利用Redis集群槽点算法提升集群性能（redis集群槽点算法）

Redis是目前广受欢迎的一种开源的，内存重点的基于快照机制的NoSQL Key-Value数据结构存储系统，数据操作速度快，吞吐量大，可以作为Cache中间层数据存储系统，也可以作为消息中间件存储系统以及有状态的Session管理系统。

为了满足企业大规模数据量处理需求，传统的单节点Redis出现了性能瓶颈，随着企业业务发展，企业也就需要一个Redis集群去做诸如读写分离，节点复制等操作，需要一个更有效的来均衡负载压力以提升集群系统性能，这就是Redis 集群槽点算法（Key-hash tag），实现节点均衡、动态负载均衡，实现服务节点上数据写入和读取的一致性。

Redis 集群槽点算法是通过定义节点和每个节点上的槽位（slot）来映射数据（key-value）的分布式算法。用一句话来说，在 Redis 集群中，每个节点有一定的槽位数，每个key都会被hash成一个数字，根据不同的服务器节点拥有的槽位数，具体的key会被映射到那台服务器上进行存取操作。

通常来说，Redis 集群性能可以大致分为负载均衡、数据索引以及数据复制三个方面，通过Redis 集群槽点算法，可以有效实现每个节点负载均衡和数据分片，保证数据的安全性，更好的提升Redis 集群的性能。

以上面的例子为例，在利用Redis 集群槽点算法提升集群性能时，可以这样写代码：

“`java

@Override

public void shardingScheme() {

// 根据Key-hash tag对key进行hash后，再将结果对服务器节点槽点数取模，取出在其中一台服务器上的索引编号

int nodeIndex = Math.abs(Objects.hashCode(key) % nodes);

// 根据索引编号，取出具体节点

RedisNode node = nodesList.get(nodeIndex);

// 将数据Key-Value存入具体节点中

try {

redisClient.set(node, key.toString(), value);

} catch (Exception e) {

log.error(“Connect to node :{} fled”, node);

}

}

以上代码是注释中的代码，其实代码量非常少，只需要简单的配置即可，通过Redis雐群槽点算法，可以有效的实现服务器节点数据分片和负载均衡，以提升Redis集群性能，有效的满足企业大规模数据处理需求。