当单机REDIS已经不能抗住一批量用户,显然,我们需要考虑水平方面的处理。作为SPRING的长期追随者,我发现他提供的spring-data-redis并没有分片的实现。于是,我在他的基础之前,建立了一个HASH映射,某一类的KEY,可以定位到其中一个RedisTemplate,这样可以较好的处理,降低单个REDIS的负载。但是,一开始,我是使用丑陋的取模算法,处理映射关系,后来发现,如果出现节点的变动,这是一个不能忍受的问题。再后来,引入一致性HASH,是可以解决节点变动问题,另外从数据的均衡性上来讲,引入虚拟节点貌似很好的FIX了这些问题。在参考了http://stackoverflow.com/questions/20790898/consistent-hashing-vs-rendezvous-hrw-hashing-what-are-the-tradeoffs这个链接上的说明后,结合实际情况,因为我现在的节点不多(1000级节点很快),我决定选用RendezvousHash。
1 实例化
2 实始化节点
3测试用例
4 结果
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