Redis Cluster scaling को कैसे सक्षम बनाता है?

Question

Accepted Answer

**Redis Cluster** कई Redis nodes में data sharding करके **horizontal scaling** को सक्षम बनाता है — dataset (और load) को distribute करता है ताकि Redis एक single server की memory से परे data और throughput संभाल सके। यह **hash slots** के माध्यम से data को partition करता है और built-in high availability प्रदान करता है।

## hash slots के माध्यम से sharding

```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.
```

Data को **hash slots** (कुल 16384) द्वारा nodes में partition किया जाता है: प्रत्येक key एक slot में hash होती है, और slots primary nodes में फैले होते हैं — इसलिए प्रत्येक node data का हिस्सा धारण करता है, एक server से परे capacity को scale करते हुए।

## High availability built in

```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 और 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).
```

## multi-key constraint (महत्वपूर्ण)

```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.
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Redis Cluster को समझना **एक single server से परे Redis को horizontally scale करने** के लिए महत्वपूर्ण है, इसलिए यह large-scale Redis deployments के लिए मूल्यवान senior-level ज्ञान है।

मुख्य मूल्य **horizontal scaling** है: जब data या throughput एक Redis server की memory से अधिक हो, Cluster **कई nodes में data shard करता है** (16384 **hash slots** के माध्यम से, प्रत्येक key एक slot में mapping होती है जो primary nodes में distribute होते हैं), एक single machine से परे memory और throughput को scale करने के लिए data और load फैलाते हुए — large-scale systems के लिए आवश्यक।

**hash slot mechanism** को समझना (keys slots में और slots nodes में कैसे map होते हैं) इस बात की नींव है कि Cluster data को कैसे distribute करता है।

यह जानना कि Cluster **built-in high availability** प्रदान करता है (प्रत्येक primary के पास automatic failover के साथ replicas होते हैं, sharding और replication को बिना separate Sentinel के संयोजित करते हुए) scale पर reliability के लिए महत्वपूर्ण है।

**client redirection** को समझना (MOVED redirects, cluster-aware clients slot map को cache करना) समझाता है कि requests सही node तक कैसे पहुँचते हैं।

महत्वपूर्ण रूप से, **multi-key constraint** को समझना — कि multi-key operations को सभी keys का एक ही slot में होना आवश्यक है, जिसे **hash tags** (`{user:1000}:...` related keys को एक ही slot में मजबूर करते हुए) से संबोधित किया जाता है — आवश्यक है क्योंकि यह एक वास्तविक limitation है जो key design को प्रभावित करती है (एक साथ उपयोग किया जाने वाला related data co-located होना चाहिए), और इसे न समझना एक cluster में multi-key operations के साथ errors का कारण बनता है।

चूँकि एक single Redis server से परे scaling high-volume systems के लिए एक वास्तविक आवश्यकता है, और चूँकि Redis Cluster (hash slots + built-in HA के माध्यम से sharding) इसका mechanism है — महत्वपूर्ण hash-tag/multi-key constraint के साथ जो design को प्रभावित करती है — Redis Cluster को समझना Redis को scale करने के लिए महत्वपूर्ण senior-level ज्ञान है, एक विषय जो horizontal scaling और Redis data को nodes में distribute करने के साथ आने वाली व्यावहारिक constraints (key co-location) की समझ दर्शाता है।