本文深入探讨了Redis集群中数据倾斜的两种主要情况：数据量倾斜和数据访问倾斜。文章分析了导致数据倾斜的多种原因，如bigkey、Slot分配不均以及Hash Tag的使用，并针对不同情况提出了相应的应对策略，包括避免bigkey、均衡分配Slot、以及采用热点数据多副本等方法，旨在帮助读者优化Redis集群的性能和稳定性。

💥 数据量倾斜指的是数据在Redis集群的实例间分布不均，导致部分实例负载过重。其主要成因包括bigkey的存在、Slot分配不均衡以及Hash Tag的使用。

🔑 Bigkey是导致数据量倾斜的关键因素之一，大K的V值过大或包含大量集合元素，会使单个实例的数据量激增。应对方法是在业务层避免创建bigkey，或将集合类型的bigkey拆分成多个小集合，分散存储。

💡 Slot分配不均也会导致数据倾斜，若运维人员未均衡分配Slot，可能导致大量数据集中到同一实例。应对方法是制定运维规范，避免将过多Slot分配到同一实例，并通过迁移Slot来调整数据分布。

🔥 数据访问倾斜源于热点数据，大量访问请求集中到存储热点数据的实例上。针对此问题，可以采用热点数据多副本的策略，通过在key中添加随机前缀，将热点数据分散到不同Slot和实例，从而分担访问压力。

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分片集群中，数据会按一定分布规则分散到不同实例保存。如使用Redis Cluster，数据先CRC计算值对Slot（逻辑槽）取模，同时，所有Slot又会由运维管理员分配到不同实例。这样，数据就被保存到相应实例。这种方法实现简单，但易导致数据倾斜。

1 数据倾斜

数据量倾斜实例数据分布不均衡，某实例上的数据太多数据访问倾斜虽然每个集群实例上的数据量差别不大，但某实例上的数据是热点数据，被访问得很频繁

若数据倾斜了，则保存大量数据或保存热点数据的实例的处理压力就会增大，速度变慢，甚至可能引起该实例的内存耗尽。

2 数据倾斜成因

数据倾斜时，数据在分片集群的多个实例上分布不均衡，大量数据集中到1或多个实例。

主要原因：某实例保存了bigkey、Slot分配不均衡及Hash Tag。

2.1 bigkey导致倾斜

2.1.1 某实例正好保存bigkey

大K的V值很大（String类型）或保存大量集合元素（集合类型），导致该实例的数据量增加，内存资源消耗严重。

大K操作一般都会造成实例I/O线程阻塞，若大K访问量较大，就会影响到这个实例上的其它请求的处理速度。

2.1.2 应对方法

在业务层生成数据时，尽量避免将过多数据保存在同一KV对。若大K是集合类型，还能把大K拆分成很多个小的集合类型数据，分散保存在不同实例。

假设Hash类型集合user:info保存100万个用户信息，是个大K。则可按用户ID范围，将该集合拆成10个小集合，每个集合只保存10万个用户信息（如小集1保存ID1~10w的用户信息，小集2保存ID10w零 ~ 20w用户）。这就把一个大K化整为零、分散保存，避免大K给单切片实例带来访问压力。

大K访问量较大时，也会造成数据访问倾斜。

2.2 Slot分配不均衡导致倾斜

若集群运维人员没有均衡地分配Slot，就会有大量数据被分配到同一Slot，而同一Slot只在一个实例上分布，导致大量数据被集中到一个实例。

假设Redis Cluster共16384个Slot，假设集群共5个实例，而实例1硬件配置较高，运维人员在给实例分配Slot时，就可能给实例1多分配Slot。

但我们不知道数据和Slot的对应关系，可能导致大量数据正好被映射到实例1的Slot，造成数据倾斜。

2.2.1 应对

可通过运维规范，在分配前，就避免将过多Slot分配到同一实例。

已分配好Slot的集群，可先查看Slot和实例的具体分配关系，从而判断是否有过多Slot集中到同一实例：

若有，就将部分Slot迁移到其它实例，避免数据倾斜。

查看Slot分配情况：

Redis Cluster，CLUSTER SLOTS命令Codis，codis dashboard查看

如执行CLUSTER SLOTS查看Slot分配情况：

Slot 0 到Slot 4095被分配到了实例192.168.10.3Slot 12288到Slot 16383被分配到了实例192.168.10.5

127.0.0.1:6379> cluster slots1) 1) (integer) 0   2) (integer) 4095   3) 1) "192.168.10.3"      2) (integer) 63792) 1) (integer) 12288   2) (integer) 16383   3) 1) "192.168.10.5"      2) (integer) 6379

若某实例上有太多Slot，则可用迁移命令把这些Slot迁移到其它实例。Redis Cluster可使用3个命令完成Slot迁移：

CLUSTER SETSLOT使用不同的选项进行三种设置，分别是设置Slot要迁入的目标实例，Slot要迁出的源实例，以及Slot所属的实例。CLUSTER GETKEYSINSLOT获取某个Slot中一定数量的key。MIGRATE把一个key从源实例实际迁移到目标实例。

假设要把Slot 300从源实例（ID为3）迁移到目标实例（ID为5）：

先在目标实例5上执行命令，将Slot 300的源实例设置为实例3，表示要从实例3上迁入Slot 300。

CLUSTER SETSLOT 300 IMPORTING 3

在源实例3上，我们把Slot 300的目标实例设置为5，这表示，Slot 300要迁出到实例5：

CLUSTER SETSLOT 300 MIGRATING 5

从Slot 300中获取100 个key。因为Slot中的key数量可能很多，所以我们需要在客户端上多次执行下面的这条命令，分批次获得并迁移key。

CLUSTER GETKEYSINSLOT 300 100

把刚才获取的100个key中的key1迁移到目标实例5上（IP为192.168.10.5），同时把要迁入的数据库设置为0号数据库，把迁移的超时时间设置为timeout。我们重复执行MIGRATE命令，把100个key都迁移完。

