Redis集群键槽数量的优化选择（redis集群键槽的数量）

Redis，全称为Remote Dictionary Server，它是一个开源的使用ANSI C语言编写的高性能的key-value内存数据库，它在安全、可靠、高效的前提下，支持多种类型的数据结构，为Web开发者提供了丰富的功能和可读性。Redis集群是由多台服务器组成的分布式系统，它可以将数据均衡地分布在内存中，提供了高可用性、高性能和低延迟的前提下，充分利用服务器资源，大大提高系统吞吐量。

Redis集群中数据存储过程，是根据每个key计算出所属键槽然后存储到该键槽Alhash步骤确定。因此，为了减少碰撞的几率，我们需要优化键槽的数量选择。现在的合理优化方案是使用最大键槽数量，采用跨越多个服务器的架构，使得最大键槽数量可以做到16384个，减少冲突，提高系统效率。

要达到上述优化方案，我们需要使用特定的算法来释放出更多的键槽，这里介绍一种常用的算法，MurmurHash，它是一个快速的非加密的散列函数，内存空间和操作资源占用极小，而且散列结果有很好的散列性能，而且多线程安全性也是不错的。

下面示例代码实现了MurmurHash算法的思路，用于根据特定key计算出对应的键槽：

unsigned int MurmurHash (const void * key, int len, unsigned int seed)

{

const unsigned int m = 0xc6a4a793;

const int r = 16;

unsigned int h = seed ^ (len * m);

const unsigned char *data = (const unsigned char *)key;

while(len >= 4)

{

unsigned int k;

memcpy(&k, data, 4);

k *= m;

k ^= k >> r;

k *= m;

h ^= k;

h *= m;

data += 4;

len -= 4;

}

switch(len)

{

case 3: h ^= data[2]

case 2: h ^= data[1]

case 1: h ^= data[0];

h *= m;

};

h ^= h >> r;

h *= m;

h ^= h >> 10;

return h;

}

当利用上述算法计算出每个key对应的键槽后，即可以利用负载均衡的算法，将不同的键槽分到不同的节点服务器上，这样就可以极大地减少碰撞发生的几率，同时又能够非常有效的利用服务器的资源。

Redis集群的键槽数量的优化选择，既要减少碰撞，又能够有效的利用服务器资源。所以，我们需要使用特定的算法来计算出每个key对应的键槽，同时，也要及时调整键槽的数量，来保证Redis集群的高效性。