分布Redis集群中数据实现均匀分布的方法（redis集群数据均匀）

Redis集群是一种在多个节点上分布存储数据的方式，而要使数据在集群中均匀分布，则必须要结合Redis的客户端编程技术来实现。下面给出实现均匀分布的常用方法。

一种是采用一致性hash技术，实现物理节点分布数据的一致性，原理是将所有hash节点构成一个环，每个节点对应一个哈希将，客户端把数据的key和hashToal进行计算，再把数据放入到离最近的节点里。

另一种是采用分片技术，即将每个节点分成多个分区，每个分区等量分配，由客户端通过一致性hash计算来决定某个key应该放在哪个分片里；这种方式又被称为一致性hash+分片，实现起来会比一致性hash容易点，需要把所有的键值放入特定的分片里，保证分布的均匀性。

另外还有一种是采用进程化数据处理技术来实现Redis集群中数据均匀分布，原理是使用客户端根据键值计算出数据所在节点，然后进行数据传输、处理等操作，最终实现数据均匀分布。

实现均匀分布的方法由以上方式，实施起来也需要了解一些具体的编程技术，如一致性hash算法等，以及部分RedisAPI的使用等。以下是针对上述方法的一个示例代码：

“`java

private JedisCluster cluster;

private Long hashToal;

…

public void storeData(String key,Object value){

// 1. 根据key计算hashTotal

hashToal = new MD5(key).hashCode();

// 2. 根据hashTotal计算是放入哪个分区

int n = (int)(hashTotal % cluster.getClusterMap.size());

// 3. 把数据放入指定分片里

cluster.getClusterMap.get(n).set(key, value);

}

以上示例采用进程化数据处理技术，实现Redis集群中数据均匀分布的方法，但也可以根据需要选用其他的实现方式来实现。