前言
在切片集群中，数据会按照一定的分布规则分散到不同的实例上保存。比如，在使用 Redis Cluster 或 Codis 时，数据都会先按照 CRC 算法的计算值对 Slot（逻辑槽）取模，同时，所有的 Slot 又会由运维管理员分配到不同的实例上。这样，数据就被保存到相应的实例上了。
虽然这种方法实现起来比较简单，但是很容易导致一个问题：数据倾斜。
数据倾斜的种类
数据倾斜有两类
- 数据量倾斜：在某些情况下，实例上的数据分布不均衡，某个实例上的数据特别多。
- 数据访问倾斜：虽然每个集群实例上的数据量相差不大，但是某个实例上的数据是热点数据，被访问得非常频繁。
数据量倾斜的成因及应对方法
当数据量倾斜发生时，数据在切片集群的多个实例上分布不均衡，大量数据集中到了一个或几个实例上。
那么，数据量倾斜是怎么产生的呢？这主要有三个原因，分别是某个实例上保存了 bigkey、Slot 分配不均衡以及 Hash Tag。
bigkey
某个实例上正好保存了 bigkey。bigkey 的 value 值很大（String 类型），或者是 bigkey 保存了大量集合元素（集合类型），会导致这个实例的数据量增加，内存资源消耗也相应增加。
一个根本的应对方法是，我们在业务层生成数据时，要尽量避免把过多的数据保存在同一个键值对中。
此外，如果 bigkey 正好是集合类型，我们还有一个方法，就是把 bigkey 拆分成很多个小的集合类型数据，分散保存在不同的实例上。
Slot 分配不均衡
如果集群运维人员没有均衡地分配 Slot，就会有大量的数据被分配到同一个 Slot 中，而同一个 Slot 只会在一个实例上分布，这就会导致，大量数据被集中到一个实例上，造成数据倾斜。
为了应对这个问题，我们可以通过运维规范，在分配之前，我们就要避免把过多的 Slot 分配到同一个实例。
不同集群上查看 Slot 分配情况的方式不同：如果是 Redis Cluster，就用 CLUSTER SLOTS 命令；如果是 Codis，就可以在 codis dashboard 上查看。
Slot 迁移
如果是已经分配好 Slot 的集群，我们可以先查看 Slot 和实例的具体分配关系，从而判断是否有过多的 Slot 集中到了同一个实例。如果有的话，就将部分 Slot 迁移到其它实例，从而避免数据倾斜。
在 Redis Cluster 中，我们可以使用 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。
HashTag
Hash Tag 是指加在键值对 key 中的一对花括号{}。这对括号会把 key 的一部分括起来，客户端在计算 key 的 CRC16 值时，只对 Hash Tag 花括号中的 key 内容进行计算。如果没用 Hash Tag 的话，客户端计算整个 key 的 CRC16 的值。
使用 Hash Tag 的好处是，如果不同 key 的 Hash Tag 内容都是一样的，那么，这些 key 对应的数据会被映射到同一个 Slot 中，同时会被分配到同一个实例上。
那么，Hash Tag 一般用在什么场景呢？其实，它主要是用在 Redis Cluster 和 Codis 中，支持事务操作和范围查询。因为 Redis Cluster 和 Codis 本身并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，或者是逐个查询每个实例，得到范围查询的结果。
但是，使用 Hash Tag 的潜在问题，就是大量的数据可能被集中到一个实例上，导致数据倾斜，集群中的负载不均衡。 那么，该怎么应对这种问题呢？我们就需要在范围查询、事务执行的需求和数据倾斜带来的访问压力之间，进行取舍了。
我的建议是，如果使用 Hash Tag 进行切片的数据会带来较大的访问压力，就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。
数据访问倾斜的成因和应对方法
一旦热点数据被存在了某个实例中，那么，这个实例的请求访问量就会远高于其它实例，面临巨大的访问压力。
通常来说，热点数据以服务读操作为主，在这种情况下，我们可以采用热点数据多副本的方法来应对。
这个方法的具体做法是，我们把热点数据复制多份，在每一个数据副本的 key 中增加一个随机前缀，让它和其它副本数据不会被映射到同一个 Slot 中。这样一来，热点数据既有多个副本可以同时服务请求，同时，这些副本数据的 key 又不一样，会被映射到不同的 Slot 中。
在给这些 Slot 分配实例时，我们也要注意把它们分配到不同的实例上，那么，热点数据的访问压力就被分散到不同的实例上了。
热点数据多副本方法只能针对只读的热点数据。如果热点数据是有读有写的话，就不适合采用多副本方法了，因为要保证多副本间的数据一致性，会带来额外的开销。
对于有读有写的热点数据，我们就要给实例本身增加资源了，例如使用配置更高的机器，来应对大量的访问压力。
总结
在构建切片集群时，尽量使用大小配置相同的实例（例如实例内存配置保持相同），这样可以避免因实例资源不均衡而在不同实例上分配不同数量的 Slot。