前言

今天跟小伙伴們一起學(xué)習(xí)Redis的主從、哨兵、Redis Cluster集群。

Redis主從

Redis哨兵

Redis Cluster集群

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1. Redis 主從

面試官經(jīng)常會問到Redis的高可用。Redis高可用回答包括兩個層面，一個就是數(shù)據(jù)不能丟失，或者說盡量減少丟失 ;另外一個就是保證Redis服務(wù)不中斷 。

對于盡量減少數(shù)據(jù)丟失，可以通過AOF和RDB保證。

對于保證服務(wù)不中斷的話，Redis就不能單點部署，這時候我們先看下Redis主從。

1.1 Redsi主從概念

Redis主從模式，就是部署多臺Redis服務(wù)器，有主庫和從庫，它們之間通過主從復(fù)制，以保證數(shù)據(jù)副本的一致。

主從庫之間采用的是讀寫分離 的方式，其中主庫負(fù)責(zé)讀操作和寫操作，從庫則負(fù)責(zé)讀操作。

如果Redis主庫掛了，切換其中的從庫成為主庫。

1.2 Redis 主從同步過程

Redis主從同步包括三個階段。

第一階段：主從庫間建立連接、協(xié)商同步。

從庫向主庫發(fā)送psync 命令，告訴它要進行數(shù)據(jù)同步。

主庫收到 psync 命令后,響應(yīng)FULLRESYNC命令（它表示第一次復(fù)制采用的是全量復(fù)制 ），并帶上主庫runID和主庫目前的復(fù)制進度offset。

第二階段：主庫把數(shù)據(jù)同步到從庫，從庫收到數(shù)據(jù)后，完成本地加載。

主庫執(zhí)行bgsave命令，生成RDB文件，接著將文件發(fā)給從庫。從庫接收到RDB 文件后，會先清空當(dāng)前數(shù)據(jù)庫，然后加載 RDB 文件。

主庫把數(shù)據(jù)同步到從庫的過程中，新來的寫操作，會記錄到replication buffer。

第三階段，主庫把新寫的命令，發(fā)送到從庫。

主庫完成RDB發(fā)送后，會把replication buffer中的修改操作發(fā)給從庫，從庫再重新執(zhí)行這些操作。這樣主從庫就實現(xiàn)同步啦。

1.3 Redis主從的一些注意點

1.3.1 主從數(shù)據(jù)不一致

因為主從復(fù)制是異步進行的，如果從庫滯后執(zhí)行，則會導(dǎo)致主從數(shù)據(jù)不一致 。

主從數(shù)據(jù)不一致一般有兩個原因：

主從庫網(wǎng)路延遲。

從庫收到了主從命令，但是它正在執(zhí)行阻塞性的命令（如hgetall等）。

如何解決主從數(shù)據(jù)不一致問題呢？

可以換更好的硬件配置，保證網(wǎng)絡(luò)暢通。

監(jiān)控主從庫間的復(fù)制進度

1.3.2 讀取過期數(shù)據(jù)

Redis刪除數(shù)據(jù)有這幾種策略：

惰性刪除：只有當(dāng)訪問一個key時，才會判斷該key是否已過期，過期則清除。

定期刪除：每隔一定的時間，會掃描一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫的expires字典中一定數(shù)量的key，并清除其中已過期的key。

主動刪除：當(dāng)前已用內(nèi)存超過最大限定時，觸發(fā)主動清理策略。

如果使用Redis版本低于3.2，讀從庫時，并不會判斷數(shù)據(jù)是否過期，而是會返回過期數(shù)據(jù) 。而3.2 版本后，Redis做了改進，如果讀到的數(shù)據(jù)已經(jīng)過期了，從庫不會刪除，卻會返回空值，避免了客戶端讀到過期數(shù)據(jù) 。

因此，在主從Redis模式下，盡量使用 Redis 3.2 以上的版本。

1.3.3 一主多從，全量復(fù)制時主庫壓力問題

如果是一主多從模式，從庫很多的時候，如果每個從庫都要和主庫進行全量復(fù)制的話，主庫的壓力是很大的。因為主庫fork進程生成RDB，這個fork的過程是會阻塞主線程處理正常請求的。同時，傳輸大的RDB文件也會占用主庫的網(wǎng)絡(luò)寬帶。

