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为什么 Redis 集群的最大槽数是 16384 个?
待办的
#IAJL49
陌生人
拥有者
创建于
2024-08-13 10:12
<p>Redis Cluster 采用数据分片机制,定义了 16384个 Slot槽位,集群中的每个Redis 实例负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。</p><p>Redis每个节点之间会定期发送ping/pong消息(心跳包包含了其他节点的数据),用于交换数据信息。</p><p>Redis集群的节点会按照以下规则发ping消息:</p><p>1、每秒会随机选取5个节点,找出最久没有通信的节点发送ping消息</p><p>2、每100毫秒都会扫描本地节点列表,如果发现节点最近一次接受pong消息的时间大于cluster-node-timeout/2 则立刻发送ping消息</p><p>心跳包的消息头里面有个myslots的char数组,是一个bitmap,每一个位代表一个槽,如果该位为1,表示这个槽是属于这个节点的。</p><p>接下来,解答为什么 Redis 集群的最大槽数是 16384 个,而不是65536 个。</p><p>1、<span style="color: rgb(216, 57, 49);">如果采用 16384 个插槽,那么心跳包的消息头占用空间 2KB (16384/8);如果采用 65536 个插槽,那么心跳包的消息头占用空间 8KB (65536/8)。可见采用 65536 个插槽,</span><span style="color: rgb(216, 57, 49);"><strong>发送心跳信息的消息头达8k,比较浪费带宽</strong></span><span style="color: rgb(216, 57, 49);">。</span></p><p>2、一般情况下一个Redis集群<strong>不会有超过1000个master节点</strong>,太多可能导致网络拥堵。</p><p>3、哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的,在传输过程中,会对bitmap进行压缩。bitmap的填充率越低,<strong>压缩率</strong>越高。其中bitmap 填充率 = slots / N (N表示节点数)。所以,插槽数越低, 填充率会降低,压缩率会提高。</p>
<p>Redis Cluster 采用数据分片机制,定义了 16384个 Slot槽位,集群中的每个Redis 实例负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。</p><p>Redis每个节点之间会定期发送ping/pong消息(心跳包包含了其他节点的数据),用于交换数据信息。</p><p>Redis集群的节点会按照以下规则发ping消息:</p><p>1、每秒会随机选取5个节点,找出最久没有通信的节点发送ping消息</p><p>2、每100毫秒都会扫描本地节点列表,如果发现节点最近一次接受pong消息的时间大于cluster-node-timeout/2 则立刻发送ping消息</p><p>心跳包的消息头里面有个myslots的char数组,是一个bitmap,每一个位代表一个槽,如果该位为1,表示这个槽是属于这个节点的。</p><p>接下来,解答为什么 Redis 集群的最大槽数是 16384 个,而不是65536 个。</p><p>1、<span style="color: rgb(216, 57, 49);">如果采用 16384 个插槽,那么心跳包的消息头占用空间 2KB (16384/8);如果采用 65536 个插槽,那么心跳包的消息头占用空间 8KB (65536/8)。可见采用 65536 个插槽,</span><span style="color: rgb(216, 57, 49);"><strong>发送心跳信息的消息头达8k,比较浪费带宽</strong></span><span style="color: rgb(216, 57, 49);">。</span></p><p>2、一般情况下一个Redis集群<strong>不会有超过1000个master节点</strong>,太多可能导致网络拥堵。</p><p>3、哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的,在传输过程中,会对bitmap进行压缩。bitmap的填充率越低,<strong>压缩率</strong>越高。其中bitmap 填充率 = slots / N (N表示节点数)。所以,插槽数越低, 填充率会降低,压缩率会提高。</p>
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