目录一、Redis Cluster简介二、Redis Cluster哈希槽三、一致性哈希四、哈希槽和一致性哈希对比一、Redis Cluster简介 Redis Cluster也就是Redis集群，redis是基于内存的缓存数据库，由于单台节点的内存是有限的，为了扩展单节点的存储能力，Redis Clus
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2023-09-02 10:53:52
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## 如何实现Redis集群的槽位
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴为刚入行的小白介绍如何实现Redis集群的槽位。在这篇文章中，我将向你展示整个流程，并提供每一步需要执行的代码示例。
### 整体流程
让我们首先来看一下整个实现Redis集群的槽位的流程：
```mermaid
flowchart TD;
A(创建Redis集群) --> B(分配槽位);
B -->
原创
2024-03-01 04:13:45
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# Redis集群槽位
Redis是一种高性能的键值存储系统，常用于缓存、队列、计数器等应用场景。Redis集群是Redis的一种分布式解决方案，通过将数据分散存储到多个节点上，实现数据的高可用和负载均衡。在Redis集群中，集群槽位是一种重要的概念，本文将为大家介绍Redis集群槽位的相关知识。
## 什么是集群槽位
在Redis集群中，数据被划分为16384个槽位（slot），每个槽位可
原创
2024-01-30 09:07:15
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分布式数据库是把整个数据集按照分区规则映射到多个节点，每个节点负责一部分数据。Redis Cluster采用虚拟槽分区（引入虚拟槽改进的一致性哈希算法），所有的键根据哈希函数映射到0~16383整数槽内，计算公式：slot=CRC16(key)&16383，找到槽，再找到槽所在的节点。槽是集群内数据管理和迁移的基本单位。Redis Cluster搭建需要3个步骤1. 准备节点Redis C
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2024-02-17 21:34:43
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Redis Cluster集群1.传统Redis集群存在那些问题2.传统Redis Cluster集群的原理3.Redis Cluster集群模式环境搭建3.1搭建集群环境3.2 启动集群3.3连接并分配卡槽4.Redis Cluster集群模式动态扩容节点4.1新增节点主-7006，从-70074.2对新增节点分配卡槽4.3Redis卡槽缩容 1.传统Redis集群存在那些问题Redis哨兵集
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2023-10-09 09:26:41
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Redis 3.0 集群概述Redis 3.0 集群的数据分片方式为按 key 散列. 具体地, 集群中的每个节点持有一些 hash 槽位, 一个集群总共有 16384 个槽位, 可以以任意方式分布在各个节点上.当应用程序需要访问一条数据时, 要使用 CRC16 函数计算出该数据 key 的一个散列值, 用此散列值对总槽位数 16384 取模, 得出槽位编号, 然后, 将此请求发送到持有该槽位
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2023-08-25 07:35:53
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具有自动分区功能的 Redis 集群使用一种很酷的方法来组织和存储数据，其中键存储在一个哈希槽中，键空间被分成 16384 个槽。集群中的每个主节点处理 16384 个哈希槽的一个子集。这将集群的上限设置为最多 16384 个主节点，其中每个 Redis 节点至少可以服务一个插槽，尽管建议的集群大小约为 1000 个节点。仅 Redis Enterprise 支持自动重新分片。这包括重新分片、分片
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2024-07-12 16:46:50
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# Redis集群和key槽位
在使用Redis进行分布式存储时，Redis集群的概念就变得十分重要。Redis集群是指将多个Redis节点组合在一起，以实现数据的分布式存储和负载均衡。在Redis集群中，数据被分散存储在不同的节点上，每个节点只负责管理部分数据，这就需要将key进行hash计算，确定其所属的槽位，再根据槽位来决定存储在哪个节点上。
## Redis集群key槽位计算
Red
原创
2024-03-06 04:18:36
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Redis 集群槽位迁移是一个关键的操作，涉及到在 Redis 集群环境下高效、平滑地迁移数据槽。随着 Redis 的不断演变，此过程也在每个版本中进行了优化与改进。本文将详细探讨 Redis 集群槽位迁移的相关内容，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。
## 版本对比
在讨论槽位迁移之前，首先需要对不同版本的 Redis 进行比较，以便了解每个版本的特性和迁移
# Redis集群槽位错乱的解析与解决
Redis是一种开源的高性能键值数据库，在分布式应用中得到广泛应用。为了实现高可用性和负载均衡，Redis提供了集群功能，其中数据通过“槽位”机制分布在多个节点上。然而，在实际的集群部署过程中，槽位错乱的问题时常出现。这篇文章将带你了解槽位的概念，出现错乱的原因，并提供相应的解决方案。
## 槽位机制概述
在Redis集群中，数据被分配到16384个槽
原创
2024-08-19 03:22:42
