Redis实现集群环境负载均衡轮转(Redis轮转)
Redis实现集群环境负载均衡轮转
在近来的存储系统中,Redis以其高性能和良好的可扩展性而著称,无论是个人项目还是大型企业,都有不少开发者选择使用Redis。但是,单机Redis极容易受到I/O和CPU瓶颈的限制,比如它每秒可以处理的操作次数、每秒读取、写入的数据量、以及单个处理操作的速度。要想实现高性能,可以将Redis集群环境搭建起来,达到负载均衡轮转可以让Redis实现更高的处理操作性能,达到资源的最佳使用。
要将Redis设置为集群模式,需要搭建多台Linux服务器,安装不同的Redis版本。然后,使用Redis集群内置的工具命令,将这些服务器中的每个节点进行同步,无盘同步的模式下,将会在每台Redis服务器上遍历各节点,获取最新的状态,这样每个节点上的Redis数据就会实时同步。
接下来,就要开始实现负载均衡轮转部分了,在编写代码时,应该使用一种可以解决Redis集群负载均衡的分布式算法,例如一致性哈希(Consistent Hashing)。一致性哈希的原理是将数据按照Hash的方式进行分布,每个节点只存储一部分数据,比如A节点存储0~50,B节点存储50~100,C节点存储100~150,以此类推,当新节点加入或者节点删除时,可以轻松移动一个数据段,新的节点只需要对一部分数据进行读写操作,所以可以轻松实现负载均衡轮转。
实现Redis集群环境负载均衡轮转后,通过一致性哈希算法,不但可以加速处理操作的性能,还能让资源的利用率达到最大。通过以上方式,Redis可以得到更全面的优化,增强开发人员对资源的运用。
以下是相关代码:
“`python
# -*- coding:utf-8 -*-
import redis
IP_PORT_LIST = [
(‘127.0.0.1’, 11506),
(‘127.0.0.1’, 11507),
(‘127.0.0.1’, 11508),
]
# 一致性哈希算法
class ConsistentHashing(object):
“””一致性哈希算法实现负载均衡
“””
def __init__(self, ip_port_list):
self.node_list = ip_port_list
self.hash_queue = []
self._generator_hash_queue()
def _generator_hash_queue(self):
“””根据节点信息生成对应hash环
“””
for ip_port in self.node_list:
node_str = “_”.join(ip_port)
node_hash = self._gen_md5_hash(node_str)
self.hash_queue.append((node_hash, ip_port))
self.hash_queue = sorted(self.hash_queue)
@classmethod
def _gen_md5_hash(cls, node_str):
import hashlib
md5_str = hashlib.md5(node_str.encode(“utf-8”)).hexdigest()
return int(md5_str, 16)
def get_node(self, key):
“””根据key的hash值在hash环上选择合适的节点
“””
point = self._gen_md5_hash(key)
for node_hash, ip_port in self.hash_queue:
if point
return ip_port
return self.hash_queue[0][1]
# 使用
consistent_hashing = ConsistentHashing(IP_PORT_LIST)
redis_conn = redis.Redis(connection_pool=redis.ConnectionPool(
*consistent_hashing.get_node(‘key’)))
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