拆分Redis集群切片实现垂直数据拆分（redis集群切片 垂直）

Redis集群切片，原来是将一个数据库集群拆分成多个不同的数据库集群，从而提升其可容纳数据量和提高处理数据量的能力。最常见的拆分办法是数据垂直切片，Redis集群也不例外。垂直数据拆分可以将特性相关的字段放在同一台服务器上来避免浪费内存和处理时间。这篇文章将会介绍利用Redis集群实现垂直数据拆分，以及如何让Redis灵活的应对巨大的数据量背景下的高并发需求。

需要利用Redis的Shards功能。每个Shard提供基本的目标，用于拆分主题并将数据存储到不同的shard中。首先需要将redis的数据根据主题进行拆分，这里以学科为主题为例，将redis的数据拆分为四份：语文，数学，英语和物理。在这四个shard中， 再进一步拆分每个shard中的每一条数据，对每一个字段进行拆分，这里分别使用key-value存储格式，每一个字段拆分成多个key-value。

利用redis自带的hash功能来将key-value的拆分的数据分布在不同的shard中。将每种学科的数据拆分成多个hash，例如，将语文数据拆分成“text”，“exam”，“class”等关键字，将数学数据拆分为“formula”，“calculus”，“algebra”等关键字，这样在shard内，相同学科的数据就被分散到不同的hash中。

搭建Cluster功能，用于集群分布式处理。在Redis集群中，可以将多台服务器组成一个集群，数据可以自动分布在各台服务器之间，提供高可用性，在某一台服务器出现故障的情况下，可以实现负载均衡，实现高并发处理数据。

以上就是Redis集群切片来实现垂直数据拆分的方法，如果使用Redis的shards功能，hash功能和cluster功能来搭建一个集群，可以用它来处理大量的数据，提高系统的处理速度和可用性，适用于各种高并发应用场景。

//垂直数据拆分例子，shards各个shard中分布数据
//将语文拆分成三个hash分别存储
//执行者hash，存储学科类型
127.0.0.1:7000> HMSET subject CHN "Chinese" MATH "Math" ENG "English" PHYSICS "Physics"

//"chn_text"，存储语文学习相关课文
127.0.0.1:7000> HSET chn_text "poems" "《春晓》《江南》《静夜思》"
//"chn_exam"，存储语文学习相关题目
127.0.0.1:7000> HSET chn_exam "poems" "给春晓加标题，江南春色如今是怎样的?"