Redis实现多节点选择一种新的折中方案（redis选择槽）

Redis是与*Memcached类似的高性能，开源的内存对象存储系统，用于缓存数据和支持负载均衡。作为一种高效的分布式存储，Redis被许多企业使用来解决分布式缓存服务器的健壮性问题，以及支持高性能的多节点选择问题。最近，Redis发布了一个新的折中方案来实现多节点选择。

该方案采用基于哈希函数的内存模型，来实现多节点的选择和索引。哈希函数的原理是将数据中的每个元素分配到特定的Redis节点，根据不同的键值来确定不同的分布节点。

该方案采用开放式Hash函数，可以有效减少keys分布式和冲突问题。如果需要添加新节点，可以增加Hash函数的因子，以减少对已有节点的影响。如果需要添加新索引，也可以使用Hash函数将键值均衡的分配到Redis节点中。

Redis使用基于哈希函数的内存模型实现多节点选择的折中方案不仅可以实现灵活的分布式多节点查询，还支持随机多节点访问，具有高性能。另外，因为采用哈希函数实现内存模型，还允许客户端在多个Redis节点上查询和索引数据，而不需要先连接到一个节点，从而降低了客户端查询的复杂度。

以下是一个基于此方案的示例代码:

“`python

#设置哈希函数因子

factor = 128

#创建一个Redis客户端

r = redis.StrictRedis()

#计算key的哈希值

h = hash(key) % factor

#根据哈希值，使用不同的Redis节点来获取数据

if h

data = r.get(“node_1″+key)

elif h

data = r.get(“node_2″+key)

通过使用这种新的折中方案，可以实现高性能的多节点选择，提高分布式存储的灵活性和可用性，同时提供了稳定、高效的客户端查询。