可以使用主-從-從 模式解決。什么是主從從模式呢？其實就是部署主從集群時，選擇硬件網(wǎng)絡(luò)配置比較好的一個從庫，讓它跟部分從庫再建立主從 關(guān)系。如圖：

1.3.4 主從網(wǎng)絡(luò)斷了怎么辦呢？

主從庫完成了全量復(fù)制后，它們之間會維護一個網(wǎng)絡(luò)長連接，用于主庫后續(xù)收到寫命令傳輸?shù)綇膸?，它可以避免頻繁建立連接的開銷。但是，如果網(wǎng)絡(luò)斷開重連后，是否還需要進行一次全量復(fù)制呢？

如果是Redis 2.8之前，從庫和主庫重連后，確實會再進行一次全量復(fù)制，但是這樣開銷就很大。而Redis 2.8之后做了優(yōu)化，重連后采用增量復(fù)制方式，即把主從庫網(wǎng)絡(luò)斷連期間主庫收到的寫命令，同步給從庫。

主從庫重連后，就是利用repl_backlog_buffer 實現(xiàn)增量復(fù)制。

當(dāng)主從庫斷開連接后，主庫會把斷連期間收到的寫操作命令，寫入replication buffer ，同時也會把這些操作命令寫入repl_backlog_buffer 這個緩沖區(qū)。repl_backlog_buffer是一個環(huán)形緩沖區(qū)，主庫會記錄自己寫到的位置，從庫則會記錄自己已經(jīng)讀到的位置。

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2. Redis哨兵

主從模式中，一旦主節(jié)點由于故障不能提供服務(wù)，需要人工將從節(jié)點晉升為主節(jié)點，同時還要通知應(yīng)用方更新主節(jié)點地址。顯然，多數(shù)業(yè)務(wù)場景都不能接受這種故障處理方式。Redis從2.8開始正式提供了Redis哨兵機制 來解決這個問題。

哨兵作用

哨兵模式簡介

哨兵如何判定主庫下線

哨兵模式如何工作

哨兵是如何選主的

由哪個哨兵執(zhí)行主從切換呢？

哨兵下的故障轉(zhuǎn)移

2.1 哨兵作用

哨兵其實是一個運行在特殊模式下的Redis進程。它有三個作用，分別是：監(jiān)控、自動選主切換（簡稱選主）、通知 。

哨兵進程在運行期間，監(jiān)視所有的Redis主節(jié)點和從節(jié)點。它通過周期性給主從庫 發(fā)送PING命令，檢測主從庫是否掛了。如果從庫 沒有在規(guī)定時間內(nèi)響應(yīng)哨兵的PING命令，哨兵就會把它標(biāo)記為下線狀態(tài) ；如果主庫沒有在規(guī)定時間內(nèi)響應(yīng)哨兵的PING命令，哨兵則會判定主庫下線，然后開始切換到選主 任務(wù)。

所謂選主 ，其實就是從多個從庫中，按照一定規(guī)則，選出一個當(dāng)做主庫。至于通知 呢，就是選出主庫后，哨兵把新主庫的連接信息發(fā)給其他從庫，讓它們和新主庫建立主從關(guān)系。同時，哨兵也會把新主庫的連接信息通知給客戶端，讓它們把請求操作發(fā)到新主庫上。

2.2 哨兵模式

因為Redis哨兵也是一個Redis進程，如果它自己掛了呢，那是不是就起不了監(jiān)控的作用啦。我們一起來看下Redis哨兵模式

哨兵模式，就是由一個或多個哨兵實例組成的哨兵系統(tǒng)，它可以監(jiān)視所有的Redis主節(jié)點和從節(jié)點，并在被監(jiān)視的主節(jié)點進入下線狀態(tài)時，自動將下線主服務(wù)器屬下的某個從節(jié)點升級為新的主節(jié)點。，一個哨兵進程對Redis節(jié)點進行監(jiān)控，就可能會出現(xiàn)問題（單點問題）。因此，一般使用多個哨兵來進行監(jiān)控Redis節(jié)點，并且各個哨兵之間還會進行監(jiān)控。

