问题描述

在使用Spring Boot和Lettuce来访问Redis分片集群时，数据分布不均匀可能会导致部分分片节点负载过高。本文将介绍如何通过一致性哈希算法来实现数据均匀分布，以解决这个具体问题。

方案介绍

一致性哈希算法

一致性哈希算法是一种用于分布式系统中数据分片的算法，它通过将数据和节点映射到一个固定的哈希环上，使得任意数据能够均匀地分布在节点上。在Redis分片集群中，我们可以通过一致性哈希算法来确定将数据存储在哪个分片节点上。

一致性哈希算法的核心思想是将节点和数据都映射到一个固定范围的哈希环上。当需要存储或查询数据时，算法会根据数据的哈希值在环上找到最近的节点，然后将数据存储在该节点上。这样可以保证数据的均匀分布，并且在节点变动时，只需要重新映射少量的数据即可。

方案实现

1. 引入Lettuce和一致性哈希算法库

在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加Lettuce和一致性哈希算法库的依赖：

<!-- Lettuce -->
<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
</dependency>

<!-- 一致性哈希算法库 -->
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
</dependency>

2. 配置Redis连接和分片节点信息

在Spring Boot项目的application.properties文件中添加Redis连接和分片节点信息：

# Redis连接信息
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

# 分片节点信息
redis.cluster.nodes=node1:6379,node2:6379,node3:6379

3. 实现一致性哈希算法

创建一个名为ConsistentHashing的类，用于实现一致性哈希算法：

import com.google.common.hash.Hashing;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHashing {
    private SortedMap<Integer, String> circle = new TreeMap<>();
    private List<String> nodes;  // 分片节点列表
    private static final int VIRTUAL_NODES = 100;  // 虚拟节点数

    public ConsistentHashing(List<String> nodes) {
        this.nodes = nodes;
        initCircle();
    }

    // 初始化哈希环
    private void initCircle() {
        for (String node : nodes) {
            for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++) {
                int hashCode = Hashing.murmur3_32().hashString(node + i, StandardCharsets.UTF_8).asInt();
                circle.put(hashCode, node);
            }
        }
    }

    // 获取数据应存储的节点
    public String getNode(String key) {
        if (circle.isEmpty()) {
            return null;
        }
        int hashCode = Hashing.murmur3_32().hashString(key, StandardCharsets.UTF_8).asInt();
        if (!circle.containsKey(hashCode)) {
            SortedMap<Integer, String> tailMap = circle.tailMap(hashCode);
            hashCode = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
        }
        return circle.get(hashCode);
    }
}

4. 修改Redis访问工具类

修改Redis访问工具类，通过一致性哈希算法来确定数据存储和查询的分片节点：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisClusterConfiguration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;

@Component
public class RedisUtils {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    @Autowired
    private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;

    private ConsistentHashing consistentHashing;

    public RedisUtils() {
        List<String> nodes = redisConnectionFactory.getClusterConnection()
                .clusterGetNodes().stream()
                .map(node -> node.getHost() + ":" + node