哈希一致性、哈希取余、自定义轮询分片的比较

1、自定义轮询分片

        

按照上图所示，本身写一段逻辑，根据客户端请求循环写入不一样Redis服务器

优势：

• 理解简单
• 数据分布平均

缺点：

• 若是增长redis内存数据库服务器，须要改代码，须要发布代码，很麻烦，有风险
• 数据迁移量较多

2、哈希取余分片

        

哈希取余就是一种特殊的自定义分片方式

优势：这里介绍的三种方式最差的

缺点：

• 若是增长redis内存数据库服务器，须要改代码，须要发布代码，很麻烦，有风险
• 数据迁移量多，理论是old/new，new = old+increase
• 数据倾斜，从上图中能够看出最左侧的redis1服务器上存放的数据最多，最右侧的redis4服务器存放最少，若是数据都是几十亿的级别，那么倾斜就至关严重，单台服务器压力会过载

3、哈希一致性分片

   它是Jedis采用的分片方式，并提供了JedisShardInfo、JedisPoolConfig、ShardedJedisPool、ShardedJedis 相关API作成redis链接池，分片逻辑对程序员透明

    用图来直观了解一下哈希一致性的分片算法，看到下面的图不要惧怕，根据后面的文字描述搭配着看

    

    表明真实的redis服务器

    表明虚拟的redis服务器，虚拟服务器隶属于真实服务器，好比虚拟2服务器须要存放的数据被真实的存放到redis2服务器上

    表明数据

    说明：

    1.图中最大的圆是由2^32个点组成的圆，每一个点是1到2^32中的一个数

    算法：

    1.jedis根据redis服务器的ip+port+其余输入信息计算出一个哈希值，并将该哈希值映射到圆上

    2.jedis根据key计算出一个哈希值，并将该哈希值映射到圆上

    3.jedis根据key在圆上的位置顺时针找第一个redis服务器哈希值映射的点，该点对于的服务器就是key-value存储的服务器

    4.若是只存在redis服务器的点，数据倾斜仍是会常常发生，为了解决这一问题，jedis根据真是服务器的信息虚拟出n*1000个虚拟服务器，将整个圆分段更多，数据（key-value）存放便更均匀，解决数据倾斜的问题，其中n是真实redis服务器的台数

    图中无法画出4000个虚拟服务器，只是给每一台真实redis服务器虚拟一台服务器，且画的最理想哈希结果，最终每台服务器存放两个数据。