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<强>复述,负载均衡
在web项目里出现高并发时,可以通过负载均衡来处理,复述的插槽分配机制就是一个负载均衡的模式
复述,插槽分配机制:
在复述,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。当用户把或者是得到一个数据的时候,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。
公共静态void main (String [] args) {
List碎片=new ArrayList ();
碎片。添加(新JedisShardInfo (“127.0.0.1", 6379));
碎片。添加(新JedisShardInfo (“127.0.0.1", 6380));
ShardedJedisPool sjp=new ShardedJedisPool(新JedisPoolConfig(),碎片);
ShardedJedis shardClient=sjp.getResource ();
尝试{
shardClient.set (“A",“123“);
shardClient.set (“B",“234“);
shardClient.set (“C",“345“);
尝试{
System.out.println (shardClient.get (“A"));
}捕捉(异常e) {
e.printStackTrace ();
}
尝试{
System.out.println (shardClient.get (“B"));
}捕捉(异常e) {
e.printStackTrace ();
}
尝试{
System.out.println (shardClient.get (“C"));
}捕捉(异常e) {
e.printStackTrace ();
}
}捕捉(异常e) {
e.printStackTrace ();
最后}{
sjp.returnResource (shardClient);
}
}
} 以上就是复述,如何实现负载均衡的详细内容,更多请关注其它相关文章!
