服务器出现故障Redis集群 单台服务器故障问题处理（redis集群单数台）
在服务器出现故障的环境中，对于缓存服务Redis来说，建立集群是一个常见的做法。 通过构建Redis集群，可以降低单台服务器故障带来的影响。
为了建立集群，我们需要多台服务器，以及无缝连接它们的网络架构。分布式集群架构可以保证Redis所有操作可以在网络跨度范围内进行，以确保服务可用性。
然后，关键是要管理每台Redis服务器之间的相互同步，以确保集群中数据的同步性，准确性和完整性。我们可以采用一致性哈希算法，将缓存上的数据分在不同的Redis节点中，以降低单台服务器故障带来的影响，这样可以有效提高系统可用性。
例如，可以使用以下代码来处理Redis中的一致性哈希：
“`java
public class ConsistentHashing {
// serverList：需要缓存的服务器列表，添加Descibe Server
private List serverList;
// serverNum ：服务器总数
private int serverNum;
// virtualNum：每台服务器上虚拟节点个数
private int virtualNum;
public ConsistentHashing(List serverList, int serverNum, int virtualNum) {
this.serverList = serverList;
this.serverNum = serverNum;
this.virtualNum = virtualNum;
}
// key：需要进行缓存的键
public String getServer(String key) {
// 根据自定义的hash算法，来把key映射到服务器列表上
int hash = hash(key);
// 查找key究竟映射到哪台服务器
for (String server : serverList) {
if (hash > getHash(server)) {
continue;
} else {
return server;
}
}
// 如果循环遍历完整个list后，还没找到服务器，则返回最后一台
return serverList.get(serverList.size() – 1);
}
// 自定义hash映射算法，这里采用水平可扩展性，哈希算法
private int hash(String key) {
// 使用MD5 endocde
String md5 = md5encode(key);
int len = md5.length();
int seed = 23;
int result = 0;
for (int i = 0; i
char c = md5.charAt(i);
result += (c * seed + i);
}
if (result > 0) {
return result % serverNum;
} else {
return -result % serverNum;
}
}
// 获取服务器的hash值
private int getHash(String server) {
String md5 = md5encode(server);
int len = md5.length();
int seed = 5;
int result = 0;
for (int i = 0; i
char c = md5.charAt(i);
result += (c * seed + i);
}
if (result > 0) {
return result % serverNum;
} else {
return -result % serverNum;
}
}
// 使用md5加密的方式，保证hash的平衡
private String md5encode(String str) {
MessageDigest messageDigest = null;
try {
messageDigest = MessageDigest.getInstance(“MD5”);
messageDigest.reset();
messageDigest.update(str.getBytes());
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
byte[] byteArray = messageDigest.digest();
StringBuffer md5StrBuff = new StringBuffer();
for (byte b : byteArray) {
if (Integer.toHexString(0xFF & b).length() == 1) {
md5StrBuff.append(“0”).append(Integer.toHexString(0xFF & b));
}
else {
md5StrBuff.append(Integer.toHexString(0xFF & b));
}
}
return md5StrBuff.toString();
}
}
通过构建Redis集群，以及采用一致性哈希算法，可以有效降低单台服务器故障对缓存系统的影响，以确保服务可用性。
