Redis集群分片实现性能提升（redis集群分片增加）

Redis集群由多台服务器搭建而成，支持服务器之间多重数据复制，具有很强的可伸缩性。然而，如何实现Redis集群性能优化依然是一个重要的议题。其中， Redis集群实现分片是一个经常被提及的实现方案。

Redis集群的分片定义，是指把物理上的多台Redis机器逻辑上的数据划分到每台机器上，每台机器上存放额定规模的数据，实现数据的分散式存储。这样，一台机器存储的数据并不会太大，当有新的数据加入时，可以维护其性能，从而实现扩容。

实现分片需要开发者进行具体实施数据分片算法，主要分为代理-分片算法和客户端-分片算法，两者之间有一定的区别。

代理-分片算法建议Redis集群中加入一个或多个代理服务器，用于控制客户端的访问，代理服务器可以根据Redis集群的节点、负载情况等，对客户端的访问进行调度，同步和及时转发对其它节点数据的请求。

客户端-分片算法是把分片负载均衡的工作放在客户端实现，客户端需要提前建立全局映射关系，根据请求key选择合适的节点，确保请求能够把握相应节点上的数据。

下面通过一个示例代码来演示如何实现Redis集群分片：

import redis
 
# 初始化客户端并连接 Redis3.0集群,注意 ip:端口 格式
conn = redis.Redis(host=‘192.168.0.1’, port=6379)
 
# 设置一个 Hash 类型的基本数据
key = 'user_info'
value_dict = {'name':'Lobellia', 'age':18}
 
# 写入数据
for field,value in value_dict.items():
    conn.hset(key, field, value)
 
# 读取数据
for field in value_dict.keys():
    value = conn.hget(key, field)
    print(field,':',value)

以上代码通过初始化客户端连接Redis集群，并设置一个Hash类型的基本数据，最后读取数据来实现Redis集群分片。

Redis集群实现分片是优化Redis集群性能的常用手段。开发者可以灵活运用客户端-分片算法和代理-分片算法，更优雅的实现Redis集群分片，进而提升性能。

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