Wie Redis die Daten-Sharding-Erweiterungsfunktion implementiert

Redis ist eine weit verbreitete Open-Source-Schlüsselwertdatenbank. Sie wird von Entwicklern wegen ihrer hohen Leistung, geringen Latenz, hohen Parallelität und anderen Vorteilen bevorzugt. Da die Datenmenge jedoch weiter zunimmt, kann Redis mit einem einzelnen Knoten die Geschäftsanforderungen nicht mehr erfüllen. Um dieses Problem zu lösen, hat Redis die Daten-Sharding-Funktion eingeführt, um eine horizontale Datenerweiterung zu erreichen und die Gesamtleistung von Redis zu verbessern.

In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Redis die Data-Sharding-Erweiterungsfunktion implementiert, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Prinzip des Redis-Daten-Shardings

Redis-Daten-Sharding bezieht sich auf das Speichern eines Datensatzes (z. B. eines Schlüsselwerts) in mehreren Redis-Instanzen, was bedeutet, dass ein Redis-Cluster in mehrere Knoten unterteilt wird, die für unterschiedliche Daten verantwortlich sind. Die spezifische Implementierungsmethode lautet wie folgt:

1. Konsistenten Hashing-Algorithmus verwenden

Der konsistente Hashing-Algorithmus kann Daten gleichmäßig auf mehrere Knoten verteilen, und jeder Knoten ist nicht für zu viele oder zu wenige Daten verantwortlich. Für das Hinzufügen neuer Knoten ist nur eine geringe Datenmigration erforderlich, um den Datenausgleich zu vervollständigen.

2. Virtuelle Knoten hinzufügen

Um ein Ungleichgewicht der Knotenlast und einen Single Point of Failure zu verhindern, können Sie jedem physischen Knoten mehrere virtuelle Knoten hinzufügen und diese virtuellen Knoten der Datenerfassung zuordnen, sodass die Daten gleichmäßiger verteilt werden auf jedem physischen Knoten.

2. Implementierung des Redis-Daten-Shardings

Im Folgenden sind die spezifischen Schritte für Redis aufgeführt, um die Daten-Sharding-Funktion zu implementieren:

1. Erstellen Sie einen Redis-Cluster.

Mit dem Redis-Cluster-Tool können Sie einfach und schnell ein Redis erstellen Cluster, der hier nicht beschrieben wird.

2. Verwenden Sie einen konsistenten Hashing-Algorithmus.

Redis bietet einen Hash-Slot-Zuordner, der Daten gemäß dem konsistenten Hashing-Algorithmus verschiedenen Knoten zuweisen kann. Das Beispiel lautet wie folgt:

hash_slot_cnt = 16384  # hash槽数量

def get_slot(s):
    return crc16(s) % hash_slot_cnt  # 根据字符串s计算其hash槽

class RedisCluster:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes  # 节点列表
        self.slot2node = {}

        for node in self.nodes:
            for slot in node['slots']:
                self.slot2node[slot] = node

    def get_node(self, key):
        slot = get_slot(key)
        return self.slot2node[slot]  # 根据key获取节点

3. Virtuelle Knoten hinzufügen

Zur Vermeidung Um einen einzelnen Knoten vor dem Absturz oder der Überlastung zu schützen, können wir virtuelle Knoten wie folgt verwenden:

virtual_node_num = 10  # 每个实际节点添加10个虚拟节点

class RedisCluster:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes
        self.slot2node = {}

        for node in self.nodes:
            for i in range(virtual_node_num):
                virtual_slot = crc16(node['host'] + str(i)) % hash_slot_cnt
                self.slot2node[virtual_slot] = node

    def get_node(self, key):
        slot = get_slot(key)
        return self.slot2node[slot]

