架构设计实现Redis集群数据的分配（redis集群存数据分配）

随着web2.0时代的到来，企业数据处理负载加大，单一主机处理数据容量有限，性能不够理想，因此有必要建立一个多级数据分发系统来支撑企业负载。Redis集群架构能够达到这一目的，本文将以Redis集群为例，来讨论如何设计一个实现Redis集群数据分配的架构。

Redis集群数据分配的架构技术要点主要分为两个方面，一方面是技术的设计变量，另一方面是数据的分配策略。

在技术变量选取上，Redis集群的节点和持久化策略应该设置为精确合理的，根据当前企业数据处理负载来决定节点数量，以及每个节点存储的具体数据，确定持久化策略，可以使用快照，AOF 或 RDB 来存储数据。 同时，相关的Redis客户端应该正确的设置为读写分离，写负载通过一致性hash算法来均匀的负载到每个节点，而读负载则可以通过可配的策略，通过一致性hash算法，集群中所有节点提供读服务，根据读请求服务来做分类调度。

从数据分配策略角度来看，应该实现一致性hash算法，通过一致性hash算法来均衡的将数据分配到Redis集群中不同的节点上，从而达到获取最大的性能效果。比如，通过一致性hash算法将key的hash值与节点的slot数量进行映射，通过比较key的hash值与当前slot的hash值，来决定该key是否放入slot中：

// 一致性Hash算法
int crc16 (const char *key) {
    int keyHash = 0;
    for (int i = 0; i 
        keyHash = (keyHash > 8) ^ key[i]];
    return (keyHash) % MAX_SLOT_NUM;
}

通过实现上述架构设计，实现Redis集群数据的分配，即可实现企业大规模数据处理能力要求，进而提高企业的数据处理效率。

综上所述，要实现Redis集群数据的分配，主要是要根据企业的数据处理负载来精确的定义Redis集群的节点数量，持久化策略，并通过一致性Hash算法来均衡的将数据分布在不同的节点上。