在緩存應(yīng)用層面，如何保證數(shù)據(jù)訪問的平橫性，單調(diào)性？

平橫性：主要是數(shù)據(jù)的平均分布，及當(dāng)集群中某一個緩存服務(wù)失效，數(shù)據(jù)也能夠正常分布

單調(diào)性：當(dāng)數(shù)據(jù)插入某個緩存之后，再次調(diào)用，同樣會落到對應(yīng)的緩存上面。

兩個算法比較：

consistent hashing：通常做法就是通過一個環(huán)狀來對緩存的key進行均橫分布，如果不能命中，查找相鄰節(jié)點。另外，通過虛擬結(jié)點部分解決

數(shù)據(jù)的平橫性問題（不能根本解決）。因為，節(jié)點如果失效較多，數(shù)據(jù)還是不均橫。

RendezvousHash：HRW，高可能隨機權(quán)重算法，這個算法的NB之處就在于解決了上面兩個問題。

看圖：

可以看出，完勝。

我們代碼中如何操作：

1 初始化

2 通過KEY取對應(yīng)的hash

3 與業(yè)務(wù)中的REDIS緩存實例進行映射

這樣，redis就可以橫向擴展了。