Redis集群实现分片，实现更好的性能（redis集群分片方式）

Redis集群实现分片是使用redis实现性能改善的一种有效方法。Redis支持分布式缓存技术，能够把数据存储在多个数据库中。当客户端访问数据库时，它将自动分配请求到正确的数据库，从而提升读写性能。 这对于处理大量数据是特别有用的，因为用户可以并行请求多个数据库，而不必依赖单一的系统，这样能够大大提高性能。

但是，如果出现节点故障或者网络不稳定，数据将可能会丢失。为了解决这个问题，可以使用Redis集群实现分片（sharding），那么可以把数据分片存储在多个不同的redis服务器上，并且客户端可以并行请求多个服务器来实现多个同步的请求，从而大大提高数据处理的速度。

在redis集群实现分片的情况下，需要分配不同的Key-value映射到不同的shard上，所以需要一个分片算法，能够保证多个shard实例是平均分布的。 目前支持的分片算法有murmur算法、consistenthash算法和random算法，客户端使用分片算法实现将 Key-Value数据存储到合适的服务器实例，这样就可以提高RW性能。

另外，Redis集群还可以支持服务器迁移和数据恢复等功能，这些功能可以保证客户端在失败的情况下仍然可以访问正确的数据。 下面是一个使用Redis实现sharding功能的例子：

import redis
from rediscluster import StrictRedisCluster

node_list=[{"host":"127.0.0.1","port":7000},{"host":"127.0.0.1","port":7001},{"host":"127.0.0.1","port":7002},{"host":"127.0.0.1","port":7003}]

# Setup redis cluster
startup_nodes=[]
for node in node_list:
  node_info="{host}:{port}".format(host=node["host"], port=node["port"])
  startup_nodes.append(node_info)

# Create redis connection
redis_cluster = StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
# Set key-value
key = 'test'
value = 'test value'
redis_cluster.set(key,value)
# Get value
value = redis_cluster.get(key)
# Clean up
redis_cluster.delete(key)

Redis集群实现分片（sharding）可以大大提高实体的数据读写性能，并且可以支持服务器迁移和数据恢复等功能，这样就能使企业在大数据处理时更有效率。