Redis分布式存储与寻址算法是一个重要的面试问题，它可以帮助你了解Redis的工作原理以及如何有效地使用它来存储和检索数据。以下是一些常见的Redis分布式寻址算法：
- 哈希算法
Redis Cluster 使用 哈希算法 来决定一个 key 应该被存储在哪个节点。这种算法将 key 的名字进行哈希运算，然后映射到集群的节点。
public long hash(String key) {
return key.hashCode(); /
}
public long getNodeIndex(String key) {
long hash = hash(key);
return Math.abs(hash % nodeCount);
}- 一致性哈希算法
一致性哈希算法 可以解决哈希算法带来的问题，当有节点加入或离开集群时，只有很少的 key 会受到影响。
public class Node {
public int hash;
}
public class Key {
public int hash;
public boolean isLess(Key other) {
return this.hash < other.hash;
}
}
public class ConsistentHash {
private TreeSet<Node> nodes = new TreeSet<>();
public void addNode(Node node) {
nodes.add(node);
}
public void removeNode(Node node) {
nodes.remove(node);
}
public Node getNode(Key key) {
Node node = nodes.ceiling(new Node(key.hash));
return node != null ? node : nodes.first();
}
}- 虚拟节点
为每个实际节点分配多个虚拟节点，可以提高系统的可用性和数据分布的均匀性。
public class VirtualNode {
public int hash;
public Node realNode;
}
public class VirtualNodeManager {
private TreeSet<VirtualNode> virtualNodes = new TreeSet<>();
public void addRealNode(Node realNode, int virtualNodesCount) {
for (int i = 0; i < virtualNodesCount; i++) {
virtualNodes.add(new VirtualNode(realNode, i));
}
}
public VirtualNode getVirtualNode(Key key) {
VirtualNode node = virtualNodes.ceiling(new VirtualNode(key.hash));
return node != null ? node : virtualNodes.first();
}
}这些算法的核心就是找到一种方法，将 key 映射到 Redis 节点，并且在节点变动时尽可能地保持这种映射关系的稳定性。在实际的 Redis 分布式环境中，通常会使用 Redis Cluster 自带的哈希槽算法或者是一致性哈希算法来进行数据的分布和寻址。