Codis的槽位迁移与ConcurrentHashMap扩容的相似之处

Codis 的槽位迁移过程与 ConcurrentHashMap (CHM) 的扩容在核心思想上非常相似，都采用了 “渐进式数据迁移” 和 “请求转发” 的机制来保证平滑性和高可用性。它们都避免了传统的一次性全量迁移导致的长时间服务中断。

相似之处 :

1. 分片/分段：
   • Codis: 数据被分配到固定的 1024 个 Slot 中。迁移的单位是 Slot。
   • CHM: 数据被分配到多个 Segment/Bucket 中 (Java 8 之前是 Segment，之后是 Node 数组)。迁移的单位是 Segment/Bucket 内的链表/树节点。
2. 增量迁移 (渐进式迁移)：
   • Codis: 迁移 Slot 时，不是一次性迁移 Slot 下的所有 Key，而是按需迁移（当请求遇到正在迁移的 Key 时触发迁移）或者后台分批扫描迁移（更常见且高效的方式）。
   • CHM: 扩容时（如从 16 扩容到 32），不是一次性重新计算所有键的哈希并移动，而是锁定当前正在操作的 Segment/Bucket，只迁移该 Segment/Bucket 内的数据。其他未被锁定的 Segment/Bucket 可以继续正常读写。
3. 读写操作协助迁移：
   • Codis:：
     • 读/写请求到达 A (源节点)。
     • 如果 Key 属于 A 且 Slot 未迁移或已完成迁移：A 直接处理。
     • 如果 Key 属于正在迁移的 Slot S：
       • A 首先检查该 Key 是否仍在本地（未迁移）。
       • 如果仍在本地，A 处理请求（如果涉及写操作，会同步到 B）。
       • 如果 Key 已迁移（或 A 确定需要迁移它），A 会转发请求到 B (目标节点)。
       • B 处理请求并将结果返回给 A，A 再返回给客户端。
   • CHM:
     • 读操作到达：如果 Key 在当前 Bucket 且未迁移，直接读。如果 Key 在当前 Bucket 但已迁移到新表，则去新表读。
     • 写操作到达：锁定当前 Bucket。如果 Key 在当前 Bucket 且未迁移，直接操作。如果 Key 在当前 Bucket 但已迁移，则迁移该 Key（或整个链表/树）到新表，然后在新表上操作。
     • 关键点： 无论是读还是写操作，当线程发现当前 Bucket 正在扩容迁移时，它有义务协助完成该 Bucket 的迁移工作（帮助移动节点）。这就是“请求协助迁移”的思想。
4. 新旧结构并存与原子切换：
   • Codis: 在迁移过程中，A 和 B 同时存在。集群元数据（记录 Slot 在哪个节点）的变更（A -> B）是通过 Zookeeper/Etcd 等原子性地更新的。客户端通过查询代理（Proxy）获取最新的元数据。迁移完成后，元数据指向 B，旧数据在 A 上可以被异步清理。
   • CHM: 扩容时，会创建一个新的、更大的 Node 数组（新表）。迁移是逐个 Bucket 进行的。当一个 Bucket 迁移完成，其指针会原子性地从旧表切换到新表。整个扩容完成时，所有 Bucket 指针都指向新表，旧表可以被回收。读操作可以无锁访问新表或旧表（取决于 Bucket 是否已迁移）。写操作需要锁住 Bucket。