在大数据高并发场景下，单个Redis实例存在多方面的局限性，主要体现在内存和CPU利用率两个方面。对于内存，单个Redis实例不宜过大，因为内存太大时，rdb文件会很大，这会导致在主从同步时全量同步时间过长，且实例重启恢复时数据加载时间也会过长，尤其是在云环境中，单个实例的内存通常是有限制的。对于CPU，单个Redis实例只能利用单个核心，使得单个核心要处理海量数据的存取和管理，压力巨大。因此，出现了Redis集群方案，它将多个小内存的Redis实例集合起来，利用多台机器上的多个CPU核心，以实现海量数据存储和高并发读写操作。
在众多Redis集群方案中，Codis是一个值得提及的项目。Codis是由中国人开发并开源的，最初由豌豆荚中间件团队推出，其后续技术积累还催生了另一个项目——TiDB，一个中国人自己的开源分布式数据库。Codis的出现，是在Redis广泛流行和RedisCluster广泛使用之间的时间窗口里，当时大型公司对于Redis在线扩容有明确需求，但市场上缺乏相应的解决方案。Codis是一个使用Go语言开发的代理中间件，使用Redis协议对外提供服务，将客户端指令转发到后面的Redis实例执行，并将结果回传给客户端。
Codis通过动态增加Redis实例来实现扩容，以满足集群空间不足的需求。客户端操作Codis与操作Redis几乎没有区别，因此客户端SDK无需任何变化。Codis是无状态的，意味着可以启动多个Codis实例以提供服务，且每个Codis节点是对等的。单个Codis代理的QPS能力有限，启动多个Codis代理可以提升整体的QPS性能，同时也能实现容灾功能。
接下来，深入探讨Codis的分片原理。Codis将所有key划分为1024个槽位，对客户端传来的key进行crc32运算得到哈希值，并用该值对1024取模，得到的余数即为key的槽位。每个槽位都映射到特定的Redis实例，Codis在内存中维护槽位与Redis实例的映射关系。如果集群中的节点较多，可以将槽位数配置得更大，例如2048或4096。槽位数量虽然是可配置的，但在不同Codis实例之间，槽位关系的同步必须依赖持久化存储。最初Codis使用ZooKeeper，之后也支持了etcd。
Codis的这些设计特点和工作机制，使其成为处理大规模高并发数据的有力工具。它的开源性、稳定性和可扩展性都让它在业界获得了良好的口碑。不过，值得注意的是，虽然Codis能解决很多问题，它仍然是一个中间件，是需要合理规划和维护的。对于开发者来说，了解其工作原理和性能特点对于实现系统的高性能、高可用性至关重要。
