Redis之分表策略与实践（redis分表）
Redis作为当今最流行的内存数据库，它被广泛用于缓存、消息队列等多种应用场景。尤其是在大数据领域，Redis占据了重要的使用地位。本文主要介绍Redis如何采取分表（Sharding）策略，及相关的实践。
分表（sharding）虽然可以实现数据的水平分布，但在实际应用中也有一些挑战。要想成功的实现Redis分表，应该具备以下几方面的功能：
（1）Hash算法实现节点之间数据平衡：要正确地实现Redis分表策略，就需要能够把key值根据一定的规则映射到相应的服务器结点上。Hash算法是一个非常有效的数据平衡算法，能够把key值分散到多个服务器上，实现数据平衡。
（2）实现跨服务器之间数据查找：在分表的应用中，服务器之间的数据查找是必不可少的，因为在数据查找的过程中，需要针对相同或相似的key值查找对应的结果，所以需要一种方法来实现跨服务器之间的数据查找。通常，我们会使用API网关（gateway）或者Redis客户端来访问Redis集群，然后根据服务器散列函数实现数据访问。
（3）建立索引：要实现快速有效地数据查找，就需要建立哈希索引。哈希索引能够对分表后的数据建立准确性良好的索引，从而大大减少查询耗时。
要实现上述功能，可以使用Redis的Jedis类库。 Jedis是一个Java客户端类库，用于和Redis服务器通讯并运行操作。 使用Jedis类库能够实现上述功能，下面列举一个实现Redis数据分表的样例代码：
/**
* 创建索引
*/
public void createIndex() {
Jedis jedis = new Jedis(“localhost”);
Map hashMap = new HashMap();
for (int i = 0;i
hashMap.put(“user_”+ i,(long)i);
}
jedis.hmset(“INDEX_TABLE”,hashMap);
jedis.close();
}
/**
* 根据key值查找对应表
*/
public int getTableIndex(String key) {
Jedis jedis = new Jedis(“localhost”);
String ret = jedis.hget(“INDEX_TABLE”, key).toString();
jedis.close();
return Integer.parseInt(ret);
}
Jedis类库提供的这组API能够很好地实现Redis的分表策略。上述代码运行时，首先会对目标表建立一个索引，再根据key值定位到对应的结点，实现查找目标表的过程。
总的来说，要正确地实现Redis的分表策略，就需要利用Hash算法建立节点之间的平衡，提供索引访问服务，并且可以借助合适的技术工具实现实际操作。