MIGRATE 192.168.10.5 6379 key1 0 timeout

重复执行第3和第4步，直到Slot中的所有key都迁移完成。

Redis 3.0.6开始，也可使用KEYS选项，一次迁移多个key（key1、2、3），提升迁移效率。

MIGRATE 192.168.10.5 6379 "" 0 timeout KEYS key1 key2 key3

Codis可以执行下面的命令进行数据迁移。其中，我们把dashboard组件的连接地址设置为ADDR，并且把Slot 300迁移到编号为6的codis server group上。

codis-admin --dashboard=ADDR -slot-action --create --sid=300 --gid=6

2.3 Hash Tag导致倾斜

加在KV对key中的一对花括号{}，把K的一部分括起来，客户端在计算K的CRC16值时，只对Hash Tag花括号中的部分K内容进行计算。

不用Hash Tag，则客户端计算整个K的CRC16的值。

如K=user:info:3231，把3231作为Hash Tag，K就变成user:info:{3231}。客户端计算该K的CRC16，就只会计算3231的。否则会计算整个user:info:3231的CRC16值。

2.3.1 好处

若不同K的Hash Tag内容相同，则这些K所对应数据会被映射到同一Slot，同时会被分配到同一实例。使用Hash Tag后，数据被映射到相同Slot的情况：

数据key	哈希计算	对应的Slot
user:profile:{3231}	CRC16('3231') mod 16384	1024
user:profile:{5328}	CRC16('5328') mod 16384	3210
user:order:{3231}	CRC16('3231') mod 16384	1024
user:order:{5328}	CRC16('5328') mod 16384	3210

user:profile:{3231}和user:order:{3231}的Hash Tag一样，CRC16计算值对16384取模后的值也一样，所以映射到相同的1024Slot。

2.3.2 应用场景

主要用在Redis Cluster，支持事务操作和范围查询。因为Redis Cluster本身不支持跨实例的事务操作和范围查询，当业务应用有这些需求时，就只能：

先把这些数据读取到业务层进行事务处理或逐个查询每个实例，得到范围查询的结果

这很麻烦，所以，可使用Hash Tag把要执行事务操作或范围查询的数据映射到同一实例，就能轻松实现事务或范围查询。

2.3.3 Hash Tag潜在问题

大量数据可能被集中到一个实例上，导致数据倾斜，集群负载不均衡。

应对

需在范围查询、事务执行的需求和数据倾斜带来的访问压力之间，取舍！

2.3.4 最佳实践

若使用Hash Tag进行切片的数据会带来较大访问压力，优先考虑避免数据倾斜，最好不要使用Hash Tag进行数据切片。因为事务和范围查询都还可以放在客户端来执行，而数据倾斜会导致实例不稳定，造成服务不可用。

3 数据访问倾斜的成因

根因：实例上存在热点数据（如热点新闻内容、热销商品信息）。

一旦热点数据被存在某实例，则该实例的请求访问量就会远高于其它实例，访问压力很大：

3.1 应对

不同于数据量倾斜，热点数据通常是一或多个数据，所以，直接重新分配Slot也无法解决。

一般热点数据主要服务读操作，可使用热点数据多副本：把热点数据复制多份，在每个数据副本的key中增加一个随机前缀，使其和其它副本数据不会被映射到同一Slot。如此，热点数据既有多个副本可同时服务请求，这些副本数据的key又不同，会被映射到不同Slot。在给这些Slot分配实例时，注意把它们分到不同实例，则热点数据的访问压力就被分散到不同实例。

热点数据的多副本方法只针对只读热点数据。

若热点数据有读有写，就不适合了，因为要保证多副本间数据一致性。要给实例本身增加资源，如使用配置更高机器，应对大量访问压力。

总结

数据倾斜的两种情况：

数据量倾斜数据访问倾斜

导致数据量倾斜的主要原因：

数据中有bigkey，导致某个实例的数据量增加Slot手工分配不均，导致某个或某些实例上有大量数据使用了Hash Tag，导致数据集中到某些实例上。

数据访问倾斜主要原因：有热点数据存在，导致大量访问请求集中到了热点数据所在的实例上。

应对数据倾斜问题：

倾斜类型	倾斜成因	应对方法
数据量倾斜	存在bigkey	业务层避免创建bigkey 把集合类型的bigkey拆分成多个小集合，分散保存
同上	Slot手工分配不均	制定运维规范，避免把过多Slot分配到一个实例上
同上	使用Hash Tag，导致大量数据集中到一个Slot	如果Hash Tag会造成数据倾斜，优先避免数据倾斜，不使用Hash Tag
数据访问倾斜	存在热点数据	采用带有不同key前缀的多副本方法

Q：有数据访问倾斜时，若热点数据突然过期，而 Redis 中数据是缓存，数据的最终值保存在后端DB，会发生啥问题？

A：缓存击穿。Redis 很多性能问题，如导致 Redis 阻塞的场景：bigkey、集中过期、大实例 RDB等都与数据倾斜类似，都因数据集中、处理逻辑集中导致的耗时变长。解决思路类似，把集中变分散，如 bigkey 拆分为小 key、单个大实例拆分为分片集群等。

软件架构演进过程，从单机到分布式，再到MQ、负载均衡，都为将请求压力分散开，避免数据集中、请求集中，既能让系统承载更大的请求量，还保证系统稳定性。

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