如何深入了解Redis中的Codis

这篇文章给大家介绍如何深入了解Redis中的Codis，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

场景

在大数据高并发场景下，使用单个redis实例，即使redis的性能再高，也会变的非常吃力，

首先，数据量越大，redis占用内存就越大，进一步导致rdb文件过大，这种情况会使的主从全量同步时间过长，同时实例重启时，加载过大的rdb也会让启动时间变长。【相关推荐：Redis视频教程】

其次在CPU的使用上，单个实例的Redis只能使用一个CPU核心，一个核心应多过多的数据，也会显得力不从心，

因此需要一个集群方案，将巨大的数据量由一台实例分散到多台实例上，从Redis流行到官方支持自己的Cluster方案之间，第三方也在自己开发支持集群的组件，Codis就是其中之一，

Codis使用Go语言开发，在Redis与客户端中间充当代理的角色，使用Redis协议，所以客户端直接连接Codis，向其发送指令即可，Codis负责转发指令给Redis，最后接收返回结果再返回给客户端，

Codis代理的Redis实例构成一个Redis集群，当集群空间也不足以使用时，可以动态扩容，继续增加Redis实例，与此同时，客户端使用的sdk不需要做任何改动，只需由原来的连接redis改成连接codis即可，

Codis自身也可以采取一个集群，来保证自身的高可用，由于其本身就是无状态的，只负责转发内容，增加多个Codis没有副作用还可以保证QPS的提高，当其中一个Codis挂掉时，还可以使用别的。

原理

Codis将特定的Key转发到特定的Redis实例，集群中每个实例都保存一部分Key，降低其他实例的压力，同时所有实例的数据加起来，就是一份完整的信息。

Codis默认划分了1024个槽位(slot)，集群中的每个Redis实例对应一部分槽位，Codis会在内存中维护槽位与Redis实例的对应关系，

槽位的数量默认是1024，可以更改，如果集群节点比较多，可以将数字调大。

当接收到客户端发送过来的key时，Codis对该key进行 crc32 运算得出一个 hash 值，

再将 hash 后的整数值对 1024(槽位数量) 进行取模得到一个余数，该余数就是Key将被保存到的槽位，有了槽位就可以找到这个key该发到哪个redis实例上了。

伪代码：

hash = crc32(command.key) # 计算hash值
slot = hash % 1024 # 取模得到槽位
redisInstance = slots[slot].redis # 得到redis实例
redis.do(command) # 执行命令复制代码

集群槽位同步

Redis与槽位的映射关系存在Codis的内存当中，因此Codis集群需要考虑保证每个节点中的槽位映射关系同步，所以Codis采用 Zookeeper、Etcd 分布式配置存储中间件来持久化槽位映射关系，保证Codis集群之间的数据同步，

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