Redis `Shard-aware client` (分片感知客户端) 开发指南

好的，同学们，今天咱们来聊聊 Redis 的“Shard-aware client”，这玩意儿听起来高大上，但说白了，就是让你的 Redis 客户端更聪明，知道数据都分布在哪些 Redis 节点上，从而能直接找到它们，不用瞎猜，效率嗖嗖的！

一、为什么要 Shard-aware client？

首先，咱们得明白 Redis 分片 (Sharding) 是个啥。当你的数据量太大，一台 Redis 服务器扛不住的时候，就需要把数据拆开，放到多台 Redis 服务器上。这就像你家东西太多，一个房间放不下，就得再开几个房间。

但是问题来了，你的客户端怎么知道哪个房间里放着啥东西呢？

方案一：傻瓜式客户端 (Naive Client)

最简单的办法就是，客户端啥也不管，每次操作都随机选一个 Redis 节点去问。如果这个节点没有要找的数据，就让它再问别的节点。这效率嘛… 就像大海捞针，运气好一次中，运气不好问到天荒地老。
方案二：中心化路由 (Centralized Routing)

弄一个专门的“路由器”，比如 Redis Sentinel 或者 Redis Cluster，客户端每次都先问路由器：“我要找的数据在哪儿？” 路由器告诉你位置，客户端再去对应的节点取数据。这种方式的优点是客户端简单，缺点是路由器压力大，容易成为瓶颈。而且一旦路由器挂了，整个系统就瘫痪了。
方案三：Shard-aware client (分片感知客户端)

这就是咱们今天要讲的主角！这种客户端自己维护一个“数据分布表”，知道哪些数据在哪些节点上。客户端直接根据这个表找到对应的节点，效率最高，而且没有单点故障的风险。

用表格总结一下：

特性	傻瓜式客户端	中心化路由	Shard-aware client
客户端复杂度	低	低	高
性能	低	中	高
可靠性	低	中	高
维护成本	低	中	高

二、 Sharding 的原理 (一致性哈希)

要实现 Shard-aware client，首先要理解 Redis Sharding 的原理。最常用的 Sharding 算法是一致性哈希 (Consistent Hashing)。

简单来说，一致性哈希就是把所有 Redis 节点和数据都映射到一个环上。当你要存储一个数据时，先计算数据的哈希值，然后在环上找到顺时针方向的第一个 Redis 节点，这个节点就负责存储这个数据。

举个例子：

假设我们有 3 个 Redis 节点：Node A, Node B, Node C。
把它们映射到环上，假设位置分别是 10, 50, 90。
现在要存储一个数据，key 是 "user:123"，计算哈希值得到 30。
在环上，30 顺时针方向的第一个节点是 Node B，所以 "user:123" 就存储在 Node B 上。

一致性哈希的优点是，当增加或删除节点时，只会影响环上相邻的节点，不会导致大量数据迁移。就像你搬家，只会影响你家隔壁的邻居，不会影响整个小区。

三、如何开发 Shard-aware client？

好了，原理讲完了，咱们来点实际的，看看怎么开发一个 Shard-aware client。这里以 Java 为例，其他语言的思路类似。

1. 选择 Redis 客户端

Java 中有很多 Redis 客户端，比如 Jedis, Lettuce, Redisson 等。这里我们选择 Lettuce，因为它支持异步操作和响应式编程，性能更好。

// 引入 Lettuce 依赖
<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
    <version>6.2.2.RELEASE</version>
</dependency>

2. 定义 Redis 节点信息

import io.lettuce.core.RedisURI;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class RedisNode {
    private String host;
    private int port;

    public RedisNode(String host, int port) {
        this.host = host;
        this.port = port;
    }

    public String getHost() {
        return host;
    }

    public int getPort() {
        return port;
    }

    public RedisURI toRedisURI() {
        return RedisURI.create(host, port);
    }
}

// 定义 Redis 节点列表
List<RedisNode> redisNodes = new ArrayList<>();
redisNodes.add(new RedisNode("192.168.1.10", 6379));
redisNodes.add(new RedisNode("192.168.1.11", 6379));
redisNodes.add(new RedisNode("192.168.1.12", 6379));

3. 实现一致性哈希算法

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHash {

    private final int numberOfReplicas;
    private final SortedMap<Long, RedisNode> circle = new TreeMap<>();

    public ConsistentHash(List<RedisNode> nodes, int numberOfReplicas) {
        this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;

        for (RedisNode node : nodes) {
            addNode(node);
        }
    }

    public void addNode(RedisNode node) {
        for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
            String key = node.getHost() + ":" + node.getPort() + ":" + i;
            long hash = hash(key);
            circle.put(hash, node);
        }
    }

    public void removeNode(RedisNode node) {
        for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
            String key = node.getHost() + ":" + node.getPort() + ":" + i;
            long hash = hash(key);
            circle.remove(hash);
        }
    }

    public RedisNode getNode(String key) {
        if (circle.isEmpty()) {
            return null;
        }

        long hash = hash(key);
        if (!circle.containsKey(hash)) {
            SortedMap<Long, RedisNode> tailMap = circle.tailMap(hash);
            hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
        }
        return circle.get(hash);
    }

    private long hash(String key) {
        MessageDigest md5;
        try {
            md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
        } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
            throw new RuntimeException("MD5 not supported", e);
        }
        md5.reset();
        md5.update(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        byte[] digest = md5.digest();

        long h = 0;
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            h <<= 8;
            h |= ((int) digest[i]) & 0xFF;
        }
        return h;
    }
}

这段代码实现了以下功能：

addNode(): 添加 Redis 节点到哈希环中。为了提高均匀性，每个节点会虚拟出多个副本 (virtual nodes)。
removeNode(): 从哈希环中移除 Redis 节点。
getNode(): 根据 key 找到对应的 Redis 节点。