其實哨兵之間是通過發(fā)布訂閱機制 組成集群的，同時，哨兵又通過INFO命令，獲得了從庫連接信息，也能和從庫建立連接，從而進行監(jiān)控。

2.3 哨兵如何判定主庫下線

哨兵是如何判斷主庫是否下線的呢？我們先來了解兩個基礎(chǔ)概念哈：主觀下線和客觀下線 。

哨兵進程向主庫、從庫 發(fā)送PING命令，如果主庫或者從庫沒有在規(guī)定的時間內(nèi)響應(yīng)PING命令，哨兵就把它標(biāo)記為主觀下線 。

如果是主庫被標(biāo)記為主觀下線 ，則正在監(jiān)視這個主庫的所有哨兵 要以每秒一次的頻率，以確認(rèn)主庫是否真的進入了主觀下線 。當(dāng)有多數(shù) 的哨兵（一般少數(shù)服從多數(shù)，由 Redis 管理員自行設(shè)定的一個值 ）在指定的時間范圍內(nèi)確認(rèn)主庫的確進入了主觀下線狀態(tài)，則主庫會被標(biāo)記為客觀下線 。這樣做的目的就是避免對主庫的誤判 ，以減少沒有必要的主從切換，減少不必要的開銷。

假設(shè)我們有N個哨兵實例，如果有N/2+1個實例判斷主庫主觀下線 ，此時就可以把節(jié)點標(biāo)記為客觀下線 ，就可以做主從切換了。

2.4 哨兵的工作模式

每個哨兵以每秒鐘一次的頻率向它所知的主庫、從庫以及其他哨兵實例發(fā)送一個PING命令。

如果一個實例節(jié)點距離最后一次有效回復(fù)PING命令的時間超過down-after-milliseconds選項所指定的值， 則這個實例會被哨兵標(biāo)記為主觀下線。

如果主庫 被標(biāo)記為主觀下線，則正在監(jiān)視這個主庫的所有哨兵要以每秒一次的頻率確認(rèn)主庫的確進入了主觀下線狀態(tài)。

當(dāng)有足夠數(shù)量的哨兵（大于等于配置文件指定的值 ）在指定的時間范圍內(nèi)確認(rèn)主庫的確進入了主觀下線狀態(tài)， 則主庫會被標(biāo)記為客觀下線 。

當(dāng)主庫被哨兵標(biāo)記為客觀下線 時，就會進入選主模式 。

若沒有足夠數(shù)量的哨兵同意主庫已經(jīng)進入主觀下線， 主庫的主觀下線狀態(tài)就會被移除 ；若主庫重新向哨兵的PING命令返回有效回復(fù)，主庫的主觀下線狀態(tài)就會被移除。

2.5 哨兵是如何選主的？

如果明確主庫已經(jīng)客觀下線了，哨兵就開始了選主模式。

哨兵選主包括兩大過程，分別是：過濾和打分 。其實就是在多個從庫中，先按照一定的篩選條件，把不符合條件的從庫過濾 掉。然后再按照一定的規(guī)則，給剩下的從庫逐個打分，將得分最高的從庫選為新主庫

選主時，會判斷從庫的狀態(tài)，如果已經(jīng)下線，就直接過濾 。

如果從庫網(wǎng)絡(luò)不好，老是超時，也會被過濾掉?？催@個參數(shù)down-after-milliseconds，它表示我們認(rèn)定主從庫斷連的最大連接超時時間。

過濾掉了不適合做主庫的從庫后，就可以給剩下的從庫打分，按這三個規(guī)則打分：從庫優(yōu)先級、從庫復(fù)制進度以及從庫ID號 。

從庫優(yōu)先級最高的話，打分就越高，優(yōu)先級可以通過slave-priority配置。如果優(yōu)先級一樣，就選與舊的主庫復(fù)制進度最快的從庫。如果優(yōu)先級和從庫進度都一樣，從庫ID 號小的打分高。

