redis集群模式下，希望在多个slot都建立副本数据，key怎么设计？

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