一致性哈希与Redis的结合应用（一致性哈希应用redis）

一致性哈希与Redis的结合应用

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一致性哈希算法是分布式系统中常见的一种负载均衡算法，它的优势是可以轻松支持服务器增删，而不需要应用重新分配资源，做到动态负载均衡。搭配Redis作为存储系统，可以更加容易的构建可靠的分布式系统。

一般来说，分布式系统中，会有多个服务器来提供同样的服务，但是怎样分散访问压力，消除单服务器无法胜任的压力？ 这个时候一致性哈希算法就派上用场了。

一致性哈希的实现原理是把一个Key根据哈希函数计算一个哈希值，哈希于N台服务器中，可以保证原则性非常高，就是精确分发，不会随机分发，每个节点处理请求几率完全均等。

而采用Redis作为存储系统，可以有效的缩短读取时间，结合哈希算法，可以实现多个服务器的动态负载均衡，就能较好的承受压力，而不会因为请求超量而奔溃。

下图为Redis+一致性哈希算法的使用Demo：

// 初始化一致性哈希算法
ConsistentHash consistentHash = new ConsistentHash(); 
// 将节点添加到一致性哈希中 
consistentHash.addNode("Node1");  
consistentHash.addNode("Node2");
// 根据key选择某个节点
String selectNode = consistentHash.selectNode("key");  
// 连接Redis，向Redis中存储数据 
RedisClient redisClient = new RedisClient();
redisClient.connect(selectNode, 6379);
//向Redis中存储数据 
redisClient.set("key", "value");

一致性哈希的结合Redis的应用实例可用于很多领域，比如构建分布式缓存系统，在电子商务行业，一致性哈希算法可以有效的将流量平均的分发到多台服务器中，从而更好的服务客户。

一致性哈希算法结合Redis，可以轻松的构建大规模的可扩展的分布式系统，有着良好的伸缩性。相信在未来，它会更加继续发挥着重要作用。

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