Comment Redis Cluster permet-il la montée en charge ?

Question

Accepted Answer

**Redis Cluster** permet une **montée en charge horizontale** en fragmentant les données sur plusieurs nœuds Redis — distribuant l'ensemble des données (et la charge) pour que Redis puisse gérer les données et le débit au-delà de la mémoire d'un seul serveur. Il partitionne les données via des **emplacements de hash** et fournit une haute disponibilité intégrée.

## Fragmentation via emplacements de hash

```text
Redis Cluster divides the keyspace into 16384 HASH SLOTS.
  → each key maps to a slot: slot = CRC16(key) mod 16384
  → slots are distributed across the cluster's primary nodes
  → each node owns a subset of slots (and thus a subset of the data)
→ This spreads data and load across nodes → scales memory and throughput horizontally.
```

Les données sont partitionnées entre les nœuds par des **emplacements de hash** (16384 au total) : chaque clé se hache vers un emplacement, et les emplacements sont distribués entre les nœuds primaires — donc chaque nœud détient une partie des données, mettant à l'échelle la capacité au-delà d'un serveur.

## Haute disponibilité intégrée

```text
Each primary node has REPLICAS:
  → if a primary fails, one of its replicas is promoted (automatic failover)
  → the cluster continues serving (HA without separate Sentinel)
→ Redis Cluster combines SHARDING (scale) + REPLICATION (HA).
```

## Clients et redirection

```text
→ Clients connect to the cluster; a key's request goes to the node owning its slot.
→ If a client hits the wrong node, it gets a MOVED redirect to the right node
  (cluster-aware clients cache the slot map and route directly).
```

## La contrainte multi-clés (importante)

```text
⚠️ Multi-key operations only work if all keys are in the SAME slot (same node):
  → operations spanning keys on different nodes are NOT supported directly
  → use HASH TAGS to force related keys into the same slot:
     {user:1000}:profile and {user:1000}:settings → same slot ({...} part is hashed)
→ Design keys so related data that's used together shares a slot.
```

## Pourquoi c'est important

Comprendre Redis Cluster est important pour **mettre à l'échelle Redis horizontalement au-delà d'un seul serveur**, c'est donc une connaissance précieuse au niveau senior pour les déploiements Redis à grande échelle.

La valeur principale est la **montée en charge horizontale** : lorsque les données ou le débit dépasse ce qu'une seule mémoire de serveur Redis peut gérer, Cluster **fragmente les données sur plusieurs nœuds** (via 16384 **emplacements de hash**, chaque clé mappée à un emplacement distribué entre les nœuds primaires), répartissant les données et la charge pour mettre à l'échelle la mémoire et le débit au-delà d'une seule machine — essentiel pour les systèmes à grande échelle.

Comprendre le **mécanisme d'emplacement de hash** (comment les clés se mappent aux emplacements et les emplacements aux nœuds) est fondamental pour comprendre comment Cluster distribue les données.

Savoir que Cluster fournit une **haute disponibilité intégrée** (chaque primaire a des répliques avec basculement automatique, combinant fragmentation et réplication sans avoir besoin de Sentinel séparé) est important pour la fiabilité à l'échelle.

Comprendre la **redirection des clients** (redirections MOVED, clients sensibles au cluster mettant en cache la carte des emplacements) explique comment les requêtes atteignent le bon nœud.

De manière critique, comprendre la **contrainte multi-clés** — que les opérations multi-clés exigent que toutes les clés soient dans le même emplacement, abordées avec des **étiquettes de hash** (`{user:1000}:...` forçant les clés liées au même emplacement) — est essentiel car c'est une vraie limitation qui affecte la conception des clés (les données liées utilisées ensemble doivent être co-localisées), et ne pas la comprendre cause des erreurs avec les opérations multi-clés dans un cluster.

Duire que la mise à l'échelle au-delà d'un seul serveur Redis est un besoin réel pour les systèmes à haut volume, et que Redis Cluster (fragmentation via emplacements de hash + HA intégrée) est le mécanisme pour le faire — avec la contrainte importante des étiquettes de hash/multi-clés affectant la conception — comprendre Redis Cluster est une connaissance importante au niveau senior pour mettre à l'échelle Redis, un sujet démontrant la compréhension de la montée en charge horizontale et les contraintes pratiques (co-localisation des clés) qui accompagnent la distribution des données Redis sur les nœuds.