分布式路由算法
1、硬Hash算法：
即hash(routeKey)%dbSize，首先对路由Key进行Hash，然后对机器数量求余，这种分布式路由算法非常简单，同时也极其容易理解。
我们可以看一下MySQL分库分表中间件Shark的路由算法：
这种分布式路由算法尽管简单，但随着后续数据持续膨胀，一旦达到单表存储容量上线，我们仍然需要再次进行水平扩容，但这时的数据迁移成本就显得非常昂贵了。假设从32个库水平扩展到64个库(伸缩都如此)，假设原routeKey是路由到第14个库上，现在却路由到了第45库上，采用硬Hash算法，严重依赖节点数量，基本上所有的数据都需要进行一次彻底的迁移，否则历史数据将无法成功命中。
2、预分桶算法：
预分桶算法介于硬Hash算法与一致性Hash算法之间，算是取得一个平衡(对于历史数据的迁
移而言，硬Hash算法是全迁移，而一致性Hash算法则是部分迁移)，尽管牺牲了一定的灵活性，但是相较而言，数据的管理成本将会变得更低。因为硬Hash算法与强一致性Hash算法都是站在具体的数据维度上，而预分桶算法则是在数据被包裹的基础之上以slot为维度(尽管也是需要数据全部迁移，但只需要迁移上层的一段slot)。
redis docRedis3.x以上版本提供了cluster功能，实际上这却是一个服务端的sharding操作。一共划分了16384个slot，假设redis有3台集，那么理论上这16384个slot将会均匀分布给这3个节点，每个redis节点负责存储一段区间内的数据，通过阅读Jedis客户端源码，我们不难发现，在做数据路由的时候，采用的做法是：
只需要算出routeKey对应的slot是哪一个，即可知道对应的Redis节点是哪一个，并且16384个slot是一开始就固定的，不会因为节点的伸缩而变化，也就是说，某个key一开始路由到第2048slot上，那么它永远也只会路由到这个固定的slot上，当运维同学扩容节点时，把slot移走就行了，不需要关心那么多具体的数据应该怎么迁移。

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