Redis Cluster 扩容 Rehash
简介
Redis是一种高性能的键值存储数据库，被广泛用于缓存、消息队列和实时分析等场景。Redis Cluster是Redis的分布式解决方案，通过使用多个节点来提高性能和可扩展性。
当Redis Cluster需要扩容时，即添加新的节点到集群中，需要对现有的数据进行重新分布，以保持各节点负载均衡。这个过程称为Rehash。
本文将介绍Redis Cluster扩容过程中的Rehash原理和实现，并提供相应的代码示例。
Rehash原理
Redis Cluster使用一致性哈希算法来将键值对映射到不同的节点上。在扩容时，需要将部分键值对从旧节点迁移到新节点上。
Rehash的过程如下：
- 新节点加入集群后，向其他节点发送请求，获取需要迁移的键值对信息。
- 旧节点生成一个哈希槽（slot）映射表，记录每个哈希槽对应的键值对。
- 旧节点向新节点发送需要迁移的键值对。
- 新节点接收到键值对后，根据哈希槽映射表确定键值对应的哈希槽，并将键值对保存到对应的槽中。
- 新节点向旧节点发送确认信息。
- 旧节点删除已迁移的键值对。
通过以上步骤，Redis Cluster完成了扩容过程中的数据迁移。
代码示例
下面我们通过一个简单的Python脚本来演示Redis Cluster的扩容和Rehash过程。
首先，我们需要安装Redis和redis-py库：
$ pip install redis
接下来，创建一个redis_cluster_rehash.py文件，并添加如下代码：
import redis
def add_node_to_cluster(host, port):
# 连接到任意一个节点
conn = redis.Redis(host='localhost', port=7000)
# 执行集群添加节点命令
conn.cluster("meet", host, port)
# 执行集群重分配槽命令
conn.cluster("reshard", "1", "0")
def main():
# 添加新节点到集群
add_node_to_cluster('localhost', 7001)
if __name__ == '__main__':
main()
在上述代码中，我们通过redis-py库连接到Redis Cluster的任意一个节点，然后使用cluster meet命令将新节点添加到集群中。接着，我们使用cluster reshard命令触发Rehash过程。
运行脚本后，新节点将加入Redis Cluster，并开始进行数据迁移。
Rehash过程中的负载均衡
在Redis Cluster中，哈希槽被平均分配给所有节点。当Rehash过程发生时，旧节点和新节点同时处理请求，保证了数据的高可用性。
下面是一个简单的饼状图表示Redis Cluster的哈希槽分布情况：
pie
title Redis Cluster 哈希槽分布
"Node 1" : 30
"Node 2" : 30
"Node 3" : 40
在上述图表中，Node 1和Node 2各自负责30%的哈希槽，Node 3负责40%的哈希槽。当添加新节点并进行Rehash时，哈希槽会被重新分配，最终实现负载均衡。
Rehash过程中的数据一致性
在Redis Cluster中，数据的一致性是通过复制和同步机制来保证的。当新节点加入集群后，旧节点将数据复制到新节点，并保持数据的同步。
下面是一个简单的序列图表示Redis Cluster的Rehash过程中的数据一致性：
sequenceDiagram
participant Node1
participant Node2
participant Node3
participant Node4
Node1->>Node2: 发送键值对
Node2->>Node3: 发送键
