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下文给大家带来redis是怎么样实现负载均衡的,希望能够给大家在实际运用中带来一定的帮助,负载均衡涉及的东西比较多,理论也不多,网上有很多书籍,今天我们就用创新互联在行业内累计的经验来做一个解答。
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在web项目里出现高并发时,可以通过负载均衡来处理,redis的插槽分配机制就是一个负载均衡的模式
redis插槽分配机制:
在redis官方给出的集群方案中,数据的分配是按照槽位来进行分配的,每一个数据的键被哈希函数映射到一个槽位,redis-3.0.0规定一共有16384个槽位,当然这个可以根据用户的喜好进行配置。当用户put或者是get一个数据的时候,首先会查找这个数据对应的槽位是多少,然后查找对应的节点,然后才把数据放入这个节点。这样就做到了把数据均匀的分配到集群中的每一个节点上,从而做到了每一个节点的负载均衡,充分发挥了集群的威力。
public static void main(String[] args) { Listshards = new ArrayList (); shards.add(new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6379)); shards.add(new JedisShardInfo("127.0.0.1", 6380)); ShardedJedisPool sjp = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), shards); ShardedJedis shardClient = sjp.getResource(); try { shardClient.set("A", "123"); shardClient.set("B", "234"); shardClient.set("C", "345"); try { System.out.println(shardClient.get("A")); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } try { System.out.println(shardClient.get("B")); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } try { System.out.println(shardClient.get("C")); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { sjp.returnResource(shardClient); } } }
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