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为什么要使用分片集群？

在上篇文章中，我们学会了主从集群，其结构是一个主节点和多个从节点，由主节点负责写数据，从节点负责读数据，提高了Redis的数据读取性能，并且提高了Redis的可用性。但是也存在一些缺点，由于主从集群是单个主节点，因此其大量写性能较差，我们今天来学习分片集群，采用多主多从的架构，多个主节点存储Redis不同部分的数据，并且负责写入数据，其从节点负责读取数据，大大提高了并发写操作的性能。

分片集群搭建

为了实现简单，我在一个服务器上搭建。
创建六个Redis实例后，随机进入一个容器：
创建三个主节点，每一个主节点都有一个从节点：

# 进入任意节点容器
docker exec -it r1 bash
# 创建集群，1为设置每个主节点的从节点个数，而后根据该值和主节点个数搭建分片集群
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 \
127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.11:7003 \
127.0.0.1:7004 127.0.0.1.101:7005 127.0.0.1:7006

运行结果：

搭建完成后我们发现r1、r2、r3分别对应r3、r4、r5三个从节点，请求每一个主节点都对应了一个slots的参数，这个参数是Redis分片集群读取并写入数据的关键。

Redis集群怎么写入读取数据呢？

我们尝试写入数据并且读取数据

我们发现写入user时数据被定位到5474的slot中，读取student定位到5249的slot中，正好对应到上面集群运行时每个主节点对应的slot中。

集群写入数据和读取数据怎么定位到对应的节点呢？

通过散列插槽即slot的方式，redis集群一共有16386的插槽，在创建集群时会将这些插槽分配给每个主节点，当进行数据的写入和读取时，会基于CRC16 算法对key做hash运算，然后与16384求余，得到数据写入或读取的slot，然后到相应的主节点中进行写入或者读取

怎么让多个数据写入同一个节点？

不过hash slot的计算也分两种情况：

• 当key中包含{}时，根据{}之间的字符串计算hash slot
• 当key中不包含{}时，则根据整个key字符串计算hash slot
  
  如上，我们存入{user}:student，发现定位到了存入user对应的相同的slot5747

故障转移

如果存在主节点发生故障，集群是怎么发现并处理的呢？
Redis多个主节点之间会通过心跳机制，它们每秒之间相互ping对方，如果对方在一定时间内没有相应，就会认为对方下线，会将下线的某个从节点提升为主节点。

主从集群和分片集群使用场景

分片集群可以应对高并发写和高并发读的场景，但是其结构略显复杂。
主从集群可以应对高并发读的场景，其结构更加简单。
我们需要根据项目的使用场景，即其并发写和并发读的强度