redis集群key的打散

问题：

有n个分片的key，key需要记录业务标识，日期和分片id，大致是这样commonStock:uspAward:20221124:1，怎样去设置redis的key，可以更加均衡地设置到redis集群中不同的节点上？

1、如何确定key的会落在redis集群的哪个槽点（slotid）

redis集群中根据key的slotId决定将key存储在集群哪个节点的slot段中。redis集群计算key的slotId方法：CRC16(key)%16384，可以使用lettuce的java客户端计算键的槽值，如：CRC16.crc16("xxxxx".getBytes())%16384

2、找dba要来一份线上的redis集群各个机器的slot分布情况，比如这样：

						String slot1 = "10376,15566-16383";
            String slot2 = "0-182,378-560,819-1089,1638-1818,8465";
            String slot3 = "2458-2460,4656,7773-8192,10104-10194,10649,11089-11288,13765-13867";
						......

测试代码如下：

 @Test
    public void test() {
        try {

            String slot1 = "10376,15566-16383";
            String slot2 = "0-182,378-560,819-1089,1638-1818,8465";
            String slot3 = "2458-2460,4656,7773-8192,10104-10194,10649,11089-11288,13765-13867";
        		....//省略实际的slot分布，这里输入实际的即可
            List<String> slotList = new ArrayList<>();
            slotList.add(slot1);
            slotList.add(slot2);
            slotList.add(slot3);
         		......//省略实际的slot分布，这里输入实际的即可

            Set<String> totalShardingList = new HashSet<>();//汇总实际一共可以落到多少个机器

//            String keyFormat = "commonStock:uspAward:%s:%s";
            String keyFormat = "%s:%s:commonStock:uspAward"; //尝试各种不同格式的key
            for(int i=0; i<40; i++){
                String key = String.format(keyFormat, i, "20221124");
                String slot = getSlotBySlotId(key, slotList);//计算落在哪台机器
                totalShardingList.add(slot);
            }

            System.out.println("========size=====" + totalShardingList.size());

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private String getSlotBySlotId(String key, List<String> slotList) {

        int slotId = CRC16.crc16(key.getBytes()) % 16384;
        for (String slotStr : slotList) {
            String[] arr = slotStr.split(",");
            for (String one : arr) {
                if (one.contains("-")){
                    String[] slotIdRangeArr = one.split("-");
                    Integer minSlotId = Integer.valueOf(slotIdRangeArr[0]);
                    Integer maxSlotId = Integer.valueOf(slotIdRangeArr[1]);

                    if (slotId >= minSlotId && slotId <= maxSlotId){
                        return slotStr;
                    }
                }else{
                    if (slotId == Integer.valueOf(one).intValue()){
                        return slotStr;
                    }
                }
            }
        }
        return null;
    }

3、实测：

下面的分片N个，表示分片id取1-N，比如分片20个，指的是分片id取值1到20，另外假设redis集群机器数为20个

实验1：

key=commonStock:uspAward:(分片id):(yyyyMMdd) ，分片20个，最终打散到10个机器，节点利用率50%

实验2：

key=commonStock:uspAward:(分片id):(yyyyMMdd)，分片40个，最终打散到19到20个机器，节点利用率95%左右

实验3：

key=(分片id):(yyyyMMdd):commonStock:uspAward ，分片20个，最终打散到15个机器，节点利用率75%

实验4：

key=(分片id):(yyyyMMdd):commonStock:uspAward ，分片40个，最终打散到19到20个机器，节点利用率95%左右

4、总结：

所以，尽量增加key的分片数，可以提高节点的利用率，key里面的的常量值在前或者后有影响，但是没有直接增加分片数效果好