Redis倾斜性与响应的妥协（redis 请求倾斜）

Redis是一种近乎完美的缓存解决方案，它能让系统在处理大量数据时具有极高的可伸缩性。但是，它也是有局限性的。最近，我们开始关注Redis的倾斜性和响应能力之间的妥协。

“倾斜性”是指在给定配置下，缓存和存储的请求的比例。当数据需要按照一定的处理时间内从缓存中查找时，倾斜意味着缓存需要占据更高的比例，而存储的请求被抛弃。在越来越复杂的数据处理中，倾斜性会变高，从而影响系统的性能。

Redis的解决方案是采用更低的倾斜性，以提高响应能力。它仍然将数据请求转移到缓存中，但是它尽量不会抛弃存储的数据请求。通过将缓存并排分布，可以提高多次请求的概率，无论是缓存还是存储的。

例如，可以通过使用“hash tags”来实现数据的分片，从而减少倾斜的可能性：

//将缓存并排分片
#define SHARED_CACHE_SIZE 100
cache_partition(keyString, SHARED_CACHE_SIZE)
{
   return keyString.hashCode() % SHARED_CACHE_SIZE;
}

可以通过模块化Redis来改善响应能力和倾斜性间的妥协。例如，可以采用插件系统，使其能够针对特定类型的数据处理提供有效的支持。

当面对海量数据时，非常重要的是要找到适当的倾斜性和响应能力之间的平衡。 Redis提供了实施这样的平衡的方法，实现更高的伸缩性，而不是让性能受到倾斜的影响。