Redis Cluster 的 Reshard 与 Rebalance：一场数据迁徙的“华尔兹”💃
各位观众，各位尊敬的 Redis 爱好者们，晚上好！欢迎来到“Redis 奇妙夜”！🌙 今晚，我们将一起探索 Redis Cluster 中两个至关重要，但也常常让人感到困惑的操作——reshard 和 rebalance。
别担心，我们不会枯燥地念文档，也不会让你在密密麻麻的配置项中迷失方向。今天，我们将用最通俗易懂的语言，最生动的比喻，来揭开它们神秘的面纱。
想象一下，你的 Redis Cluster 是一个庞大的图书馆，里面的书籍（也就是我们的数据）分布在不同的书架（Redis 节点）上。随着时间的推移，图书馆的书籍种类越来越多，某些书架上的书籍堆积如山，而另一些书架却空空荡荡。 这时候，我们就需要进行一些“整理”工作，让书籍的分布更加均衡，让图书馆的效率更高。
reshard 和 rebalance，就像是图书馆的两位“整理大师”，他们负责将书籍重新分配，让整个图书馆焕发出新的活力。 但是，他们整理的方式却截然不同，效果也各有侧重。
Reshard：外科手术般的精准迁移 🔪
reshard，我们可以把它想象成一位外科医生。它专注于对特定节点上的数据进行精准的切割和迁移。 你可以指定从哪个节点取出数据，又把这些数据转移到哪些节点上去。
为什么要进行 Reshard？
- 节点扩容: 当你需要向集群中添加新的节点时，reshard 可以将部分数据从现有节点迁移到新节点，从而实现负载均衡。
- 节点缩容: 当你需要从集群中移除节点时，reshard 可以将该节点上的数据迁移到其他节点，确保数据不丢失。
- 数据热点转移: 某些节点可能因为存储了大量热门数据而变得拥堵，reshard 可以将这些热门数据迁移到其他节点，缓解拥堵。
Reshard 的工作原理：
Redis Cluster 通过 哈希槽 (Hash Slot) 来管理数据。总共有 16384 个哈希槽，每个 key 通过 CRC16(key) % 16384 计算出属于哪个哈希槽。每个节点负责管理一部分哈希槽，也就意味着它负责存储属于这些哈希槽的数据。
reshard 的本质就是重新分配哈希槽。它将某个节点负责的某些哈希槽，迁移到其他节点。
让我们用一个简单的例子来说明：
假设我们有一个包含 3 个节点的 Redis Cluster：
| 节点 | 负责的哈希槽 |
|---|---|
| A | 0 – 5460 |
| B | 5461 – 10922 |
| C | 10923 – 16383 |
现在，我们需要新增一个节点 D，并使用 reshard 将部分数据从节点 A 迁移到节点 D。我们可以选择将节点 A 的一部分哈希槽（例如 0 – 1365）迁移到节点 D。
| 节点 | 负责的哈希槽 |
|---|---|
| A | 1366 – 5460 |
| B | 5461 – 10922 |
| C | 10923 – 16383 |
| D | 0 – 1365 |
Reshard 的步骤：
- 准备阶段： 确定源节点、目标节点以及需要迁移的哈希槽范围。
- 设置源节点为 MIGRATING 状态： 告诉源节点，它正在进行数据迁移，新的写操作会被重定向到目标节点。
- 设置目标节点为 IMPORTING 状态： 告诉目标节点，它正在接收数据，需要临时存储来自源节点的数据。
- 数据迁移： 源节点将属于指定哈希槽的数据逐个迁移到目标节点。
- 更新哈希槽分配： 将指定的哈希槽分配给目标节点，并从源节点移除。
- 清除状态： 清除源节点和目标节点的 MIGRATING 和 IMPORTING 状态。
Reshard 的注意事项：
- 手动操作： reshard 通常需要手动执行，需要仔细规划迁移方案。
- 在线迁移： reshard 是在线操作，不会影响集群的正常运行，但会消耗一定的网络和 CPU 资源。
- 数据一致性： Redis Cluster 保证数据迁移过程中的数据一致性。
Rebalance：全局统筹的优雅舞步 💃
rebalance，则像是一位优雅的舞蹈教练，它关注的是整个集群的负载均衡。它会根据各个节点的负载情况，自动地将数据在节点之间进行调整，力求达到一个完美的平衡状态。
为什么要进行 Rebalance？
- 集群初始状态不均衡： 在集群刚启动时，各个节点的数据可能分布不均匀。
- 数据写入模式不均衡： 某些节点可能因为存储了大量热点数据而变得拥堵。
- 节点故障恢复： 当节点发生故障并恢复后，数据分布可能会变得不均衡。
Rebalance 的工作原理：
