1. 前言
Redis 分区技术（又称 Redis Partition）指的是将 Redis 中的数据进行拆分，然后把拆分后的数据分散到多个不同的 Redis 实例（即服务器）中，每个实例仅存储数据集的某一部分（一个子集），我们把这个过程称之为 Redis 分区操作。
Redis 实例指的是一台安装了 Redis 服务器的计算机。
分区（Partition）不仅是 Redis 中的概念，几乎所有数据库管理系统都会涉及到“分区”的应用。因此本节重点介绍有关分区的知识。
2. 分区的优势
Redis 分区技术有两个方面的优势，一是提升服务器的性能，二是提高了服务器的数据存储能力。
一方面，单台机器的 Redis 服务器，其网络 IO 能力和计算资源都是非常有限的，但是如果我们将请求分散到多台机器上，那么就能充分利用多台计算机的算力和网络带宽，从而整体上提升 Redis 服务器的性能。另一方面，随着存储数据的不断增加，单台机器的存储容量会达到极限，若将数据分散存储到多台 Redis 服务器上，其存储能力也将得到大幅度提升。
注意，Redis 分区技术可以利用多台计算机的内存总和，从而创建出大型的 Redis 数据库。
3. 分区常用方法
分区技术有两种常用方法，分别是“范围分区”和“哈希分区”。
1) 范围分区
范围分区是最简单、最有效的分区方法之一。所谓范围分区指的是将特定范围的 key 映射到指定的 Redis 实例上。key 的命名格式如下：
object_name:<id>
比如：user:1、user:2 ...用来表示不同 id 的用户。下面通过一个示例了解范围分区的具体流程：
假设现在共有 3000 个用户，您可以把 id 从 0 到 1000 的用户映射到实例 R0 上，id 从 1001 到 2000 的用户映射到实例 R1 上，以此类推，将 id 从 2001 到 3000 的用户映射到实例 R2 上。
范围分区不仅简单，而且实用，适合许多的特定场景。但当存储的 key 不能按照范围划分时，那么范围分区就不再适用了，比如 key 是一组 uuid（通用唯一识别码）。如下所示：
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此时范围分区就不再适用，就要用到另外一种分区方式——哈希分区。
2) 哈希分区
哈希分区与范围分区相比，它最显著的优势是适合任何形式的 key。哈希分区方法并不复杂比，id 表达式如下所示：
id=hash(key)%N
这里的 id 指的是 Redis 实例的编号，而 N 表示共有多少个 Redis 实例。
首先调用一个 crc32() 哈希函数，它可以将 key 转换为一个整数。 如下所示：
crc32(key)
假如转换后的整数是 93024922，此时共有 4 个 Redis 实例，对整数与实例的数量进行取模运算，就会得到一个 0 到 3 之间的整数，如下所示：
93024922 % 4 = 2
上述计算结果为 2 ，我们就把这个 key 映射到 R2 实例中，如果为 3 就映射到 R3实例中。以此类推，通过这种方式可以将所有的 key 分散到 4 个不同的 Redis 实例中。
4. 分区技术的不足
虽然 Redis 分区技术有诸多优势，但是它也存在一些不足之处。下面做简单介绍：
- 涉及操作多个 key 时，通常不被支持。这是由于批量操作的 key 会被映射到不同的 Redis 实例中，此时无法实现在一个实例中操作分散开的 key；
- 不支持包含多个 key 的 Redis 事务；
- 当使用分区的时候，数据的处理变的非常复杂，比如需要处理多个 .rdb 或者 .aof 存储文件，并且还需要从多个 Redis 实例中备份数据；
- 添加、删除实例变的复杂，比如 Redis 集群支持在运行时增加或减少实例，分区技术不支持这种功能。
5. 分区技术问题解决
我们知道，应用 Redis 分区技术时存在一些不足之处，比如在增加、删除 Redis 实例时会非常麻烦，但这种情况在实际应用中经常遇到。比如今天需要删除 10 台 Redis 实例，明天又要增加 20 台实例。那么对于这种问题，有没有一种较好的解决办法呢？下面进行简单介绍：
其实 Redis 是一种很轻量级的服务（每个实例仅占用 1 MB），针对它的这种特性，我们提出以下解决办法：
在一台机器上开启多个 Redis 实例，您可以从中选择一定数量的实例作为 Redis 工作集群。当集群中某一台机器存储不足时，您可以将一部分 Redis 实例移动到另外一台机器上，依次类推。这样就保证了 Redis 的实例总数不变，又达到了增加机器的目的。