Redis集群Hashing高效解决分布式缓存难题（redis集群hash槽）

随着移动互联网大量涌现出来的前端系统应用，在Web2.0社会，数据库变得越来越重要。而分布式缓存是提供数据库读性能和有效利用存储资源的一个重要技术，Redis集群Hashing高效解决分布式缓存难题。

Redis是一种开源的，基于内存数据库的key-value存储数据，可以提供最快的读写性能，支持多种数据结构，是NoSQL中很流行的一种数据库，在分布式系统中非常有用。而Redis集群Hashing则是在分布式环境中使用Redis集群构建高可用环境。

Redis集群Hashing技术使单机Redis实现可以扩展到若干台机器。它采用布谷鸟算法，将Hash空间中的节点和数据key进行映射，通过严格的算法，保证在多节点情况下，对一个key的读写操作只有同一台机器处理，避免数据热点问题，进而也实现了高可用的目的。

Redis集群Hashing实现的好处主要有以下几点：可以使用多台服务器统一访问，分摊访问压力，提高访问效率；Redis集群Hashing所有的节点之间不需要进行数据同步复制等操作，这样可以简化操作，使管理更加容易；无需进行大量的无效数据查询，也能够轻松实现强一致性的缓存机制，保证数据的准确性。

以上就是Redis集群Hashing高效解决分布式缓存难题的思路，它的实现需要结合软件开发和代码实现，比如下面示例中展示了一段JAVA代码：

//创建Redis集群对象
JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(addrs, 
           timeout, 
           maxRedirections, 
           auth, 
           poolConfig);
//添加缓存
jedisCluster.hset("key", "field", "value"); 
//获取缓存
String value = jedisCluster.hget("key", "field");

可见，Redis集群Hashing技术是一种高效应用，可以有效解决分布式缓存难题，使用Redis可以更好的利用存储资源，为Web2.0的系统应用提供最优的数据读取性能和性能支持。