在Redis集群中，会有很多个分片，如果此时利用Jedis来操作此Redis集群，那么他会把数据路由到不到的分片上。而且如果动态的往集群中增加分片，也不会影响Jedis的功能。究竟是怎么做到的呢？
由于最近公司要集中迁移redis集群，也就是把旧集群的数据迁移到Redis Cluster中，就需要我们自己来整理数据。刚好我这里有个库存热点数据，我们叫做A吧，这个A在Redis集群中，每个分片上都有数据。比如，Redis集群有4个片，而我总库存量为1000，那么会在4个片上放上Key A，每个A中库存量为250.
新的Redis cluster，为了防止热点库存问题，也就申请了4个cluster，每个cluster相当于之前的一个分片。数据在写入的时候，每个cluster会写一个key A，库存量为250.
现在问题来了，有一些Key，比如说B，在原来的Redis集群中，是利用Jedis路由来导向某一片写入的，假设这里写入的是第3片。如果迁移到新的4个Redis cluster中，势必需要写到第三个Redis Cluster中。因为数据迁移，肯定是第一片redis数据迁移到第一个Cluster，第二片redis数据迁移到第二个Cluster，以此类推。
所以这里需要我们来实现和Jedis一样的路由算法，按照Jedis提供的类，我们实现如下：
首先，定义好ShardNode，继承自Jedis的ShardInfo：
public class ShardNode implements ShardInfo {
public ShardNode(String index, Cluster cluster) {
this.index = index;
this.cluster = cluster;
}
private String index;
private Cluster cluster;
@Override
public int getWeight() {
return 1;
}
@Override
public String getName() {
return null;
}
public Cluster getCluster() {
return cluster;
}
public void setCluster(Cluster cluster) {
this.cluster = cluster;
}
public String getIndex() {
return index;
}
public void setIndex(String index) {
this.index = index;
}
}
注意，getName方法里面一定要return null, 这样就会根据配置的分片的数量先后顺序来运算哈希key。具体源码如下（翻看KetamaHashing类的源码）：
protected void initialize(List<T> shards) {
Charset charset = Charset.forName("utf-8");
String key = null;
for(int i = 0; i < shards.size(); ++i) {
T shardInfo = (ShardInfo)shards.get(i);
if (shardInfo == null) {
throw new IllegalArgumentException("shard element #" + i + " is null.");
}
AtomicReference<T> wrapper = new AtomicReference(shardInfo);
this.originals.add(wrapper);
for(int n = 0; n < 160 * shardInfo.getWeight(); ++n) {
if (shardInfo.getName() == null) {
key = "SHARD-" + i + "-NODE-" + n;
} else {
key = shardInfo.getName() + "*" + shardInfo.getWeight() + n;
}
this.nodes.put(this.algo.hash(key.getBytes(charset)), wrapper);
}
}
}
注意我标黄颜色部分，正式因为shardInfo.getName为null，所以我们的路由算法才能够按照配置的分片顺序进行路由。
然后进行实现即可：
public Cluster getCluster(String key) {
KetamaHashing ketamaHashing = new KetamaHashing(shardNodes, new MurmurHash());
ShardNode shard = (ShardNode) ketamaHashing.getShardInfo(key.getBytes());
return shard.getCluster();
}
这样我们就可以通过key来获取新的Redis Cluster实例了。通过测试用例结果，我们也可以看出Jedis路由算法和我们所写的路由算法是一致的。
@Test
public void testJedisHash() {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
map.put("192.168.155.84:6379", "0");
map.put("192.168.155.84:6390", "1");
map.put("192.168.155.85:6379", "2");
map.put("192.168.155.85:6390", "3");
String key;
List<String> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
key = UUID.randomUUID().toString();
ShardNode cluster = storeJimdbs.getShardNode(key);
ShardInfo redisShard = jrc.getShardInfo(key);
String shardKey = redisShard.toString().split("/")[0];
if (cluster.getIndex().equals(map.get(shardKey))) {
list.add("OK");
} else {
System.out.println("NNNNNNNotMatch!!!!!!!");
}
}
System.out.println(list.size());
}
最后运算出来的结果是1000，也就是说1000个随机key，利用Jedis路由算法操作，利用我们写的路由算法操作，其实是打到相同的分片序号上的。
也就是0号分片对应0号cluster。
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