2.6 由哪個哨兵執(zhí)行主從切換呢？

一個哨兵標(biāo)記主庫為主觀下線 后，它會征求其他哨兵的意見，確認(rèn)主庫是否的確進入了主觀下線狀態(tài)。它向其他實例哨兵發(fā)送is-master-down-by-addr命令。其他哨兵會根據(jù)自己和主庫的連接情況，回應(yīng)Y或N（Y 表示贊成，N表示反對票）。如果這個哨兵獲取得足夠多的贊成票數(shù)（quorum配置），主庫會被標(biāo)記為客觀下線 。

標(biāo)記主庫客觀下線的這個哨兵，緊接著向其他哨兵發(fā)送命令，再發(fā)起投票 ，希望它可以來執(zhí)行主從切換。這個投票過程稱為Leader 選舉 。因為最終執(zhí)行主從切換的哨兵稱為Leader，投票過程就是確定Leader。一個哨兵想成為Leader需要滿足兩個條件：

需要拿到num(sentinels)/2+1的贊成票。

并且拿到的票數(shù)需要大于等于哨兵配置文件中的quorum值。

舉個例子，假設(shè)有3個哨兵。配置的quorum值為2。即一個一個哨兵想成為Leader至少需要拿到2張票。為了更好理解，大家可以看下

在t1時刻，哨兵A1判斷主庫為客觀下線 ，它想成為主從切換的Leader，于是先給自己投一張贊成票，然后分別向哨兵A2 和A3發(fā)起投票命令，表示想成為 Leader。

在 t2 時刻，A3 判斷主庫為客觀下線 ，它也想成為 Leader，所以也先給自己投一張贊成票，再分別向 A1 和 A2 發(fā)起投票命令，表示也要成為 Leader。

在 t3 時刻，哨兵A1 收到了A3 的Leader投票請求。因為A1已經(jīng)把票Y投給自己了，所以它不能再給其他哨兵投贊成票了，所以A1投票N給A3。

在 t4時刻，哨兵A2收到A3 的Leader投票請求，因為哨兵A2之前沒有投過票，它會給第一個向它發(fā)送投票請求的哨兵回復(fù)贊成票Y。

在 t5時刻，哨兵A2收到A1 的Leader投票請求，因為哨兵A2之前已經(jīng)投過贊成票給A3了，所以它只能給A1投反對票N。

最后t6時刻，哨兵A1只收到自己的一票Y贊成票，而哨兵A3得到兩張贊成票（A2和A3投的），因此哨兵A3成為了Leader 。

假設(shè)網(wǎng)絡(luò)故障等原因，哨兵A3也沒有收到兩張票 ，那么這輪投票就不會產(chǎn)生Leader。哨兵集群會等待一段時間（一般是哨兵故障轉(zhuǎn)移超時時間的2倍），再進行重新選舉。

2.7 故障轉(zhuǎn)移

假設(shè)哨兵模式架構(gòu)如下，有三個哨兵，一個主庫M，兩個從庫S1和S2。

當(dāng)哨兵檢測到Redis主庫M1出現(xiàn)故障，那么哨兵需要對集群進行故障轉(zhuǎn)移。假設(shè)選出了哨兵3 作為Leader。故障轉(zhuǎn)移流程如下：

從庫S1解除從節(jié)點身份，升級為新主庫

從庫S2成為新主庫的從庫

原主節(jié)點恢復(fù)也變成新主庫的從節(jié)點

通知客戶端應(yīng)用程序新主節(jié)點的地址。

故障轉(zhuǎn)移后：

3.Redis Cluster集群

哨兵模式基于主從模式，實現(xiàn)讀寫分離，它還可以自動切換，系統(tǒng)可用性更高。但是它每個節(jié)點存儲的數(shù)據(jù)是一樣的，浪費內(nèi)存，并且不好在線擴容 。因此，Reids Cluster集群（切片集群的實現(xiàn)方案） 應(yīng)運而生，它在Redis3.0加入的，實現(xiàn)了Redis的分布式存儲 。對數(shù)據(jù)進行分片，也就是說每臺Redis節(jié)點上存儲不同的內(nèi)容，來解決在線擴容的問題。并且，它可以保存大量數(shù)據(jù) ，即分散數(shù)據(jù)到各個Redis實例，還提供復(fù)制和故障轉(zhuǎn)移的功能。

