面试题：自定义Redis集群槽指派负载均衡算法设计

Question

如果让你设计一个全新的适用于特定业务场景（如物联网设备数据快速读写且设备数量动态变化大）的Redis集群槽指派负载均衡算法，你将如何设计？请详细说明算法的整体架构、数据结构、分配策略以及如何处理节点故障和新增节点等问题。

Answer 1

算法整体架构

1. 中心调度器：负责管理整个集群的状态，接收客户端请求，决定数据应分配到哪个节点。它维护着集群节点信息、槽位分配表等关键数据。
2. 节点通信层：各个Redis节点之间通过gossip协议等方式进行通信，交换彼此的状态信息，如节点是否正常、负载情况等。

数据结构

1. 节点信息表：记录每个节点的IP、端口、负载指标（如当前处理的连接数、内存使用等）、是否正常等信息。
2. 槽位分配表：存储每个槽位当前分配到的节点ID。槽位范围可以根据实际情况设定，例如0 - 16383。
3. 设备 - 槽位映射表：记录每个物联网设备对应的槽位，以便快速定位数据所在节点。

分配策略

1. 初始分配：
   • 按照节点的处理能力（如CPU核心数、内存大小等）来按比例分配槽位。处理能力强的节点分配更多槽位。
   • 例如，假设有三个节点A、B、C，处理能力比例为3:2:1，总槽位数为16384，则A节点分配8192个槽位，B节点分配5461个槽位，C节点分配2731个槽位。
2. 动态分配：
   • 当有新设备加入时，中心调度器根据当前各节点的负载情况，将新设备对应的槽位分配到负载最轻的节点。负载计算可以综合考虑连接数、内存使用、处理请求速率等因素。
   • 例如，通过公式 负载 = 0.4 * 连接数 + 0.3 * 内存使用率 + 0.3 * (1 / 请求处理速率) 计算各节点负载，选择负载最小的节点分配槽位。

处理节点故障

1. 故障检测：通过节点间的心跳机制和gossip协议，其他节点能快速发现故障节点。当中心调度器收到故障信息后，标记该节点为故障状态。
2. 槽位重新分配：
   • 中心调度器从故障节点接管其负责的槽位。
   • 然后根据其他正常节点的负载情况，重新分配这些槽位。优先将槽位分配给负载较轻且处理能力较强的节点。
   • 例如，故障节点原本负责1000 - 2000号槽位，中心调度器计算其他节点负载后，将1000 - 1500号槽位分配给节点X，1501 - 2000号槽位分配给节点Y。
3. 数据迁移：正常节点根据新的槽位分配，从故障节点（若可访问，如磁盘数据仍可用）迁移对应的数据。

处理新增节点

1. 节点加入：新增节点向中心调度器注册，中心调度器记录其节点信息。
2. 槽位重新平衡：
   • 中心调度器根据新增节点的处理能力和当前各节点负载，从其他节点匀出部分槽位给新增节点。
   • 例如，新增节点处理能力与现有某个节点相当，中心调度器从其他节点平均分摊槽位给新增节点。
3. 数据迁移：被分配了新槽位的节点，将对应的数据迁移到新增节点。