种称为哈希槽（hash slot）的方法，哈希值是用CRC16计算出的。Redis一共有16384个哈希槽，每个集群节点负责其中一部分哈希槽，这让增加、删除集群节点需要进行的变动非常小。例如，增加一个新节点，只要从每个原有节点拿出一部
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2023-09-10 21:46:59
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一、Redis集群分为3种 redis的主从和哨兵两种集群方案，redis从3.0版本开始引入了redis-cluster(集群)。从主从-哨兵-集群可以看到redis的不断完善；主从复制是最简单的节点同步方案无法主从自动故障转移。哨兵可以同时管理多个主从同步方案同时也可以处理主从自动故障转移，通过配置多个哨兵节点可以解决单点网络故障问题，但是单个节点的性能压力问题无法解决。
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2023-08-18 21:02:37
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在说redis中的哈希（准确来说是一致性哈希）问题之前，先来看一个问题：为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用？在一个分布式系统中，要将数据存储到具体某个节点，或者将来自客户端的请求分配到某个服务器节点做负载均衡，如果采用普通的hash取模算法进行映射，即如key.hashCode()%N，key代表数据的key，N是服务器节点数，使用上能达到预期效果。但是如果此时要下线一个服务器
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2024-06-06 14:45:37
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Redis 集群Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。 Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引
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2023-05-25 18:54:19
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Redis 的哈希槽（Hash Slot）是 Redis 集群中的一个概念，用于将数据分布到不同的节点上。Redis 集
原创
2023-08-13 01:01:35
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Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有“16384”个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对“16384”取模来决定放置在那个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。
原创
2022-11-08 16:03:40
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Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 取模，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。crc 16 算法unsigned int keyHashSlot(
原创
2021-04-26 08:59:13
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quicklistquicklist结构是在redis 3.2版本中新加的数据结构，用在列表的底层实现。出现了quicklist后，ziplist与linkedlist就不用了quicklist总体来说是ziplist与linkedlist的合体，拥有两者的优点quicklist优点quicklist其实是linkedlist，但里面结点的不再是一个SDS字符串对象，而是一个ziplist，之前的