比如你一個Redis實例保存15G甚至更大的數(shù)據(jù)，響應(yīng)就會很慢，這是因為Redis RDB 持久化機制導(dǎo)致的，Redis會fork子進程完成 RDB 持久化操作，fork執(zhí)行的耗時與 Redis 數(shù)據(jù)量成正相關(guān)。

這時候你很容易想到，把15G數(shù)據(jù)分散來存儲就好了嘛。這就是Redis切片集群 的初衷。切片集群是啥呢？來看個例子，如果你要用Redis保存15G的數(shù)據(jù)，可以用單實例Redis，或者3臺Redis實例組成切片集群 ，對比如下：

切片集群和Redis Cluster 的區(qū)別：Redis Cluster是從Redis3.0版本開始，官方提供的一種實現(xiàn)切片集群 的方案。

既然數(shù)據(jù)是分片分布到不同Redis實例的，那客戶端到底是怎么確定想要訪問的數(shù)據(jù)在哪個實例上呢？我們一起來看下Reids Cluster 是怎么做的哈。

3.1 哈希槽（Hash Slot）

Redis Cluster方案采用哈希槽（Hash Slot），來處理數(shù)據(jù)和實例之間的映射關(guān)系。

一個切片集群被分為16384個slot（槽），每個進入Redis的鍵值對，根據(jù)key進行散列，分配到這16384插槽中的一個。使用的哈希映射也比較簡單，用CRC16算法計算出一個16bit的值，再對16384取模。數(shù)據(jù)庫中的每個鍵都屬于這16384個槽的其中一個，集群中的每個節(jié)點都可以處理這16384個槽。

集群中的每個節(jié)點負(fù)責(zé)一部分的哈希槽，假設(shè)當(dāng)前集群有A、B、C3個節(jié)點，每個節(jié)點上負(fù)責(zé)的哈希槽數(shù) =16384/3，那么可能存在的一種分配：

節(jié)點A負(fù)責(zé)0~5460號哈希槽

節(jié)點B負(fù)責(zé)5461~10922號哈希槽

節(jié)點C負(fù)責(zé)10923~16383號哈希槽

客戶端給一個Redis實例發(fā)送數(shù)據(jù)讀寫操作時，如果這個實例上并沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)，會怎么樣呢？MOVED重定向和ASK重定向了解一下哈

3.2 MOVED重定向和ASK重定向

在Redis cluster模式下，節(jié)點對請求的處理過程如下：

通過哈希槽映射，檢查當(dāng)前Redis key是否存在當(dāng)前節(jié)點

若哈希槽不是由自身節(jié)點負(fù)責(zé)，就返回MOVED重定向

若哈希槽確實由自身負(fù)責(zé)，且key在slot中，則返回該key對應(yīng)結(jié)果

若Redis key不存在此哈希槽中，檢查該哈希槽是否正在遷出（MIGRATING）？

若Redis key正在遷出，返回ASK錯誤重定向客戶端到遷移的目的服務(wù)器上

若哈希槽未遷出，檢查哈希槽是否導(dǎo)入中？

若哈希槽導(dǎo)入中且有ASKING標(biāo)記，則直接操作，否則返回MOVED重定向

3.2.1 Moved 重定向

客戶端給一個Redis實例發(fā)送數(shù)據(jù)讀寫操作時，如果計算出來的槽不是在該節(jié)點上，這時候它會返回MOVED重定向錯誤，MOVED重定向錯誤中，會將哈希槽所在的新實例的IP和port端口帶回去。這就是Redis Cluster的MOVED重定向機制。流程圖如下：