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什么是集群（Cluster）Redis 集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务集群，数据分布在这些节点中，进行统一管理，对外呈现单机的服务效果数据存储设计Redis Cluster 采用虚拟槽分区，所有的 key 根据哈希函数映射到 0 ~ 16383个整数槽内计算公式：slot = CRC16(key) & 16384由于采用高质量的哈希算法，每个槽所映射的数据通常比较均匀Redis
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2024-01-27 20:58:56
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1.概述在redis-cluster 存在分布式计算原则-----hash 槽,引入16384个槽道 slot.2.槽道组成结构位序列：16384位的二进制,以2048个元素的byte数据存储在每个节点内存里 byte[2048]共享数组/索引数组：16384个元素的数组,元素值,指向的是一个内存的节点对象node3.位序列每个节点在集群创建之初都会根据槽道管理权的分配创建一个二进制数据 
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2023-10-13 20:38:28
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目录1、clusterState.slots和clusterNode.slots（记录槽位信息的结构体）2、命令转发流程（寻找某槽位对应的节点）3、重新指派（增加节点）4、故障转移1、clusterState.slots和clusterNode.slots（记录槽位信息的结构体）每个节点内都有clusterState.slots和clusterNode.slots这俩结构，clusterState
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2023-08-11 16:55:58
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# 如何有效地分配Redis集群的槽位
在构建Redis集群时，一个关键的问题是如何合理分配槽位，以确保数据的均衡分布和高可用性。在本文中，我们将讨论如何有效地分配Redis集群的槽位，并提供一个示例来说明这个过程。
## 1. 槽位概念
Redis集群使用哈希槽来分配数据。每个节点都有16384个哈希槽，每个槽可以存储一个键值对。当数据写入Redis集群时，Redis会根据键的哈希值将其映
原创
2024-02-23 07:11:54
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# Redis集群重新匹配槽位流程
## 1. 简介
在Redis集群中，槽位(slot)是将数据分片存储的方式。当集群的节点数量发生变化时，可能需要重新进行槽位的分配，以保证数据的平衡性和高可用性。本文将介绍如何实现Redis集群的槽位重新匹配。
## 2. 操作流程
下面是实现Redis集群重新匹配槽位的操作流程：
```mermaid
journey
title Redis
原创
2023-12-20 09:00:26
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# Redis集群槽位的计算及实际问题解决
## 介绍
Redis是一个高性能的键值存储数据库。为了支持大规模的数据存储和高可用性，Redis提供了集群模式。在Redis集群中，数据被分散到多个节点上，每个节点负责存储其中一部分数据。为了实现数据的均匀分布和高效访问，Redis集群使用了槽位的概念。本文将介绍Redis集群槽位的计算方法，并解决一个实际问题。
## Redis集群槽位的计算方法
原创
2023-12-29 10:36:45
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在开始redis集群搭建之前，我们先简单回顾一下redis单机版的搭建过程1.下载redis压缩包，然后解压压缩文件； 2.进入到解压缩后的redis文件目录（此时可以看到Makefile文件），编译redis源文件； 3.把编译好的redis源文件安装到/usr/local/redis目录下，如果/local目录下没有redis目录，会自动新建redis目录； 4.进入/usr/local/re
Redis高可用部署方案Redis Sentinel 集群 + Keepalived+自定义脚本，sentinel故障切换策略需要按投票数选举新主机，投票数(redis部署数量)必须为单数，所以此方案至少要求3台设备，每台设备都运行redis和sentinel服务。1. Redis安装redis的安装参考部署手册.doc，安装后按照此文档进行高可用方案部署，方案中涉及到的名称和IP汇总如下：名称I
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2023-09-02 06:22:33
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Redis3以后支持Cluster特性：1.节点自动发现；2.slave->master 选举,集群容错；3.Hot resharding:在线分片；4.进群管理:cluster xxx；5.基于配置(nodes-port.conf)的集群管理；6.ASK 转向/MOVED 转向机制。集群搭建技术知识点Redis服务端口：用于接收客户端连接或客户端请求命令的端口，如：9579.Redis集群
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2024-06-11 09:50:11
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一、数据分布redis cluster采用哈希分区规则：离散度好、数据分布业务无关、无法顺序访问1.节点取余分区：hask（key）%N，N为节点数量优点：简单，常用于数据库分库分表缺点：节点数量变化导致数据重新迁移2.一致性哈希分区：每个节点分配一个token，构成一个哈希环，根据哈希值在环上找到第一个大于等于该哈希值的token节点优点：节点的变动只影响相邻节点数据缺点：节点变动导致数据无法移
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2023-08-21 12:08:12
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