说明

由多台redis共同处理用户的业务数据，实现了redis内存数据的动态扩容，称之为分片机制。

特点

多态redis当作一台使用

分片搭建

[root@localhost redis]# mkdir  shards

2、把redis配置文件复制到指定目录下

在这里插入图片描述

3、修改3个配置文件的端口

port分别修改为6379、6380和6381

SpringBoot测试Redis分片

通过ShardedJedis对象操作redis分片

    @Testpublic void testShards() {List<JedisShardInfo> shards = new ArrayList<JedisShardInfo>();shards.add(new JedisShardInfo("192.168.126.129",6379));shards.add(new JedisShardInfo("192.168.126.129",6380));shards.add(new JedisShardInfo("192.168.126.129",6381));ShardedJedis shardedJedis = new ShardedJedis(shards);shardedJedis.set("redis", "测试redis分片是否可用");System.out.println(shardedJedis.get("redis"));}

那么存入的数据会放到哪台redis服务器呢？

我们先了解一下一致性hash算法

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题。 [1] 在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表( Distributed Hash Table，DHT) 中存在的动态伸缩等问题 [2] 。

总结:一致性hash主要解决分布式环境下缓存存储性问题.要求尽可能小的改变已存储的数据. 主要可以实现动态的伸缩.

一致性hash的原理

1） hash的取值范围在0-2^32
2）对相同的数据进行hash产生相同的结果

数据按照顺时针的方向进行存储。

那么问题来了，节点的位置是hash(Ip+算法)计算之后获取的，有可能出现下图负载不均的现象
在这里插入图片描述
1、这就会造成节点内的数据有的多有的少
2、如果采用这种方式进行数据的存储，则会造成一些数据的提前删除

要使用

这里就引入一个概念：均衡性

说明：由于节点可能会出现负载不均的现象，则可以引入虚拟节点来实现数据动态的平衡，相对的平均。
在这里插入图片描述

单调性

单调性是指在新增或者删减节点时，可以实现数据的动态迁移，不影响用户的使用。
在这里插入图片描述

分散性

分散性是指数据应该分散的存放在分布式集群的各个节点(节点自己可以有备份)，不必每个节点都储存所有得数据。

SpringBoot整合Redis分片

1、新建配置文件，将redis节点数据写入配置文件中

redis.nodes=192.168.126.129:6379,192.168.126.129:6380,192.168.126.129:6381

2、创建一个配置类

@Configuration  //标识配置类
@PropertySource("classpath:/properties/redis.properties") //spring容器去加载配置文件
public class RedisConfig {@Value("${redis.nodes}")private String nodes;   //注入redis的节点信息.  node,node,node//配置redis的分片机制@Beanpublic ShardedJedis shardedJedis() {List<JedisShardInfo> info = new ArrayList<JedisShardInfo>();String[] arrayNode = nodes.split(",");      //node=host:portfor (String node : arrayNode) {String host = node.split(":")[0];int port = Integer.parseInt(node.split(":")[1]);info.add(new JedisShardInfo(host, port));}return new ShardedJedis(info);}
}