深入浅出Redis集群算法Long探索（redis集群算法long）

随着大数据及云计算技术的发展，分布式存储系统也越来越流行，Redis也属于其中一种分布式缓存机制。Redis集群算法Long一直以来备受关注，是Redis实现分布式缓存的重要手段之一。

Redis 集群算法 Long 使用 一致性哈希 算法来实现对 Redis 集群的节点分片，通过把哈希空间分成不同范围，将存储的 key/value 数据分配到不同的节点，实现分布式数据的存储和访问。

Long 算法的原理很简单，首先将哈希空间分成若干段，比如N段，每段对应一个范围，再将每段哈希空间映射到服务器节点，比如将第1段哈希空间映射到节点N1，第2段哈希空间映射到节点N2……以此类推，这样key/value数据就可以按照节点映射分布在各个服务器节点上。

Long 算法的优势是简单有效，且易于扩展。当系统扩展时，只需增大哈希空间，每段哈希空间的范围会动态的变大，而对应的节点映射规则将会随之改变，不需要重新配置哈希范围，只需调整一些参数即可实现灵活扩展。

其次 Long 算法能够很好的实现数据均衡分布，节点如果出现故障，只需要重新分片，就可以将数据重新分布，从而实现容错、高可用的目的，而且不会对正常的服务有太多影响。

# 算法实现
# 数据节点
data_nodes = {
  'node1': "127.0.0.1:7000",
  'node2': "127.0.0.1:7001",
  'node3': "127.0.0.1:7002",
  'node4': "127.0.0.1:7003"
}
 
# 哈希空间
hash_space = 1024
 
# 确定每个桶的大小
per_bucket_size = hash_space / len(data_nodes)
 
# 散列函数
def shard(key):
    h = hash(key)
    bucket = h // per_bucket_size
 
    n = 0
    for node,v in data_nodes.items():
        if n == bucket:
            return node
        n += 1
 
# 根据 key, 定位到 data_nodes 中的节点
print "user1 =>", shard("user1")
print "user2 =>", shard("user2")
print "user3 =>", shard("user3")

以上代码就是一个简单的 Redis 集群实现的例子，可以看出 Long 算法的简单有效，浅显易懂，而且实现也很简单。尽管 Long 的算法有一定的缺点，比如不能实现实时性，但是对于 Redis 集群它仍焘给予重要地位，一直是 Redis 分布式缓存的主要手段之一。