rebalance 也是基于哈希槽的重新分配。但是，与 reshard 不同的是，rebalance 是自动进行的，它会根据集群的负载情况，自动地选择源节点和目标节点，并进行数据迁移。
rebalance 的目标是使各个节点负责的哈希槽数量尽可能接近平均值。
例如，如果我们的集群有 3 个节点，理想情况下，每个节点应该负责 16384 / 3 ≈ 5461 个哈希槽。如果某个节点负责的哈希槽数量远大于 5461，而另一个节点负责的哈希槽数量远小于 5461，那么 rebalance 就会将部分哈希槽从负载高的节点迁移到负载低的节点。
Rebalance 的步骤：
- 计算平均值： 计算每个节点应该负责的平均哈希槽数量。
- 选择源节点和目标节点： 选择负责哈希槽数量超过平均值的节点作为源节点，选择负责哈希槽数量低于平均值的节点作为目标节点。
- 迁移哈希槽： 将部分哈希槽从源节点迁移到目标节点。
- 重复步骤 2 和 3： 重复上述步骤，直到集群达到一个相对平衡的状态。
Rebalance 的注意事项：
- 自动操作： rebalance 是自动进行的，无需手动干预。
- 全局视角： rebalance 关注的是整个集群的负载均衡，而不是单个节点的数据迁移。
- 可能影响性能： rebalance 会消耗一定的网络和 CPU 资源，可能会对集群的性能产生一定的影响。
- 可配置性： Redis Cluster 提供了多个配置选项，可以控制 rebalance 的行为，例如迁移的哈希槽数量、迁移的速度等。
Reshard vs. Rebalance：两位“整理大师”的对比 🥊
| 特性 | Reshard | Rebalance |
|---|---|---|
| 操作方式 | 手动 | 自动 |
| 关注点 | 特定节点的数据迁移 | 整个集群的负载均衡 |
| 适用场景 | 节点扩容、缩容、数据热点转移 | 集群初始状态不均衡、数据写入模式不均衡、节点故障恢复 |
| 灵活性 | 高，可以精确控制迁移方案 | 低，由集群自动决定迁移方案 |
| 风险 | 需要仔细规划，否则可能影响集群性能 | 风险较低，但可能影响集群性能 |
用一个更形象的比喻：
- Reshard： 就像是搬家，你需要自己打包行李，选择搬家公司，指定搬运路线。
- Rebalance： 就像是公司的绩效考核，公司会根据每个人的工作表现，自动地调整工资和职位，力求达到一个公平合理的分配。
如何使用 Reshard 和 Rebalance？
Reshard：
Reshard 通常通过 redis-cli 工具进行操作。Redis 官方提供了一个 redis-trib.rb 脚本，可以简化 reshard 的过程。
例如，要将节点 A 的 0 – 1365 哈希槽迁移到节点 D，可以使用以下命令：
redis-cli --cluster reshard <集群任意节点的 IP 地址和端口>然后，按照提示，输入以下信息：
- 要迁移多少个哈希槽？ (例如: 1366)
- 目标节点 ID？ (输入节点 D 的 ID)
- 是否需要从多个源节点迁移数据？ (输入 "yes" 或 "no")
- 源节点 ID？ (输入节点 A 的 ID，如果需要从多个源节点迁移数据，可以多次输入源节点 ID)
Rebalance：
Rebalance 可以通过以下命令触发：
redis-cli --cluster rebalance <集群任意节点的 IP 地址和端口>也可以通过配置 Redis Cluster 的参数，让 rebalance 定期自动执行。
总结：数据迁徙的艺术 🎨
reshard 和 rebalance 是 Redis Cluster 中两个非常重要的操作，它们可以帮助我们实现数据的动态调整，保证集群的稳定性和性能。
reshard 就像一位精益求精的工匠，它专注于对特定节点的数据进行精准的切割和迁移。rebalance 则像一位运筹帷幄的指挥家，它关注的是整个集群的负载均衡，力求达到一个完美的平衡状态。
掌握了 reshard 和 rebalance，你就掌握了 Redis Cluster 数据迁徙的艺术，就可以像一位真正的 Redis 大师一样，驾驭你的集群，让它在海量数据的浪潮中乘风破浪！ 🌊
希望今天的分享对大家有所帮助！感谢大家的收看！ 👏
最后，送给大家一个彩蛋：
你知道吗？Redis 的作者 antirez 曾经说过，Redis 的设计哲学是 "simplicity"（简单）。虽然 Redis Cluster 的 reshard 和 rebalance 看起来有些复杂，但它们的本质仍然是简单的，就是数据的重新分配。只要你理解了哈希槽的概念，理解了数据迁移的原理，你就可以轻松掌握它们！ 😉