redis槽位数量-红色集中式了解Redis槽位的尺寸与数量 (redis槽位)

教程大全 2025-07-20 13:13:40 浏览次

Redis是一款基于内存的键值存储系统，支持多种数据结构。它是一个非常受欢迎的分布式缓存解决方案，因其快速读写速度和高可用性而广泛使用。然而，在使用过程中，我们需要注意它的槽位（slot）的尺寸和数量，这对于系统的性能和扩展性是非常重要的。

什么是Redis槽位？

Redis将一个键值对映射到槽位中，一个槽位承载一个键值对。槽位编号从0到16383，这个范围是固定的，不能更改。当Redis集群构建时，集群中每个节点负责一部分槽位，这部分槽位被称为该节点的槽位范围。如果一个节点崩溃了，那么它的槽位会被其他节点接管。这就是Redis槽位的基本概念。

Redis槽位的尺寸

每个槽位所存储的数据大小是固定的，由Redis中的一个全局变量`REDIS_CLUSTER_SLOTS_SIZE`定义，默认设置为`5M`。如果一个节点要承载的键值对大小超过了槽位大小，那么这个节点的性能将会受到限制。因此，在部署Redis集群时，我们应该根据实际情况来设置槽位大小，以充分利用服务器的内存。

Redis槽位的数量

Redis所包含的槽位的数量也是固定的，并由两个全局变量控制：`REDIS_CLUSTER_SLOTS`和`REDIS_CLUSTER_SLOTS_BITS`。前者表示槽位的总数量，为固定值`16384`；后者表示槽位编号使用的比特位数，可以根据槽位的总数量进行计算，所有Redis槽位的编号都可以表示为一个不超过`REDIS_CLUSTER_SLOTS_BITS`位的非负整数。

在Redis集群的微调和优化中，槽位数量的设置可能会对性能产生影响。如果槽位数量上限太高，那么每个节点的槽位数量可能会比较少，这将导致更多的节点间通信和节点间的数据传输。如果槽位数量上限太低，那么每个节点将承载过多的键值对，这将导致节点响应变慢。

如何查看Redis槽位的尺寸与数量？

我们可以通过Redis内置的命令`cluster info`来查看Redis集群的信息，其中包括了Redis槽位的数量和槽位的大小。另外，通过在Redis客户端中输入命令`cluster slots`，可以查看每个节点负责的槽位范围和节点的IP和端口。

示例代码：

# 查看Redis集群信息redis-cli --cluster info# 查看每个节点负责的槽位范围redis-cli --cluster slots

结论

在Redis的部署和维护中，了解Redis槽位的尺寸和数量是非常重要的。我们可以根据实际情况来调整每个节点的槽位大小和槽位数量，以提高系统的性能和扩展性。同时，我们也可以通过Redis的命令来查看Redis槽位的信息，以便更好地理解Redis集群的状态。

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memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。与MySQL数据库数据一致性问题。数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigTABLE 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。