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我们来分析ShardedJedisPool的基于客户端分片所可能带来的问题:扩容

ShardedJedisPool的节点扩容 。ShardedJedisPool采用的 是客户端分片模式 ,我们来看一下Sharded的初始化代码,获取节点信息后,其节点按照权重*160个的虚拟节点,将创建的节点放在TreeMap中,value为虚拟节点对应的 正式分片信息。

 private void initialize(List<S> shards) {
nodes = new TreeMap<Long, S>(); for (int i = 0; i != shards.size(); ++i) {
final S shardInfo = shards.get(i);
if (shardInfo.getName() == null) for (int n = 0; n < 160 * shardInfo.getWeight(); n++) {
nodes.put(this.algo.hash("SHARD-" + i + "-NODE-" + n), shardInfo);
}
else for (int n = 0; n < 160 * shardInfo.getWeight(); n++) {
nodes.put(this.algo.hash(shardInfo.getName() + "*" + shardInfo.getWeight() + n), shardInfo);
}
resources.put(shardInfo, shardInfo.createResource());
}
}

至于为什么创建160个虚拟节点与一致性hash一致,单一的节点很可能导致数据的分布不均。

其后只要遵循同样的 规则,set和get,即可满足相同的 key到相同的 节点上,其代码如下:

其后我们在每次之心jedis操作是先通过可以获取其对应的连接,其代码如下,其依赖于treemapd.tailMap()实现:

public R getShard(String key) {
return resources.get(getShardInfo(key));
} public S getShardInfo(byte[] key) {
SortedMap<Long, S> tail = nodes.tailMap(algo.hash(key));
if (tail.isEmpty()) {
return nodes.get(nodes.firstKey());
}
return tail.get(tail.firstKey());
} public S getShardInfo(String key) {
return getShardInfo(SafeEncoder.encode(getKeyTag(key)));
}

回到我们的问题,扩容

虚拟节点的创建将数据均匀的分布到各个节点,但是随着节点的扩容,伴随的问题节点数据的迁移与拷贝,但是什么节点此hash并不是一致性hash,也不是集群模式可以很容易的分配槽点,我们也很难确定什么样的数据需要拷贝到什么新的节点,所以这就给节点扩容带来了困难,扩容必然存在redis数据的丢失,需要有相应的 兼容策略,如数据缺失的兜底策略。

那么我们有什么办法来避免这种情况么 ?

最简单的 就是 prehash,即提前创建相对多的分片,可以将多个集中在单台服务器上,这虽然会带来一定资源的浪费,但是在数据膨胀需要迁移时,我们只需将相应的节点迁移出去,就避免了扩容的 问题。


同时 我们可以注意到 jedis采用的 hash算法是 MurmurHash,这个hash算法是一种非加密型算法,其会比MD5,SHA1,SHA256这些加密算法快很多倍,目前Redis,Memcached,Cassandra,HBase,Lucene都是使用这个hash算法。

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