当前位置:   article > 正文

RedisCluster集群中的插槽为什么是16384个?_redis集群crc16

redis集群crc16

RedisCluster集群中的插槽为什么是16384个?

CRC16的算法原理。

  • 1.根据CRC16的标准选择初值CRCIn的值
  • 2.将数据的第一个字节与CRCIn高8位异或
  • 3.判断最高位,若该位为0左移一位,若为1左移一位再与多项式Hex码异或
  • 4.重复3至9位全部移位计算结束
  • 5.重复将所有输入数据操作完成以上步骤,所得16位数即16位CRC校验码

CRC16算法最大值。

CRC16算法,产生的哈希值有16bit位,可以产生65535(2^16)个值,也就是说值分布在0~65535之间,这个时候疑问就来了,槽位总数为什么是16384?65536不可以吗?
作者问题回答链接
在这里插入图片描述

Antirez(Redis作者)大神做了回复,归纳起来就是:

  • 1.正常的心跳数据包携带节点携带节点的完整配置,它能以幂等方式来更新配置,如果采用16384个插槽,占用空间为2KB(16384 / 8 / 1024 = 2KB),如果采用65536个插槽,占用空间8KB(65536 / 8 / 1024=8KB)
  • 2.Redis Cluster不太可能扩展到超过1000个主节点,太多可能导致网络拥堵
  • 3.16384个插槽范围比较合适,当集群扩展到1000个节点时,也能确保每个master节点有足够的插槽

8KB的心跳包看似不大,但是这个是心跳包每秒都要将本节点的信息同步给其他集群节点。
比起16384个插槽,头大小增加了4倍,ping消息的消息头太大了,浪费带宽。

Redis主节点的哈希槽配置信息是通过bitmap来保存的,也就是位数组,元素的值为0或1.在传输过程中,会对bigmap进行压缩,bitmap的填充率越低,压缩率越高。bitmap填充率 = slots / N(N表示节点数)
所以插槽数偏低的话,填充率就会降低,压缩率会升高
综合下来,从心跳包的大小、网络带宽、心跳并发、压缩率等维度考虑,16384个插槽更有优势且能满足业务需求

为什么bitmap填充率越低,压缩率就越高?

在这里插入图片描述

在Redis中,对bit数组进行压缩时,压缩率与填充的数(或者说是1的数量)的关系是成反比的,因为在压缩过程中,Redis使用的是基于运行长度编码(Run-Length-Encoding,RLE)的压缩算法。RLE是一种基本的压缩算法,它通过识别重复出现的连续数据来减少存储空间。如果数据中存在
大量的连续重复字符,RLE算法的随机效果会非常好,反之,如果数据中的字符分布较为随机,没有出现太多连续的重复字符,那么RLE的压缩效果就不明显,甚至可能使数据变大

RLE示例

RLE算法示例。

AAABBBCCDDEEEEEFF
  • 1

按照RLE算法进行压缩:
1.扫描到连续的3个A,记录为(A,3)
2.接下来是连续的3个B,记录为(B,3)
3.然后是2个C,记录为(C,2)
4.接着是2个D,记录为(D,2)
5.然后是4个E,记录为(E,4)
6.最后是3个F,记录为(F,4)

压缩后的数据为:

(A,3)(B,3)(C,2)(D,2)(E,4)(F,3)
  • 1

master节点间心跳数据包格式

在这里插入图片描述

消息格式分为:消息头+消息体。消息头包含发送节点自身状态数据,接收节点根据消息头就可以获取到发送节点的相关数据相关代码在src/cluster.h文件中以5.0版本为例,如代码所示,消息头中有一个myslots的char类型数组

unsinged char myslots[CLUSTER_SLOTES/8]
  • 1

数组长度为16384/8=2048.底层存储其实是一个
bitmap,每一位代表一个插槽,如果该位为1,表示这个插槽是属于这个节点的。消息体中,会携带一定数量的其他节点信息用于交换,约为集群总节点数量的1/10,节点数量越多,消息体内容越大。10个节点的消息体大小约为1kb,char 在C语言中占用一个字节

typedef struct {
    char sig[4];        // 信号的标识
    uint32_t totlen;    // 信号的长度
    uint16_t ver;       // 版本信息
    uint16_t port;      // tcp端口信息
    uint16_t type;      // 消息类型,用于区分meet,ping,pong
    uint16_t count;     // 消息体包含的节点数量,meet,ping,pong
    uint64_t currentEpoch;  // 当前发送节点的配置纪元
    uint64_t configEpoch;   // 从节点的主节点配置纪元
    uint64_t offset;    // 复制的偏移量
    unsigned char myslots[CLUSTER_SLOTS/8]; // 发送节点负责的插槽信息
    char slaveof[CLUSTER_NAMELEN]; // 如果发骚那个节点是从节点,记录对应主节点的nodeId
    char myip[NET_IP_STR_LEN];    /* Sender IP, if not all zeroed. */
    char notused1[34];  /* 34 bytes reserved for future usage. */
    uint16_t cport;      /* Sender TCP cluster bus port */
    uint16_t flags;      // 发送节点标识,区分主从是否下线
    unsigned char state; // 发送系欸但所处的集群状态
    unsigned char mflags[3]; /* Message flags: CLUSTERMSG_FLAG[012]_... */
    union clusterMsgData data;
} clusterMsg;
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20

Master通信

master节点间心跳通讯。
Redis集群采用Gossip(流言)协议,Gossip协议工作原理就是节点彼此不断通信交换信息,一段时间后所有的节点都会知道集群完整的信息,类似流言传播

具体规则如下:

  • 1.每秒会随机选取5个节点,找出最久没有通信的节点发送ping消息
  • 2.每隔100ms都会扫描本地节点列表,如果发现节点最近一次接收pong消息的时间大于
cluster-node-timeout/2
  • 1

则立即发送ping消息
集群中每个节点通过一定规则挑选要通信的节点,每个节点可能知道全部节点,也可能仅知道部分节点,只要这些节点彼此可以正常通信,最终它们会达到一致的状态。当节点出现故障、新节点加入、主从角色变化、插槽信息变更等事件发生时,通过不断地ping/pong消息通信,经过一段时间后所有节点都会知道整个集群 全部节点地最新状态,从而达到集群状态同步的目的

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/小蓝xlanll/article/detail/683716
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号