自定义分片，提升Redis性能（redis自定义分片）

自定义分片，提升Redis性能

Redis是一种基于内存的高性能键值存储系统，具有快速、可扩展性和可靠性等特性，在互联网应用中得到了广泛的应用。但是，随着数据量的增加，Redis的性能也受到影响。为了解决这个问题，可以使用自定义分片来提升Redis的性能。

什么是自定义分片？

自定义分片就是将Redis的数据分散存储在多个实例中，每个实例都只存储数据的一部分。这样能够充分利用各个实例的硬件资源，提高Redis的读写性能。自定义分片还能够提高Redis系统的可用性，因为即使其中一个实例发生故障，其他实例仍然能够继续提供服务。

自定义分片的实现方式

自定义分片的实现方式有多种，这里介绍两种比较常见的方式。

1.使用Redis Cluster

Redis Cluster是Redis自带的分布式解决方案，它能够在多个Redis节点之间实现数据共享和负载均衡。使用Redis Cluster可以在不改变原有代码的情况下实现自定义分片。

首先需要搭建Redis Cluster，使用redis-trib.rb工具完成。具体步骤如下：

1）下载redis-trib.rb工具

wget http://download.redis.io/redis-stable/src/redis-trib.rb

2）创建6个Redis实例，分别监听不同的端口

mkdir cluster

cd cluster

for port in `seq 7001 7006`; do

mkdir -p ${port}/conf && PORT=${port} envsubst ${port}/conf/redis.conf && echo ${port} > ${port}/port

done

3）使用redis-trib.rb工具创建集群

./redis-trib.rb create –replicas 1 172.18.0.2:7001 172.18.0.3:7002 172.18.0.4:7003 172.18.0.5:7004 172.18.0.6:7005 172.18.0.7:7006

其中–replicas 1表示每个主节点有一个从节点。

完成上述步骤后，使用Jedis连接Redis Cluster即可自动实现数据的分片和负载均衡。

代码示例：

JedisCluster jc = new JedisCluster(new HostAndPort(“172.18.0.2”, 7001));

jc.set(“key”, “value”);

String result = jc.get(“key”);

System.out.println(result);

2.手动实现自定义分片

手动实现自定义分片需要自行编写代码来实现数据的分散存储和负载均衡。具体实现方式如下：

1）使用一致性哈希算法将数据引导到对应的Redis节点。

2）对每个Redis节点使用线程池进行管理，避免每个连接都需要新建一个线程。

3）为每个Redis节点建立多个连接，使用连接池进行管理。

代码示例：

public class RedisClient {

private static final HashFunction HASH_FUNCTION = Hashing.murmur3_128();

private final List nodes;

private final TreeMap circle = new TreeMap();

public RedisClient(List nodes) {

this.nodes = nodes;

for (String node : nodes) {

for (int i = 0; i

String virtualNode = node + “#” + i;

long hash = hash(virtualNode);

circle.put(hash, virtualNode);

}

}

}

public void set(String key, Object value) {

String node = getNode(key);

Jedis jedis = getJedis(node);

jedis.set(key, value.toString());

jedis.close();

}

public String get(String key) {

String node = getNode(key);

Jedis jedis = getJedis(node);

String result = jedis.get(key);

jedis.close();

return result;

}

private String getNode(String key) {

long hash = hash(key);

if (!circle.contnsKey(hash)) {

SortedMap tlMap = circle.tlMap(hash);

hash = tlMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tlMap.firstKey();

}

return circle.get(hash);

}

private Jedis getJedis(String node) {

String[] arr = node.split(“#”);

JedisPool pool = poolMap.computeIfAbsent(arr[0], k -> new JedisPool(k,

Integer.parseInt(arr[1]), TIMEOUT));

return pool.getResource();

}

private long hash(String value) {

HashCode hashCode = HASH_FUNCTION.newHasher().putString(value, Charsets.UTF_8)

.hash();

return Hashing.consistentHash(hashCode, circle.size());

}

}

使用自定义分片可以提升Redis的读写性能，但需要注意的是，需要权衡数据的一致性和性能，以确保数据的正确性。