Redis集群键槽数量的优化选择(redis集群键槽的数量)
Redis,全称为Remote Dictionary Server,它是一个开源的使用ANSI C语言编写的高性能的key-value内存数据库,它在安全、可靠、高效的前提下,支持多种类型的数据结构,为Web开发者提供了丰富的功能和可读性。Redis集群是由多台服务器组成的分布式系统,它可以将数据均衡地分布在内存中,提供了高可用性、高性能和低延迟的前提下,充分利用服务器资源,大大提高系统吞吐量。
Redis集群中数据存储过程,是根据每个key计算出所属键槽然后存储到该键槽Alhash步骤确定。因此,为了减少碰撞的几率,我们需要优化键槽的数量选择。现在的合理优化方案是使用最大键槽数量,采用跨越多个服务器的架构,使得最大键槽数量可以做到16384个,减少冲突,提高系统效率。
要达到上述优化方案,我们需要使用特定的算法来释放出更多的键槽,这里介绍一种常用的算法,MurmurHash,它是一个快速的非加密的散列函数,内存空间和操作资源占用极小,而且散列结果有很好的散列性能,而且多线程安全性也是不错的。
下面示例代码实现了MurmurHash算法的思路,用于根据特定key计算出对应的键槽:
unsigned int MurmurHash (const void * key, int len, unsigned int seed)
{
const unsigned int m = 0xc6a4a793;
const int r = 16;
unsigned int h = seed ^ (len * m);
const unsigned char *data = (const unsigned char *)key;
while(len >= 4)
{
unsigned int k;
memcpy(&k, data, 4);
k *= m;
k ^= k >> r;
k *= m;
h ^= k;
h *= m;
data += 4;
len -= 4;
}
switch(len)
{
case 3: h ^= data[2]
case 2: h ^= data[1]
case 1: h ^= data[0];
h *= m;
};
h ^= h >> r;
h *= m;
h ^= h >> 10;
return h;
}
当利用上述算法计算出每个key对应的键槽后,即可以利用负载均衡的算法,将不同的键槽分到不同的节点服务器上,这样就可以极大地减少碰撞发生的几率,同时又能够非常有效的利用服务器的资源。
Redis集群的键槽数量的优化选择,既要减少碰撞,又能够有效的利用服务器资源。所以,我们需要使用特定的算法来计算出每个key对应的键槽,同时,也要及时调整键槽的数量,来保证Redis集群的高效性。