4. Datenmigration

Wenn ein neuer Knoten dem Cluster beitritt oder ein alter Knoten ihn verlässt, ist eine Datenmigration erforderlich. Verteilen Sie die ursprünglich dem alten Knoten zugewiesenen Daten auf den neuen Knoten. Das Beispiel lautet wie folgt:

def migrate_slot(from_node, to_node, slot):
    if from_node == to_node:  # 节点相同，不需要进行迁移
        return

    data = from_node['client'].cluster('getkeysinslot', slot, 10)
    print('migrate %d keys to node %s' % (len(data), to_node['host']))

    if data:
        to_node['client'].migrate(to_node['host'], hash_slot_cnt, '', 0, 1000, keys=data)

3. Vollständiges Codebeispiel

Das Folgende ist ein vollständiges Codebeispiel für Redis zur Implementierung der Daten-Sharding-Erweiterungsfunktion:

import redis

hash_slot_cnt = 16384  # hash槽数量
virtual_node_num = 10  # 每个实际节点添加10个虚拟节点

def get_slot(s):
    return crc16(s) % hash_slot_cnt

def migrate_slot(from_node, to_node, slot):
    if from_node == to_node:
        return

    data = from_node['client'].cluster('getkeysinslot', slot, 10)
    print('migrate %d keys to node %s' % (len(data), to_node['host']))

    if data:
        to_node['client'].migrate(to_node['host'], hash_slot_cnt, '', 0, 1000, keys=data)

class RedisCluster:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes
        self.slot2node = {}

        for node in self.nodes:
            for i in range(virtual_node_num):
                virtual_slot = crc16(node['host'] + str(i)) % hash_slot_cnt
                self.slot2node[virtual_slot] = node

    def get_node(self, key):
        slot = get_slot(key)
        return self.slot2node[slot]

    def add_node(self, node):
        self.nodes.append(node)

        for i in range(virtual_node_num):
            virtual_slot = crc16(node['host'] + str(i)) % hash_slot_cnt
            self.slot2node[virtual_slot] = node

        for slot in range(hash_slot_cnt):
            if self.slot2node[slot]['host'] == node['host']:
                migrate_slot(self.slot2node[slot], node, slot)

    def remove_node(self, node):
        self.nodes.remove(node)

        for i in range(virtual_node_num):
            virtual_slot = crc16(node['host'] + str(i)) % hash_slot_cnt
            del self.slot2node[virtual_slot]

        for slot in range(hash_slot_cnt):
            if self.slot2node[slot]['host'] == node['host']:
                new_node = None

                for i in range(len(self.nodes)):
                    if self.nodes[i]['host'] != node['host'] and self.nodes[i]['slots']:
                        new_node = self.nodes[i]
                        break

                if new_node:
                    migrate_slot(node, new_node, slot)
                else:
                    print('no new node for slot %d' % slot)

if __name__ == '__main__':
    nodes = [
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7000, 'slots': [0, 1, 2]},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7001, 'slots': [3, 4, 5]},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7002, 'slots': [6, 7, 8]},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7003, 'slots': []},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7004, 'slots': []},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7005, 'slots': []},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7006, 'slots': []},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7007, 'slots': []},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7008, 'slots': []},
        {'host': '127.0.0.1', 'port': 7009, 'slots': []},
    ]

    clients = []
    for node in nodes:
        client = redis.Redis(host=node['host'], port=node['port'])
        node['client'] = client
        clients.append(client)

    cluster = RedisCluster(nodes)

    for key in range(100):
        node = cluster.get_node(str(key))
        node['client'].set('key_%d' % key, key)

    cluster.add_node({'host': '127.0.0.1', 'port': 7010, 'slots': []})

    for key in range(100, 200):
        node = cluster.get_node(str(key))
        node['client'].set('key_%d' % key, key)

    cluster.remove_node(nodes[-1])

Der obige Code erstellt einen Redis-Cluster, fügt neue Knoten hinzu und löscht alte Knoten, die die Datenverteilung und Datenmigration demonstrieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Redis die Daten-Sharding-Erweiterungsfunktion implementiert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!