Redis实现集群环境负载均衡轮转（Redis轮转）

Redis实现集群环境负载均衡轮转

在近来的存储系统中，Redis以其高性能和良好的可扩展性而著称，无论是个人项目还是大型企业，都有不少开发者选择使用Redis。但是，单机Redis极容易受到I/O和CPU瓶颈的限制，比如它每秒可以处理的操作次数、每秒读取、写入的数据量、以及单个处理操作的速度。要想实现高性能，可以将Redis集群环境搭建起来，达到负载均衡轮转可以让Redis实现更高的处理操作性能，达到资源的最佳使用。

要将Redis设置为集群模式，需要搭建多台Linux服务器，安装不同的Redis版本。然后，使用Redis集群内置的工具命令，将这些服务器中的每个节点进行同步，无盘同步的模式下，将会在每台Redis服务器上遍历各节点，获取最新的状态，这样每个节点上的Redis数据就会实时同步。

接下来，就要开始实现负载均衡轮转部分了，在编写代码时，应该使用一种可以解决Redis集群负载均衡的分布式算法，例如一致性哈希（Consistent Hashing）。一致性哈希的原理是将数据按照Hash的方式进行分布，每个节点只存储一部分数据，比如A节点存储0~50，B节点存储50~100，C节点存储100~150，以此类推，当新节点加入或者节点删除时，可以轻松移动一个数据段，新的节点只需要对一部分数据进行读写操作，所以可以轻松实现负载均衡轮转。

实现Redis集群环境负载均衡轮转后，通过一致性哈希算法，不但可以加速处理操作的性能，还能让资源的利用率达到最大。通过以上方式，Redis可以得到更全面的优化，增强开发人员对资源的运用。

以下是相关代码：

“`python

# -*- coding:utf-8 -*-

import redis

IP_PORT_LIST = [

(‘127.0.0.1’, 11506),

(‘127.0.0.1’, 11507),

(‘127.0.0.1’, 11508),

]

# 一致性哈希算法

class ConsistentHashing(object):

“””一致性哈希算法实现负载均衡

“””

def __init__(self, ip_port_list):

self.node_list = ip_port_list

self.hash_queue = []

self._generator_hash_queue()

def _generator_hash_queue(self):

“””根据节点信息生成对应hash环

“””

for ip_port in self.node_list:

node_str = “_”.join(ip_port)

node_hash = self._gen_md5_hash(node_str)

self.hash_queue.append((node_hash, ip_port))

self.hash_queue = sorted(self.hash_queue)

@classmethod

def _gen_md5_hash(cls, node_str):

import hashlib

md5_str = hashlib.md5(node_str.encode(“utf-8”)).hexdigest()

return int(md5_str, 16)

def get_node(self, key):

“””根据key的hash值在hash环上选择合适的节点

“””

point = self._gen_md5_hash(key)

for node_hash, ip_port in self.hash_queue:

if point

return ip_port

return self.hash_queue[0][1]

# 使用

consistent_hashing = ConsistentHashing(IP_PORT_LIST)

redis_conn = redis.Redis(connection_pool=redis.ConnectionPool(

*consistent_hashing.get_node(‘key’)))