为什么Redis集群的最大槽数是16384个？

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-10-08 23:03 34阅读 0赞

### 一、Redis集群是什么？ ###

由于数据量过大，单个master复制集难以承担，因此需要多个master进行承担工作，每个master存储部分数据，这就是Redis集群。

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Redis集群包含多个master，一个master对应多个slave，由于集群自带故障转移机制，因此Redis集群不用再使用哨兵sentinel功能。

Redis Cluster是Redis3.0引入的一种无中心化的集群，客户端可以向任何一个节点通信，不同节点间的数据不互通，Redis Cluster将数据的key通过将CRC16算法的结果取模16383后，分给16384个slot槽，集群的每个节点负责一部分hash槽，节点只负责管理映射到这个槽的KV数据，对于不是当前槽的KV数据，会向客户端发送一个MOVED，表示需要客户端重新重定向到其它节点。

使用Redis集群时，我们将需要存储的数据分配到多台Redis服务器上，称为分片。

#### 数据如何分片？ ####

对key进行CRC16(key)算法处理并通过对总分片数量取模，然后使用确定性哈希函数，将指定的key多次映射到同一个分片上。这种模式下，在进行服务器扩容的时候，不会影响集群的使用状态。

Redis集群不保证强一致性，在特定条件下，Redis集群可能会丢掉一些命令。

### 二、slot槽位映射的方式 ###

#### 1、哈希取余分区 ####

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哈希取余分区的优点是分配均匀，使用hash(key)/3的形式让固定的一部分请求存入指定的master，每台master处理一部分数据，起到了负载均衡的效果。

哈希取余分区最大的缺点就是不方便扩容，当需要扩容时，映射关系需要进行重新计算。

#### 2、一致性哈希算法 ####

（1）一致性哈希算法是什么？

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题。 在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表( Distributed Hash Table，DHT) 中存在的动态伸缩等问题。

一致性哈希算法将整个哈希值空间映射成一个虚拟的圆环，整个哈希空间的取值范围为`0~2^32^-1`，整个空间按顺时针方向组织，`0~2^32^-1`在零点中方向重合。

接下来使用如下算法对服务请求进行映射，将服务请求使用哈希算法算出对应的hash值，然后根据hash值的位置沿圆环顺时针查找，第一台遇到的服务器就是所对应的处理请求服务器。

当增加一台新的服务器，受影响的数据仅仅是新添加的服务器到其环空间中前一台的服务器（也就是顺着逆时针方向遇到的第一台服务器）之间的数据，其他都不会受到影响。

综上所述，**一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。**

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（2）一致性哈希算法的优点