3.2.2 ASK 重定向

Ask重定向一般發(fā)生于集群伸縮的時候。集群伸縮會導(dǎo)致槽遷移，當(dāng)我們?nèi)ピ垂?jié)點訪問時，此時數(shù)據(jù)已經(jīng)可能已經(jīng)遷移到了目標(biāo)節(jié)點，使用Ask重定向 可以解決此種情況。

3.3 Cluster集群節(jié)點的通訊協(xié)議：Gossip

一個Redis集群由多個節(jié)點組成，各個節(jié)點之間是怎么通信的呢？通過Gossip協(xié)議 ！Gossip是一種謠言傳播協(xié)議，每個節(jié)點周期性地從節(jié)點列表中選擇 k 個節(jié)點，將本節(jié)點存儲的信息傳播出去，直到所有節(jié)點信息一致，即算法收斂了。

Gossip協(xié)議基本思想：一個節(jié)點想要分享一些信息給網(wǎng)絡(luò)中的其他的一些節(jié)點。于是，它周期性的隨機選擇一些節(jié)點，并把信息傳遞給這些節(jié)點。這些收到信息的節(jié)點接下來會做同樣的事情，即把這些信息傳遞給其他一些隨機選擇的節(jié)點。一般而言，信息會周期性的傳遞給N個目標(biāo)節(jié)點，而不只是一個。這個N被稱為fanout

Redis Cluster集群通過Gossip協(xié)議進行通信，節(jié)點之前不斷交換信息，交換的信息內(nèi)容包括節(jié)點出現(xiàn)故障、新節(jié)點加入、主從節(jié)點變更信息、slot信息 等等。gossip協(xié)議包含多種消息類型，包括ping，pong，meet，fail，等等

meet消息：通知新節(jié)點加入。消息發(fā)送者通知接收者加入到當(dāng)前集群，meet消息通信正常完成后，接收節(jié)點會加入到集群中并進行周期性的ping、pong消息交換。

ping消息：節(jié)點每秒會向集群中其他節(jié)點發(fā)送 ping 消息，消息中帶有自己已知的兩個節(jié)點的地址、槽、狀態(tài)信息、最后一次通信時間等

pong消息：當(dāng)接收到ping、meet消息時，作為響應(yīng)消息回復(fù)給發(fā)送方確認(rèn)消息正常通信。消息中同樣帶有自己已知的兩個節(jié)點信息。

fail消息：當(dāng)節(jié)點判定集群內(nèi)另一個節(jié)點下線時，會向集群內(nèi)廣播一個fail消息，其他節(jié)點接收到fail消息之后把對應(yīng)節(jié)點更新為下線狀態(tài)。

特別的，每個節(jié)點是通過集群總線(cluster bus) 與其他的節(jié)點進行通信的。通訊時，使用特殊的端口號，即對外服務(wù)端口號加10000。例如如果某個node的端口號是6379，那么它與其它nodes通信的端口號是 16379。nodes 之間的通信采用特殊的二進制協(xié)議。

3.4 故障轉(zhuǎn)移

Redis集群實現(xiàn)了高可用，當(dāng)集群內(nèi)節(jié)點出現(xiàn)故障時，通過故障轉(zhuǎn)移 ，以保證集群正常對外提供服務(wù)。

redis集群通過ping/pong消息，實現(xiàn)故障發(fā)現(xiàn)。這個環(huán)境包括主觀下線和客觀下線 。

主觀下線： 某個節(jié)點認(rèn)為另一個節(jié)點不可用，即下線狀態(tài)，這個狀態(tài)并不是最終的故障判定，只能代表一個節(jié)點的意見，可能存在誤判情況。

主觀下線

客觀下線： 指標(biāo)記一個節(jié)點真正的下線，集群內(nèi)多個節(jié)點都認(rèn)為該節(jié)點不可用，從而達成共識的結(jié)果。如果是持有槽的主節(jié)點故障，需要為該節(jié)點進行故障轉(zhuǎn)移。

