分片使用Redis，提升运行效率（redis的分片使用）

分片使用Redis，提升运行效率

Redis是一个流行的开源内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列、网站会话等应用场景。它可以存储字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等数据类型，并提供丰富的命令和函数库，可以方便地进行排序、索引、过滤、搜索等数据操作。Redis的性能非常高，可以在家用电脑上轻松达到每秒数万甚至数十万条操作，同时支持持久化和复制备份，可以保证数据的安全性和高可用性。

然而，当Redis存储的数据量过于巨大时，单个Redis节点的性能会有限，可能会导致延迟增加、访问响应变慢、负载失衡等问题。为了克服这些问题，可以使用Redis分片。

Redis分片将整个数据库分成多个部分（片），每个部分由不同的Redis节点来存储和处理。客户端每次请求的数据，根据一定的规则计算出应该交给哪个Redis节点来处理，然后将请求发送给该节点。通过这种方式，可以将数据和计算分散到多个节点上，并发挥分布式计算的优势，提高系统的吞吐量和可靠性。

下面以Python语言为例，演示Redis分片的使用方法。

需要安装redis-py模块，可以使用pip命令进行安装：

pip install redis

然后，可以连接到Redis服务器，并进行数据读写操作。如果使用单个Redis节点，可以直接使用Redis类进行操作：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

r.set(‘foo’, ‘bar’)

value = r.get(‘foo’)

print(value)

如果使用Redis分片，需要先创建一个Redis集群对象，并指定节点的地址和端口号。可以使用StrictRedisCluster类来创建集群对象：

```python
import rediscluster
startup_nodes = [
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},
    {"host": "127.0.0.1", "port": "7002"}
]

rc = rediscluster.StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes)

在创建集群对象时，需要提供至少一个Redis节点的地址和端口号，以此来发现和连接到其他节点。如果集群中的某个Redis节点故障或下线，集群对象会自动重定向请求至其他节点上。

创建集群对象后，可以进行数据读写操作。由于数据被分散到多个节点上，读写操作需要先计算出应该交给哪个节点进行处理，然后再发送请求。可以使用CRC16算法来实现节点选举，具体代码如下：

“`python

import rediscluster

startup_nodes = [

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7000”},

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7001”},

{“host”: “127.0.0.1”, “port”: “7002”}

]

rc = rediscluster.StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes)

def get_slot(key):

crc = 0

for c in key:

crc = ((crc > 8) & 0xFF) ^ ord(c)]

return crc % 16384

crc16tab = [

0x0000, 0xC0C1, 0xC181, 0x0140, 0xC301, 0x03C0, 0x0280, 0xC241,

0xC601, 0x06C0, 0x0780, 0xC741, 0x0500, 0xC5C1, 0xC481, 0x0440,

0xCC01, 0x0CC0, 0x0D80, 0xCD41, 0x0F00, 0xCFC1, 0xCE81, 0x0E40,

0x0A00, 0xCAC1, 0xCB81, 0x0B40, 0xC901, 0x09C0, 0x0880, 0xC841,

0xD801, 0x18C0, 0x1980, 0xD941, 0x1B00, 0xDBC1, 0xDA81, 0x1A40,

0x1E00, 0xDEC1, 0xDF81, 0x1F40, 0xDD01, 0x1DC0, 0x1C80, 0xDC41,

0x1400, 0xD4C1, 0xD581, 0x1540, 0xD701, 0x17C0, 0x1680, 0xD641,

0xD201, 0x12C0, 0x1380, 0xD341, 0x1100, 0xD1C1, 0xD081, 0x1040,

0xF001, 0x30C0, 0x3180, 0xF141, 0x3300, 0xF3C1, 0xF281, 0x3240,

0x3600, 0xF6C1, 0xF781, 0x3740, 0xF501, 0x35C0, 0x3480, 0xF441,

0x3C00, 0xFCC1, 0xFD81, 0x3D40, 0xFF01, 0x3FC0, 0x3E80, 0xFE41,

0xFA01, 0x3AC0, 0x3B80, 0xFB41, 0x3900, 0xF9C1, 0xF881, 0x3840,

0x2800, 0xE8C1, 0xE981, 0x2940, 0xEB01, 0x2BC0, 0x2A80, 0xEA41,

0xEE01, 0x2EC0, 0x2F80, 0xEF41, 0x2D00, 0xEDC1, 0xEC81, 0x2C40,

0xE401, 0x24C0, 0x2580, 0xE541, 0x2700, 0xE7C1, 0xE681, 0x2640,

0x2200, 0xE2C1, 0xE381, 0x2340, 0xE101, 0x21C0, 0x2080, 0xE041,

0xA001, 0x60C0, 0x6180, 0xA141, 0x6300, 0xA3C1, 0xA281, 0x6240,

0x6600, 0xA6C1, 0xA781, 0x6740, 0xA501, 0x65C0, 0x6480, 0xA441,

0x6C00, 0xACC1, 0xAD81, 0x6D40, 0xAF01, 0x6FC0, 0x6E80, 0xAE41,

0xAA01, 0x6AC0, 0x6B80, 0xAB41, 0x6900, 0xA9C1, 0xA881, 0x6840,

0x7800, 0xB8C1, 0xB981, 0x7940, 0xBB01, 0x7BC0, 0x7A80, 0xBA41,

0xBE01, 0x7EC0, 0x7F80, 0xBF41, 0x7D00, 0xBDC1, 0xBC81, 0x7C40,

0xB401, 0x74C0, 0x7580, 0xB541, 0x7700, 0xB7C1, 0xB681, 0x7640,

0x7200, 0xB2C1, 0