redis集群模式下，希望在多个slot都建立副本数据，key怎么设计？-灵析社区

最近看了一下docker搭建redis集群的知识，我来自己回答一下这个问题吧。 ## 哈希槽原理 首先redis cluster会创建[0,16383]哈希槽，供多个集群分片使用。 当set Key Value保存数据时，redis会使用**★【CRC16算法】★** ，计算key的hash值。 具体公式 ： **_槽位 = CRC16.crc16(key) % 16384_** > _（具体算法可参考jar包【io.lettuce:lettuce-core】中的**SlotHash.getSlot("Key")** > 方法，只需要项目依赖jar包【spring-boot-starter-data-redis】，就可以引入lettuce的核心组件）_ ## 后缀拼接序号方案（行不通） 所以直接在将key拼接数字后缀，形成key-1，key-2，key-3，最终形成的hash并不能保证分别落在不同的分区哈希槽上，来降低热点数据key在单个节点的负载。参考如下代码： import io.lettuce.core.cluster.SlotHash; public class TestHashSlot { public static void main(String[] args) { /* redis集群中3个主节点的槽位 分片1：[0,5460] 分片2：[5461,10922] 分片3：[10923,16383] */ String mykey = "Key-Test"; System.out.println(SlotHash.getSlot(mykey+"01"));// 6582 插入到分片2 System.out.println(SlotHash.getSlot(mykey+"02"));// 10709 插入到分片2 System.out.println(SlotHash.getSlot(mykey+"03"));// 14836 插入到分片3 } } 综上，通过key拼接数字后缀并不能在redis集群模式下，实现副本key在多个节点上的平均分布。 ## 其他解决方案： ### 【方案1】引入额外的redis服务单独存储热点数据 此时： * 第一部分：redis使用集群模式，通过分配哈希槽，来实现海量key的分布式存储 * 第二部分：redis建立多个独立的主从，每个主从中，都具有相同的热点数据副本，插入时全部插入，读取时随机读取一个。  ### 【方案2】本地缓存法（即二级缓存） 直接使用本地缓存，比如ehcache，当读取高频热点数据时，直接内存中读取。可以设置较短的过期时间，只要数据一直高频访问，就不会过期。在高频读取场景下，节省了reids的网络io成本，更推荐