基于 Redis 单位最大效益自适应迁移策略研究

Key-Value 存储以其高扩展性和强一致性在如今热门的大数据时代中扮演着重要角色。而实现其扩展性重要的关键技术在于数据迁移机制的完善,数据迁移机制同时直接影响集群节点的负载均衡。Redis 集群采用哈希算法将数据均匀分布在集群节点上,然而随着节点的不断扩展,Redis 集群手动分配槽的迁移机制日益不足。针对上述问题,提出单位最大效益自适应迁移策略。一方面,负载自适应平衡策略通过实时判断集群负载情况解决 Redis 手动迁移的不足,有策略的数据迁移使其静态存储均衡化,从而实现系统之间的自适应调控;另一方面,单位最大效益迁移方案每次优先选择单位效益最大的节点进行迁移,直至迁移完成。和 Redis 性能相比,自适应迁移策略的迁移时间大概缩短了6.2% ~14. 1%,吞吐量约提高了 4.9% ~12.5%