當單機redis已經不能抗住一批量使用者，顯然，我們需要考慮水平方面的處理。作為spring的長期追隨者，我發現他提供的spring-data-redis並沒有分片的實現。於是，我在他的基礎之前，建立了乙個hash對映，某一類的key，可以定位到其中乙個redistemplate，這樣可以較好的處理，降低單個redis的負載。但是，一開始，我是使用醜陋的取模演算法，處理對映關係，後來發現，如果出現節點的變動，這是乙個不能忍受的問題。再後來，引入一致性hash，是可以解決節點變動問題，另外從資料的均衡性上來講，引入虛擬節點貌似很好的fix了這些問題。在參考了這個鏈結上的說明後，結合實際情況，因為我現在的節點不多（1000級節點很快），我決定選用rendezvoushash。
1 例項化
2 實始化節點
3測試用例
4 結果
使用GraphEdit使用
1 註冊元件。其實乙個filter就是乙個com元件，所以使用之前需要註冊，可以有兩種方法對元件進行註冊。1.直接使用命令。命令列下輸入 regsvr32 hqtlystd.ax 編譯之後你會在工程目錄下的debug中找到hqtlystd.ax，這個就是要用的filter 即可註冊成功。2.vc6....
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