面试题：

1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个缓存案例？

答：单机单台100%是不可能的。肯定是分布式缓存的。那么用Redis如何落地？

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怎么领券？

一般有三种方案：

哈希取余分区；一致性哈希算法分区；哈希槽分区。如下图：

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哈希取余分区：

对redis的key进行hash后和机器总数取余。公式：has(key)%N

这种分区算法的优点：

简单粗暴，直接有效。只需要预估好数据规划好节点。就能保证一段时间的数据支撑。使用HASH算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求，起到负载均衡+分而治之的作用。

缺点：

原来规划后的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了。不管是扩容还是缩容，每次数据变更导致几点有变动，映射关系需要重新进行计算。在服务器个数固定不变的时候没问题。如果需要弹性扩容或者故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化。此时地址经过某个redis机器宕机了。由于机器总数量发生了变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌啊！！

一致性哈希算法分区：

一致性hash算法是什么？

一致性hash算法在1997年麻省理工学院提出的，设计目标是为了解决：

分布式缓存数据变动和映射问题。某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余就出问题了。

一致性hash算法能干嘛？

提出一致性hash解决方案。目的是当服务器个数发生变动的时候，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系。

都有哪些步骤？

3大步骤。

1：算法构建一致性哈希环；

一致性哈希算法必然有个hash函数并安装算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为hash空间，范围是[0,2^32-1]，这是一个线性空间，但是在算法中，通过适当的逻辑控制将其首尾相连（0=2^32）,这样在逻辑上，就形成了一个环形的空间。

一致性哈希环也是使用的取模的方方，是对2^32取模。一致性hash算法将这个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，整个哈希环是按照顺时针方法组织的。如下图：

2：服务器IP节点映射

将集群中的各个IP节点映射到环上的某一个位置。将各个服务器使用hash进行一个hash.(具体可以选择服务器的IP或者主机名称作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