Redis集群切片怎么拆分实现数据垂直划分的思路和方法

Redis集群的切片技术主要是为了实现数据的分布式存储，从而突破单机内存和性能的限制，垂直划分是其中一种重要的数据拆分思路，它不同于按照某种规则将大量同类数据分散（水平划分），而是着眼于数据本身的“类型”或“业务模块”来进行拆分。

核心思路：按业务模块划分数据

垂直划分的核心思想非常直观：将不同业务领域或功能模块的数据，存储到不同的Redis实例或集群中，这就像一个大公司，会把财务部的数据放在财务部的文件柜里，把人事部的数据放在人事部的文件柜里，而不是把所有部门的文件都混在一个巨大的仓库中,这样做的好处是让数据的归属和管理变得清晰。

具体实现方法

实现垂直划分并不依赖于Redis某一种特定的技术，而是一种架构设计思想，在实际操作中,可以通过以下几种方式来实现：

1. 使用多个独立的Redis实例（或哨兵模式集群） 这是最简单、最直接的垂直划分方式，在项目初期或业务相对简单的场景下,可以为每个重要的业务模块单独部署一个Redis实例。

   • 做法：为用户相关数据（用户会话、用户信息缓存）部署一个Redis实例A；为商品相关数据（商品详情缓存、库存缓存）部署一个实例B；为订单相关数据（订单缓存）部署一个实例C。
   • 优点：实现简单，各个业务的数据物理隔离，互不影响，一个业务的Redis出现故障或需要扩容时，不会波及到其他业务,维护起来也相对清晰。
   • 缺点：需要客户端应用来维护多个Redis连接，并根据业务类型将请求路由到正确的实例，集群的整体资源可能无法灵活调配，比如用户实例很忙而商品实例很闲时,资源无法共享。

2. 在Redis Cluster模式下使用逻辑数据库（Database）进行划分 标准的Redis Cluster模式通常只使用db0，不建议使用多个database，有些云服务商提供的兼容Redis Cluster的代理架构（如AWS的MemoryDB、阿里云的Tair）可能支持在集群内使用多个逻辑库，在这种情况下,可以作为一种轻量级的垂直划分手段。

   • 做法：约定不同的业务模块使用不同的db索引，用户模块用db1,商品模块用db2。
   • 优点：只需要一个集群入口，客户端连接管理简单,在一定程度上实现了数据的逻辑隔离。
   • 缺点：这不是Redis原生集群的推荐做法，可能存在兼容性问题，隔离性不如独立实例，所有业务仍然共享同一个集群的总体资源（CPU、网络带宽）,一个业务的慢查询可能会影响整个集群。

3. 通过客户端分片（Sharding）策略实现伪垂直划分 如果必须使用原生的Redis Cluster，但又想实现类似垂直划分的效果，可以通过设计巧妙的分片键（sharding key）来“引导”Redis Cluster将不同业务的数据分布到不同的节点上。

   • 做法：Redis Cluster默认使用CRC16算法对key进行哈希然后取模来决定数据落在哪个槽（slot），进而落在哪个节点，我们可以为不同业务的数据设计带有特定业务前缀的key，用户数据的key统一以 user: 开头（如 user:1001），商品数据的key统一以 product: 开头，虽然Cluster还是会进行哈希计算，但由于前缀不同,这些数据有很大概率会被分布到不同的槽和节点上。
   • 优点：利用了原生Redis Cluster的能力,无需管理多个集群。
   • 缺点：这并非严格的垂直划分，只是一种概率性的分布，无法保证某个业务的数据100%集中在某些特定节点上，它更像是垂直划分思想与水平划分技术的一种结合,其隔离效果不如前两种方法。

垂直划分的考量因素

在选择和实施垂直划分时,需要考虑以下几个关键点：

• 业务耦合度：垂直划分的前提是业务模块之间的耦合度要低，如果业务A频繁需要访问业务B在另一个Redis实例中的数据，那么跨实例的网络调用会带来性能损耗和复杂性,这就违背了划分的初衷。
• 数据量级和访问模式：需要评估每个业务模块的数据量和读写压力，将高负载的业务独立出来,可以避免它抢占其他低负载业务的资源。
• 运维成本：管理多个Redis实例或集群，意味着更多的监控点、备份恢复策略和故障处理流程,运维复杂度会相应增加。
• 事务支持：在Redis中，事务和Lua脚本的执行范围仅限于单个实例的单个数据库，如果一次操作需要涉及多个垂直划分后的实例，将无法使用Redis的原生事务保证原子性,需要在应用层实现补偿逻辑。

总结来说，Redis集群的垂直划分是一种以业务为导向的架构设计，最纯粹和推荐的方式是为不同的核心业务模块部署独立的Redis实例或哨兵集群，这样可以获得最好的隔离性和可控性，当业务发展到更大规模，单个模块的数据量也很大时，可以在每个垂直划分后的独立集群内部，再采用基于哈希的水平切片（即使用Redis Cluster）来进一步扩展，形成一种“混合划分”的架构，从而兼顾业务的清晰性和系统的可扩展性。 参考和综合了普遍的系统架构设计原则、Redis官方文档关于数据分区的建议以及业界常见的微服务架构下缓存设计实践。）