Redis集群槽点分配的优化实践（redis集群槽点分配）

Redis集群通过把大量节点汇集到一起，来提升缓存系统的处理能力，进而提高服务的吞吐量和性能，同时也增加了缓存系统的稳定性和可用性。但是当Redis缓存处理的数据规模和压力都很大的情况下，这时候就必须要考虑如何优化Redis集群以提升运行效率。本文通过深入分析 16383 个槽点分配的算法，把数据均匀分布到每个Redis实例，从而最大程度地提高Redis集群的性能。

Redis集群把数据分布到所有节点中，使得每个节点能同时负责处理部分key，所以每个节点处理负载和压力都很小，也就不会造成瓶颈。而且每个节点只负责处理部分key，所以在集群每增加一台机器的情况下，key的分布也就更加均匀了。

Redis集群共有 16383 个槽点，每个槽点都负责处理不同的key。要想使得每个Redis实例所负责的槽点都有均匀的分布，可以使用以下算法进行操作：

对集群进行枚举，得到其可以容纳的节点实例的数量；

遍历节点实例，分配每个节点实例可以处理的槽点数，将其添加至结果中；

查找节点实例已经处理的槽点数，找出剩余没有分配槽点的节点实例；

根据找出的节点实例，将其剩余的槽点数分配至其他节点实例中，完成槽点的均匀分布。

以下是代码实现示例：

//计算每个节点应该分到的槽点数
int[] slotNums = new int[nodes.size];
int slotNum = 16383;

for(int i=0; i
    int nodeSlots = (int)Math.ceil(slotNum/nodes.size);
    slotNums[i] = nodeSlots;
    slotNum -= nodeSlots;
}

//分配剩余的槽点
int index = 0;
while(slotNum > 0) {
    slotNums[index] ++;
    slotNum --;
    index ++;
    if(index == nodes.size) {
            index = 0;
    }
}