突破极限，采用Redis集群跨机房细粒度数据拆分（redis集群 跨机房）

随着网络科技的发展，互联网公司的规模越来越大，跨地域的物理规模越来越多，传统的负载均衡技术已经难以满足业务的需求。

在这种情况下，跨机房技术以及细粒度数据拆分便应运而生，有利拓宽系统性能型能及可维护性。

基础架构改进首先要注重于极限性能及多节点集群的部署。当前解决方案可以采用Redis作为数据库，Redis拥有优秀的性能，大容量的内存，它可以快速的读写磁盘数据，支持缓存，有利于提高业务质量。

接下来，优量汇技术开发团队着力于架构改进。以Redis集群为基础，采用相互联通的多个Redis实例组成Redis集群，支持跨机房多个节点的分级存储和查询，从而突破 Redis对极限性能的性能极限，并实现细粒度数据拆分。例如，业务数据如果在同一Redis集群中，就可以将大数据块拆分在不同的Redis节点上，根据节点的负载状况再拆分每个数据块，从而获得更好的系统容量和性能。而且，每个节点可以设置不同的超时时间和超时策略，从而满足系统的性能更新。

此外，为了节约Redis的内存空间，开发团队还采用了布隆过滤器算法，该算法通过计算出唯一字符串映射值，帮助实现数据的快速查询。

综上所述，采用Redis集群跨机房细粒度数据拆分，可以突破数据库系统极限性能，更有效的优化系统压力，提高系统容量及质量，并降低系统投资成本，为企业互联网架构改进提供参考。

“`javascript

// Redis 集群

var RedisCluster = require(“redis-cluster”);

var options = {

redisOptions: {

port: “6379”,

host: “127.0.0.1”

},

// 节点是否可用

enableOfflineQueue: true,

// 第一个节点失败后重试次数

retryAttempts: 3,

// 失败之后重试间隔

retryDelay: 100

};

var redisCluster = new RedisCluster(options);

// 使用布隆过滤器

function bloomFilter(data) {

var filter = new bloomFilter(32, 16);

filter.add(data)

// 检查是否存在

filter.exists(data)

}