4. 实现 Shard-aware Redis 客户端

import io.lettuce.core.api.StatefulRedisConnection;
import io.lettuce.core.RedisClient;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class ShardAwareRedisClient {

    private final ConsistentHash consistentHash;
    private final Map<RedisNode, RedisClient> redisClientMap = new HashMap<>();
    private final Map<RedisNode, StatefulRedisConnection<String, String>> connectionMap = new HashMap<>();

    public ShardAwareRedisClient(List<RedisNode> redisNodes, int numberOfReplicas) {
        this.consistentHash = new ConsistentHash(redisNodes, numberOfReplicas);

        // 初始化 RedisClient 和连接
        for (RedisNode node : redisNodes) {
            RedisClient redisClient = RedisClient.create(node.toRedisURI());
            redisClientMap.put(node, redisClient);
            connectionMap.put(node, redisClient.connect());
        }
    }

    public StatefulRedisConnection<String, String> getConnection(String key) {
        RedisNode node = consistentHash.getNode(key);
        if (node == null) {
            throw new IllegalStateException("No Redis node available.");
        }
        return connectionMap.get(node);
    }

    public void close() {
        for (StatefulRedisConnection<String, String> connection : connectionMap.values()) {
            connection.close();
        }
        for (RedisClient client : redisClientMap.values()) {
            client.shutdown();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 定义 Redis 节点列表
        List<RedisNode> redisNodes = new ArrayList<>();
        redisNodes.add(new RedisNode("192.168.1.10", 6379));
        redisNodes.add(new RedisNode("192.168.1.11", 6379));
        redisNodes.add(new RedisNode("192.168.1.12", 6379));

        // 创建 Shard-aware Redis 客户端
        ShardAwareRedisClient client = new ShardAwareRedisClient(redisNodes, 100);

        // 获取连接并执行操作
        StatefulRedisConnection<String, String> connection1 = client.getConnection("user:123");
        connection1.sync().set("user:123", "John Doe");
        String value1 = connection1.sync().get("user:123");
        System.out.println("Value for user:123: " + value1);

        StatefulRedisConnection<String, String> connection2 = client.getConnection("product:456");
        connection2.sync().set("product:456", "Awesome Gadget");
        String value2 = connection2.sync().get("product:456");
        System.out.println("Value for product:456: " + value2);

        // 关闭客户端
        client.close();
    }
}

这段代码实现了以下功能：

ShardAwareRedisClient(): 构造函数，初始化一致性哈希和 Redis 连接。
getConnection(): 根据 key 找到对应的 Redis 连接。
close(): 关闭所有 Redis 连接。
main(): 一个简单的示例，演示如何使用 Shard-aware Redis 客户端。

四、动态更新 Sharding 信息

上面的代码只是一个简单的例子，实际应用中，Redis 节点可能会动态增加或删除。因此，Shard-aware client 需要能够动态更新 Sharding 信息。

有两种方法可以实现：

定时更新 (Polling)

客户端定时向 Redis Sentinel 或者 Redis Cluster 查询 Sharding 信息，然后更新本地的“数据分布表”。这种方法的优点是简单，缺点是实时性不高。
事件驱动 (Event-driven)

客户端订阅 Redis Sentinel 或者 Redis Cluster 的事件，当 Sharding 信息发生变化时，路由器会通知客户端，客户端立即更新本地的“数据分布表”。这种方法的优点是实时性高，缺点是实现复杂。

这里以定时更新为例，简单演示一下：

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ShardAwareRedisClient {

    // ... (之前的代码) ...

    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

    public ShardAwareRedisClient(List<RedisNode> redisNodes, int numberOfReplicas, ShardingInfoProvider shardingInfoProvider, long refreshIntervalSeconds) {
        this.consistentHash = new ConsistentHash(redisNodes, numberOfReplicas);

        // 初始化 RedisClient 和连接
        for (RedisNode node : redisNodes) {
            RedisClient redisClient = RedisClient.create(node.toRedisURI());
            redisClientMap.put(node, redisClient);
            connectionMap.put(node, redisClient.connect());
        }

        // 定时更新 Sharding 信息
        scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
            try {
                List<RedisNode> newNodes = shardingInfoProvider.getNodes();
                updateNodes(newNodes);
            } catch (Exception e) {
                System.err.println("Failed to update Sharding information: " + e.getMessage());
            }
        }, 0, refreshIntervalSeconds, TimeUnit.SECONDS);
    }

    private synchronized void updateNodes(List<RedisNode> newNodes) {
        // 比较新旧节点列表，添加或删除节点
        // 这里需要比较复杂的逻辑，就不展开了
        // 比如：
        // 1. 找出需要添加的节点
        // 2. 找出需要删除的节点
        // 3. 调用 consistentHash.addNode() 和 consistentHash.removeNode()
        // 4. 更新 redisClientMap 和 connectionMap
    }

    // 定义一个接口，用于获取 Sharding 信息
    interface ShardingInfoProvider {
        List<RedisNode> getNodes();
    }

    // ... (之前的代码) ...
}

这段代码添加了一个 ShardingInfoProvider 接口，用于获取 Sharding 信息。 ShardAwareRedisClient 会定时调用 ShardingInfoProvider.getNodes() 方法，获取最新的节点列表，然后更新本地的“数据分布表”。

五、总结

今天咱们聊了 Redis Shard-aware client 的原理和实现。希望大家能理解它的优点和缺点，在实际应用中灵活选择。

记住，没有银弹！选择哪种方案，取决于你的实际需求和场景。

最后，送大家一句话： “Talk is cheap, show me the code!” (少说废话，把代码拿出来！)。希望大家多多实践，才能真正掌握这些技术。

好了，下课！

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