分布式访问Redis从分库读取进行升级（分库读取redis）

随着互联网公司规模越来越大，数据访问越来越繁重，分布式数据存储技术已经成为一个趋势。Redis是一种极具流行性的NoSQL分布式缓存数据库，用于存放热点数据，在分布式系统中已经广泛使用。

实现分布式Redis访问的基础是把一个Redis实例拆分为多个实例，并把它们构成不同的Redis库，这样就能够跨库访问Redis数据。此外，只有通过某种机制从分库读取数据，才能保证Redis访问的高效性和稳定性。

一种常用的方法是通过哈希分片，将数据抽象成一组槽位，把相同数据存放在同一个槽位中，从而实现分库读取。代码如下：

//hash
public static int getDB(String key){
  int slotNum = 16384;
  int dbNum = 4;  
 
  int hashValue = RedisCluster.hash(key);
  int db = hashValue%dbNum;
  return db;
}

哈希分片是一种高效的分库读取方法，能够在多个Redis实例之间精准地访问热点数据。

另一种常用的技术是通过主从分片，在Redis集群中把数据从分库读取并升级。主从分片的核心思想是，在Redis集群中设置主节点，把热点数据存放在主节点，从而达到分库读取的目的，同时通过灵活运用主从同步，完成Redis中数据的升级：

// master/slave
public static void upgrade(String key, String value){
  int db = getDB(key);
  // 主节点
  Jedis masterJedis = new Jedis("master_node", 6379, 500);
  masterJedis .select(db);
  masterJedis .set(key, value);
 
  // 从节点
  Jedis slaveJedis = new Jedis("slave_node", 6379, 500);
  slaveJedis .select(db);
  slaveJedis .set(key, value);
}

从上面的代码可以看出，使用主从分片，结合主从同步，实现从分库读取并升级数据，是一种非常实用的Redis访问技术。

通过哈希分片，把数据抽象成一组槽位，把相同数据存放在同一个槽位中；通过主从分片，把热点数据存放在主节点，并利用主从同步完成Redis中数据的升级，这是最常用的两种技术，用于从分库读取Redis数据。