Redis一致性hash原理及实现（redis一致性hash）

Redis是一种用来存储数据的高性能内存数据库，支持内存、硬盘或将其结合使用的持久化模式。它基于一种名为一致性hash的节点分配算法，以保证负载均衡，支持Redis集群。

一致性哈希是一种数据分布技术，通过在Redis集群中将数据均匀分布到各个节点上，以避免因为某个节点容量不足而引起的数据倾斜、集群效率低下等问题。

原理说明：一致性哈希是一种基于哈希环模型的哈希函数，通过将节点映射到一个环上，最终解决负载均衡问题。节点之间会有重叠，有一定比例的节点承担更多的工作量。这也是一致性hash优化所带来的改进。

实现步骤：

1.节点分配： 先把Redis集群中的节点映射到一个环上，然后把要存储的数据分配到各个节点上。

2.根据key来做节点映射： 每个key的特性（数据类型、行为及相关信息）都不同，通过计算出每个key的哈希值（hash值）后可以在环上找到对应的节点进行映射。

3.节点变更： 如果其中一个节点变更，那么做相应的变更，重新映射节点到新的环上，使得数据及时被最新的节点接收与处理。

代码实现：

// 用一致性Hash把节点映射到一个环上
public void set(String key, String value){
    //找到对应节点把数据存储
    int hashCode =getHashCode(key);
    int k=hashCode/(Integer.MAX_VALUE/node.length);
    //节点存储
    node[k].set(key, value);
}

//删除操作
public void delete(String key){
    //找到对应节点把数据删除
    int hashCode =getHashCode(key);
    int k=hashCode/(Integer.MAX_VALUE/node.length);
    //节点删除
    node[k].delete(key);
}

通过以上实现，可以看出Redis一致性hash能够有效实现负载均衡，提高集群数据读取的性能和可靠性。它通过将节点对应到一个环上，并行映射每个key到对应节点，实现均匀分配数据，保证数据存储的可靠性和负载均衡，提高Redis集群的性能。