Redis负载不堪重负如何实现数据均衡（redis负荷太高）

Redis是当今互联网应用中最常用的开源非关系型数据库，其高扩展性和高性能等优势，使得Redis成为主流解决方案。但是由于Redis的数据量大，负载不堪重，一旦出现数据库集群负载不均衡的情况，用户的网站可能会受到严重的影响，使得企业的运行效率和用户体验大大受损。那么，如何实现Redis数据库集群负载均衡呢？

一种常用的方法是使用一致性Hash（Consistent Hashing）来实现Redis集群负载均衡。原理是把集群中的每台服务器分配一个唯一的ID，将要存储的数据hash后，然后对服务器的ID进行hash，将数据储存在ID取余最大的服务器上，这样每台服务器的负载就相对平均，如果添加或移除一台服务器，应用一致性Hash的路由算法，调整这些取余结果，这样就可以极大的减少数据重新分配的数据。

基于一致性Hash的负载均衡算法，下面是一个示例代码如下：

“`javascript

// 将Redis服务器作为一个对象进行存储

var serverArr = [];

// 建立一致性Hash环

var crc32Ring = new crc32.hashRing(name);

// 将Redis服务器添加到Hash环中

for (var n in serverArr)

crc32Ring.addServer(serverArr[n]);

// 获取key的服务器

function getServerForKey(key) {

var res = crc32Ring.getNode(key);

return res;

}

除此之外，还可以使用“最小负载服务器”算法来实现Redis数据库集群负载均衡。该算法通过检测每台服务器上的负载情况，然后将新增的数据存储到负载最小的服务器上，达到负载均衡的目标，以下是实现此算法的示例代码：

```javascript
// 使用负载服务器算法
function getMinLoadServer(){
    // 服务器负载数组
    let serverLoads = [1, 2, 3, 4, 5];
    // 服务器
    let servers = [1, 2, 3, 4, 5];
    // 最小的负载初始为最大负载
    let minLoad = Math.max.apply(null, serverLoads);
    let minLoadServer;
    for (let i=0; i
        if (serverLoads[i] 
            minLoad = serverLoads[i];
            minLoadServer = servers[i];
        }
    }
    return minLoadServer;
}

Redis的高扩展性和高性能使其成为当今互联网应用的主流解决方案，因此建立一个性能良好的Redis集群有着重要的意义。利用一致性Hash或“最小负载服务器”算法，可以有效的实现Redis负载均衡，提高其使用效率，实现服务器集群的均衡分配，从而实现良好的用户体验以及企业价值管理。