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隨著業(yè)務的發(fā)展，數(shù)據(jù)量不斷增大，這使得單機部署Redis帶來了一定的挑戰(zhàn)，給系統(tǒng)穩(wěn)定性，可用性帶來了威脅。為了解決這一問題，Redis在3.x重點支持了集群，以實現(xiàn)故障自動發(fā)現(xiàn)、故障轉移、節(jié)點自動重組，從而把讀寫的壓力分攤到多臺服務器上，解決了單機性能瓶頸的問題。
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那么，在數(shù)據(jù)量過大的Redis集群環(huán)境下，如何讓數(shù)據(jù)分發(fā)更輕松呢？其實，可以通過redis集群數(shù)據(jù)拆解來實現(xiàn)數(shù)據(jù)分發(fā)優(yōu)勢。
Redis集群數(shù)據(jù)拆解一般使用CRC16或FNV1等哈希算法計算，將key虛擬分割成多個Slot，再把slot映射到Redis集群中各個節(jié)點。這樣做的好處是，無論key的數(shù)量多少，每個Redis節(jié)點的slot的數(shù)量都是相同的，能夠很好的預算負載，保證集群的穩(wěn)定性。當業(yè)務系統(tǒng)需要增補集群新節(jié)點時，只需要重新計算slot映射即可，不需要遷移key，非常靈活。
通過Redis集群數(shù)據(jù)拆解，可以更輕松的實現(xiàn)數(shù)據(jù)分發(fā)。下面是一段代碼，可以使用CRC16TreeMap部署Redis集群：
“`java
//定義Redis節(jié)點
CRC16TreeMap nodeList = new CRC16TreeMap();
nodeList.put(“192.168.1.1”,16384);
nodeList.put(“192.168.1.2”,40960);
nodeList.put(“192.168.1.3”,45056);
nodeList.put(“192.168.1.4”,61440);
// 計算Redis節(jié)點的slot并分配
for (int i=0;i
Integer nodeIndex=nodeList.getNodeIndexbyKeyHash(Integer.valueOf(i).toString());
String nodeIP = nodeList.get(nodeIndex);
System.out.println(“slot “+i+” map to “+nodeIP);
}
通過以上代碼，可非常方便的計算出slot映射到那個redis節(jié)點。這樣，就可以輕松使用Redis集群數(shù)據(jù)拆解，實現(xiàn)輕松的數(shù)據(jù)分發(fā)。
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本文標題：Redis集群數(shù)據(jù)拆解讓數(shù)據(jù)分發(fā)更輕松（redis集群數(shù)據(jù)拆解）
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