Redis集群实现散列值分片存储（redis集群hash值）

Redis是一个开源的关键值数据库，拥有高性能和高可扩展性，多用于缓存和秒杀等场景。需要大量的读写操作，传统的单节点存储方案因请求量大无法满足业务需求，于是引入分布式存储架构，也就是Redis集群方案。

Redis集群方案可以通过多台节点分布写入，把系统请求转化为分片，减少系统不必要的读取、增加并发率，提高数据库读写性能，大大提升系统整体吞吐率。

其中，Redis集群实现散列值分片存储时，会先用hash函数对数据进行hash值映射，最终根据hash值进行分片存储，确定节点的位置。假如要存储的数据有20个，那么通过hash函数就可以把20个数据分别映射到不同的节点上去，同时按照某一规律存储，使得20个数据分发到不同节点上。

以Java为例，我们可以在程序中指定Hash算法，然后使用Hash函数来实现散列值分片存储：

“`java

// Java code

int index = HashUtils.hash(key);

String nodedId = nodes.get(index % nodes.size());

//获取到对应节点的ID

然后根据节点的ID，去操作指定的Redis节点或服务，调用Redis客户端的set方法把值存起来，例如：
```java
// Java code
jedisCluster.set(nodedId, key, value);

因此，使用Redis集群介绍散列值分片存储方案，可以实现优化系统性能，提高系统吞吐率。