Redis集群中优化取数据策略（redis 集群 取数据）

Redis是一种基于内存的高性能K-V数据库，它具有多个灵活的特性，广泛用于实时存储和计算，在业务繁忙的环境中表现出极强的稳定性和高可用性。而要获得最优的性能，就必须有正确的配置和取数据的优化策略。

Redis集群就是将多个独立的Redis实例连接在一起，可以横向扩展和进行数据分片，使得其存储和计算能力在较大规模上得到极大地提升。然而，这种模式对于取数据时有一定的影响，下文将列举几种在Redis集群中优化取数据的策略。

使用基于分片的算法，根据数据的大小和分配机制，将key-value分布在多个节点上，这样可以更有效地利用Redis实例。另外，还可以采用数据分离策略，把热点数据和低频热点数据分别存储在不同的节点上，这样可以更快地获取数据，并且不会影响非热点数据的性能。

此外，可以使用集群命令扩展策略，将用户请求发送到与它所请求的key相关的节点，这样可以有效地分配资源，从而提高取数据的效率。

示例代码如下：

var ClusterCache = require('cluster-cache');
//创建Redis集群
var [node1,node2,node3] = new ClusterCache(['node1','node2','node3'],
    {
        redis: {
            host: '127.0.0.1',
            port: 6379
        }
    })
//通过绑定特定的key实现数据分离
node1.bind('hot-key', function(key){
    return 'node1';
});
node2.bind('low-key', function(key){
   return 'node2';
});

//获取热点数据
node1.get('hot-key', function(err, data){
    if (err) {
        console.log(err);
    } else {
       console.log(data);
    }
});
//获取低频热点数据
node2.get('low-key', function(err, data){
     if (err) {
        console.log(err);
    } else {
       console.log(data);
    }
});

上述代码中使用cluster-cache包来构建Redis集群，通过绑定特定的key进行数据分离和分配，然后使用集群命令来获取数据，从而提高取数据的性能。

Redis集群可以有效地提供取数据的性能，使用基于分片的算法，数据分离策略和集群命令扩展策略都可以有效地提高效率。