基礎概念：cluster模式為server端模式，及資料分布由server控制
設計基本思路
在原有模型（data <—> instance）上抽象出中間層 slot，即：data <—> slot <—> instance，明顯可知演化出了兩種對應關係
請求簡化過程
其他說明
server端模式
主從模式
遺留問題
slot重分配之後，資料的轉移操作由誰負責？server端？
sharded模式為client端模式，及資料分布由client控制
設計基本思路
sharded模式採用的是consistenthash演算法。
如果說cluster模式是「資料落槽」的話，那麼sharded模式則是「資料找槽」
因為cluster模式下，對資料的slot計算將會得到乙個明確的slot；但是在sharded中，對資料的計算只能得到該資料對應的index，接著還需要通過index按照一定的方向去尋找離得最近的slot。
在網上，針對consistenthash演算法的介紹已經是一片一片了，這裡我簡單展示一下原始碼，不細聊該演算法。
public
class
sharded
shardinfo
>
private
final hashing algo;
// md5 演算法
private treemap
nodes;
// index與shardinfo的對映關係，使用有序對映結構 -- treemap
private
final map
, r> resources =
newlinkedhashmap
, r>()
;// shardinfo與jedis的對映關係
public
sharded
(list
shards, hashing algo, pattern tagpattern)
private
void
initialize
(list
shards)
// 儲存shardinfo與jedis至resources
resources.
put(shardinfo, shardinfo.
createresource()
);}}
public s getshardinfo
(byte
key)
return tail.
get(tail.
firstkey()
);// 返回大於等於index的nodes中的第乙個元素
}}
既然是這樣，那麼sharded模式根本就不能正常的進行集群擴容。其實 更準確的說，sharded模式下，集群不能進行資料分布的調整。但是 如果能進行「不調整資料分布的擴容」那麼還是可以實現集群擴容的。
pre-sharding設計
為實現擴容，在sharded模式上，還需要新增一點要求，即instance需要小且多（記憶體小，數量多）。
簡單說明
不調整資料分布：即不調整每個instance上所存放資料的範圍。
在這種前提下，並且假設每個instance的記憶體上限為100g，那麼將會是這樣的情況：
擴容過程
首先假設集群組成：12個instance（1 to 12），各instance大小為10g，集群總容量120g；物理節點2個（a、b），即6個instance分配至乙個物理節點。---- a（1 to 6）、b（7 to 12）
由於生產要求，需要進行集群擴容，新增一台物理機器c，則可以做如下規劃：a（1 to 4）、b（7 to 10）、c（5、6、11、12）。
操作3.1. 在c節點上啟動4個instance（提公升maxmemory閾值），並分別設定成5、6、11、12的從節點
3.2. 待主從同步完成之後，將網域名稱**伺服器進行調整，使client連線至新的instance
3.3. 關閉原5、6、11、12instance服務，釋放資源
3.4. 調整其餘各instance maxmemory引數，實現動態擴容（config set maxmemory）
整個集群中各instance就此全部擴容完畢
其他說明
正是因為sharded模式下，資料的分布不會被調整，所以shardedjedis是支援pipeline的。但是仍然不支援mget & mset，因為，它們是一次性傳送的請求至服務端的，然而，這些操作中對應的key可能並不分布在一起
感覺整體上sharded模式好像比cluster模式要好點，但是似乎沒有必要使用consistenthash演算法（個人感覺）
參考文章
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