Redis集群数据拆解让数据分发更轻松（redis集群数据拆解）

随着业务的发展，数据量不断增大，这使得单机部署Redis带来了一定的挑战，给系统稳定性，可用性带来了威胁。为了解决这一问题，Redis在3.x重点支持了集群，以实现故障自动发现、故障转移、节点自动重组，从而把读写的压力分摊到多台服务器上，解决了单机性能瓶颈的问题。

那么，在数据量过大的Redis集群环境下，如何让数据分发更轻松呢？其实，可以通过Redis集群数据拆解来实现数据分发优势。

Redis集群数据拆解一般使用CRC16或FNV1等哈希算法计算，将key虚拟分割成多个slot，再把slot映射到Redis集群中各个节点。这样做的好处是，无论key的数量多少，每个Redis节点的slot的数量都是相同的，能够很好的预算负载，保证集群的稳定性。当业务系统需要增补集群新节点时，只需要重新计算slot映射即可，不需要迁移key，非常灵活。

通过Redis集群数据拆解，可以更轻松的实现数据分发。下面是一段代码，可以使用CRC16TreeMap部署Redis集群：

“`java

//定义Redis节点

CRC16TreeMap nodeList = new CRC16TreeMap();

nodeList.put(“192.168.1.1”,16384);

nodeList.put(“192.168.1.2”,40960);

nodeList.put(“192.168.1.3”,45056);

nodeList.put(“192.168.1.4”,61440);

// 计算Redis节点的slot并分配

for (int i=0;i

Integer nodeIndex=nodeList.getNodeIndexbyKeyHash(Integer.valueOf(i).toString());

String nodeIP = nodeList.get(nodeIndex);

System.out.println(“slot “+i+” map to “+nodeIP);

}

通过以上代码，可非常方便的计算出slot映射到那个redis节点。这样，就可以轻松使用Redis集群数据拆解，实现轻松的数据分发。