博客
关于我
Redis cluster集群扩容缩容原理
阅读量:732 次
发布时间:2019-03-21

本文共 540 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

Redis集群在实际应用中,为了应对节点数量的变化,通常需要实施扩容或缩容策略。以下是两者的实现原理:

扩容原理:

Redis集群通过 تقس配方式实现灵活的节点管理。每个主节点(master)负责特定的槽(slot)和对应数据。当需要增加节点时,只需将部分槽和数据迁移至新节点。新节点初次加入后因槽占比不足,不可直接接收读写操作。迁移过程可采取两种方式:一是直接从其他节点迁移槽和数据,二是作为其他节点的从节点(slave)负责故障转移,随后接管相关槽。
迁移过程特点:

  • 过程同步,目标节点执行restore指令,原节点主线程阻塞直至槽迁移完成。
  • 若网络出现问题,迁移可能完成一部分,导致两个节点分别标记为"migrating"和"importing"状态,待恢复后续迁移。
  • 关键是避免大值key的存在,因为单次迁移会 block 两个节点,影响集群性能。因此,在集群环境下,业务逻辑应尽量避免处理大key。

缩容原理:

当需要下线节点时,处理方式与扩容持.lua类似:

  • 若下线的是从节点(slave),只需通知其他节点忘记该节点即可。
  • 若为主节点(master),需将其负责的槽迁移至其他主节点,完成后通知其他节点忘记该节点。
    该节点随后可下线并停止服务,进而可从集群中脱离。

转载地址:http://ukpgz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
查看>>
pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
查看>>
pandas 重新采样到每月的特定工作日
查看>>
pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
查看>>
pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
查看>>
Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
查看>>
Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
查看>>
pandas.columns、get_dummies等用法
查看>>
pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
查看>>
pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
查看>>
PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
查看>>
pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
查看>>
Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
查看>>
Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
查看>>
Pandas中文官档~基础用法2
查看>>
Pandas中文官档~基础用法6
查看>>
Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
查看>>
pandas交换两列
查看>>
pandas介绍-ChatGPT4o作答
查看>>
pandas去除Nan值
查看>>