保障redis集群一致性的有效策略（redis集群一致性保证）

Redis集群一致性，也就是每个节点具有相同的数据内容，是Redis架构可靠性的基础。为了保障Redis集群一致性，可以采用如下策略：

采取一致性哈希算法来分片存储，在每个节点上维护一个有序的存储空间，而每个分片存储都有自己对应的hash值，根据key与hash值之间的对应关系，将key存储到不同的分片中。每个分片存储的数据需要在每个节点上保持同步，以确保每个节点的数据为最新的。另外，一致性哈希算法可以当节点增加或删除时进行自动调整，因此可以在不中断服务的同时，进行集群维护和拓展。

利用Redis的事务处理机制，实现数据更新同步。当一个redis客户端发送一条更新命令，Redis会先向其他客户端发出同步请求，由目标客户端开启一个事务，接收同步请求。确认请求可靠后，执行相应操作，更新数据。因此，在Redis集群中利用事务处理机制，可以实现数据的有效更新同步。

实现客户端的预占机制，以满足应用程序的业务需求。此时，在Redis的客户端会发出一个请求，用来在服务端生成一条记录。该记录会被一个标志符所标识，然后返回这个标志符给客户端，用来表明已经成功获得该记录。客户端可以用这个标志符，来进行相应的更新与查询操作，以确保在Redis集群中数据更新的安全性。

通过以上的策略，可以一定程度上保证Redis集群的一致性，维护Redis集群的可用性，满足应用系统的业务需求。

在实现上述策略的过程中，可以采用如下的代码来实现：

（1）一致性哈希算法：

// 增加节点

// node为新增的节点

// nodesArray为当前节点数组

function addNode(node,nodesArray){

// 计算新增节点对应的hash值

var nodeHash = hash(node);

// 将hash值加入到数组中

nodesArray.push(nodeHash);

// 升序排列

nodesArray.sort();

// 给不同key找到hash值对应的节点

for(key in keyHashMap){

// 计算key对应的hash值

var keyHash = hash(key);

// 找到第一个比keyHash大的节点

for(i=0; i

if(nodesArray[i]>keyHash){

keyHashMap[key] = nodesArray[i];

break;

}

}

}

}

（2）Redis的事务处理机制：

// 开启事务

// client节点客户端

// master为主节点

// slave为从节点

function beginTransaction(client,master,slave){

// 1. 发送同步请求

var request = {

type:”sync”,

master:master

};

client.sendRequest(request);

// 2. 等待响应

var response = client.getResponse();

// 3. 执行响应

if(response.status == ‘ok’){

// 3.1 master节点开启事务

master.beginTransaction();

// 3.2 slave节点同步更新

slave.syncUpdate();

}

}

（3）预占机制：

// 预占机制

// client节点客户端

// master为主节点

// slave为从节点

function preOccupy(client,master,slave){

// 1. 由client发出预占请求

var request = {

type:”preOccupy”

};

client.sendRequest(request);

// 2. master节点响应，生成记录

var response = master.createRecoard();

// 3. 返回结果

client.sendResponse(response);

// 4. 若响应成功，则slave节点进行同