20191126 一致性Hash算法的原理

什么是一致性Hash？

当mysql单表数据大于500W条记录的时候需要对其进行分库分表；当数据量很大的时候（标准可能不一样，要看Redis服务器容量）我们同样可以对Redis进行类似的操作，就是分库分表。

假设，我们有一个社交网站，需要使用Redis存储图片资源，存储的格式为键值对，key值为图片名称，value为该图片所在文件服务器的路径（图片名称，图片url地址），我们需要根据文件名查找该文件所在文件服务器上的路径，数据量大概有2000W条左右，按照我们约定的规则进行分库，规则就是随机分配，我们可以部署8台缓存服务器，每台服务器大概含有500W条数据，并且进行主从复制。

(2000万条数据，8台redis服务器，分为4主4从，4组，redis随机存储，最多使用四次查询才能查到)

 

由于规则是随机的，所以我们的一条数都有可能存储在任何一组Redis中，例如上图我们用户查找一张名称为”a.png”的图片，由于规则是随机的，我们不确定具体是在哪一个Redis服务器上的，因此我们需要进行1、2、3、4，4次查询才能够查询到（也就是遍历了所有的Redis服务器），这显然不是我们想要的结果，有了解过的小伙伴可能会想到，随机的规则不行，可以使用类似于数据库中的分库分表规则：按照Hash值、取模、按照类别、按照某一个字段值等等常见的规则就可以出来了！好，按照我们的主题，我们就使用Hash的方式。

(随机存储规则不行，使用Hash算法进行优化，快速定位缓存中的资源；无需在对整个redis集群进行遍历)

 

为Redis集群使用Hash算法