构筑数据超高速公路redis集群的数据路由（redis集群数据路由）

策略

现在，随着越来越多企业进入数据时代，他们更加重视将大量数据有效地存储和管理。Redis通过其强大的存储容量，强大的读写性能，以及自带的高可用和内存使用上的可控性，得到了行业的广泛应用，受到了更多开发者的青睐。但是，由于Redis数据在单个节点上的存储容量有限，当数据规模不断增大的时候就会有性能瓶颈的问题出现。为了解决这个问题，可以将Redis拆分到多个节点，扩展性能。构建一个Redis集群，能够满足企业对于大数据访问的需求，他迫切需要解决数据如何定位，分配，以及负载均衡三个关键问题。

可以使用Hash算法实现数据的分片，Hash算法是一种将数据分散存储的算法，将数据根据一定规则和算法进行Hash，可以把需要存储的key-value分散到不同的节点上，以达到负载均衡的效果。

接下来，为了能够实现数据的路由，可以使用虚拟槽处理Redis集群路由，它在Redis集群中可以分配一定数量的槽位，把多组key-value数据应用到在一个槽位中，把多个节点可以用来存储槽位中所分配的key-value数据。可以通过把各个槽位分配到不同节点上去实现数据路由，Park路由算法也是虚拟槽处理路由的一种算法，它能提供一种把key和槽位一一对应的hash规则，这样能较大程度的保证key的均匀分配。

Redis集群中的节点有时会失效，为了管理这些失效的节点，可以使用Redis Sentinel机制实现节点的发现，恢复和监控，保证集群的高可用性，这样就能够实现大规模的数据访问，达到超高速的数据访问进需求。

以上，就是构筑数据超高速公路所需要的Redis集群数据路由策略。通过使用Hash算法进行数据分片，虚拟槽处理Redis集群路由，以及Redis Sentinel机制保证集群的高可用性，都能够实现大规模的数据访问，达到超高速的数据访问进需求。

“`java

// 使用Hash算法进行数据分片，获取key-value所在的节点

String key = “sample-key”;

long slot = HashFunction.getHahCode(key) % cluster.getSlotCount();

Node node = cluster.getNodeBySlot(slot);