假如節(jié)點A標(biāo)記節(jié)點B為主觀下線，一段時間后，節(jié)點A通過消息把節(jié)點B的狀態(tài)發(fā)到其它節(jié)點，當(dāng)節(jié)點C接受到消息并解析出消息體時，如果發(fā)現(xiàn)節(jié)點B的pfail狀態(tài)時，會觸發(fā)客觀下線流程；

當(dāng)下線為主節(jié)點時，此時Redis Cluster集群為統(tǒng)計持有槽的主節(jié)點投票，看投票數(shù)是否達到一半，當(dāng)下線報告統(tǒng)計數(shù)大于一半時，被標(biāo)記為客觀下線 狀態(tài)。

流程如下：

客觀下線

故障恢復(fù) ：故障發(fā)現(xiàn)后，如果下線節(jié)點的是主節(jié)點，則需要在它的從節(jié)點中選一個替換它，以保證集群的高可用。流程如下：

資格檢查：檢查從節(jié)點是否具備替換故障主節(jié)點的條件。

準(zhǔn)備選舉時間：資格檢查通過后，更新觸發(fā)故障選舉時間。

發(fā)起選舉：到了故障選舉時間，進行選舉。

選舉投票：只有持有槽的主節(jié)點 才有票，從節(jié)點收集到足夠的選票（大于一半），觸發(fā)替換主節(jié)點操作

3.5 加餐：為什么Redis Cluster的Hash Slot 是16384？

對于客戶端請求過來的鍵值key，哈希槽=CRC16(key) % 16384，CRC16算法產(chǎn)生的哈希值是16bit的，按道理該算法是可以產(chǎn)生2^16=65536個值，為什么不用65536，用的是16384（2^14）呢？

大家可以看下作者的原始回答：

Redis 每個實例節(jié)點上都保存對應(yīng)有哪些slots，它是一個 unsigned char slots[REDIS_CLUSTER_SLOTS/8] 類型

在redis節(jié)點發(fā)送心跳包時需要把所有的槽放到這個心跳包里，如果slots數(shù)量是 65536 ，占空間= 65536 / 8(一個字節(jié)8bit) / 1024(1024個字節(jié)1kB) =8kB ，如果使用slots數(shù)量是 16384 ，所占空間 = 16384 / 8(每個字節(jié)8bit) / 1024(1024個字節(jié)1kB) = 2kB ，可見16384個slots比 65536省 6kB內(nèi)存左右，假如一個集群有100個節(jié)點,那每個實例里就省了600kB啦

一般情況下Redis cluster集群主節(jié)點數(shù)量基本不可能超過1000個，超過1000會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵。對于節(jié)點數(shù)在1000以內(nèi)的Redis cluster集群，16384個槽位其實夠用了。

既然為了節(jié)省內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)開銷，為什么 slots不選擇用8192（即16384/2） 呢?

8192 / 8(每個字節(jié)8bit) / 1024(1024個字節(jié)1kB) = 1kB ,只需要1KB！可以先看下Redis 把 Key 換算成所屬 slots 的方法

unsignedintkeyHashSlot(char*key,intkeylen){
ints,e;/*start-endindexesof{and}*/

for(s=0;s

	

	Redis 將key換算成slots 的方法：其實就是是將crc16(key) 之后再和slots的數(shù)量進行與計算

	這里為什么用0x3FFF(16383) 來計算,而不是16384呢？因為在不產(chǎn)生溢出的情況下 x % (2^n)等價于x & (2^n - 1)即 x % 16384 == x & 16383

	那到底為什么不用8192呢？

	crc16 出來結(jié)果,理論上出現(xiàn)重復(fù)的概率為 1?65536,但實際結(jié)果重復(fù)概率可能比這個大不少,就像crc32 結(jié)果 理論上 1/40億 分之一,但實際有人測下來10萬碰撞的概率就比較大了。假如 slots 設(shè)置成 8192, 200個實例的節(jié)點情況下,理論值是 每40個不同key請求,命中就會失效一次,假如節(jié)點數(shù)增加到400,那就是20個請求。并且1kb 并不會比 2k 省太多,性價比不是特別高,所以可能 選16384會更為通用一點

	    責(zé)任編輯：彭菁