redis集群 数据迁移方式 Hash槽 和 一致性hash对比，优缺点比较

最新推荐文章于 2025-07-03 23:58:00 发布
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分类专栏： redis 文章标签： redis hash 迁移 数据 集群
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集群：
是一个提供多个Redis（分布式）节点间共享数据的程序集。
集群部署
Redis 集群的键空间被分割为 16384 hash个槽（slot）， 集群的最大节点数量也是 16384 个

关系:cluster>node>slot>key

分片:
Redis Cluster在设计中没有使用一致性哈希（Consistency Hashing），而是使用数据分片引入哈希槽（hash slot）来实现；

一个 Redis Cluster包含16384（0~16383）个哈希槽，存储在Redis Cluster中的所有键都会被映射到这些slot中，

集群中的每个键都属于这16384个哈希槽中的一个，集群使用公式slot=CRC16（key）/16384来计算key属于哪个槽，其中CRC16(key)语句用于计算key的CRC16 校验和。

按照槽来进行分片，通过为每个节点指派不同数量的槽，可以控制不同节点负责的数据量和请求数.


当前集群有3个节点,槽默认是平均分的:
节点 A （6381）包含 0 到 5499号哈希槽.
节点 B （6382）包含5500 到 10999 号哈希槽.
节点 C （6383）包含11000 到 16383号哈希槽.
这种结构很容易添加或者删除节点. 比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点 A, B, C中得部分槽到D上. 如果我像移除节点A,需要将A中得槽移到B和C节点上,然后将没有任何槽的A节点从集群中移除即可. 由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务,所以无论添加删除或者改变某个节点的哈希槽的数量都不会造成集群不可用的状态.

数据迁移
数据迁移可以理解为slot(槽)和key的迁移，这个功能很重要，极大地方便了集

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Redis-哈希槽
赵小叔
01-21 1万+
从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群，Redis-Cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。                                                             其结构特点：      1、所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),
Redis 一致性hash、hash槽
梦~'
11-22 7492
参考： redis系列之——一致性hash算法_诸葛小猿-优快云博客_redis一致性hashRedis缓存问题（缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、hash一致性问题及数据倾斜问题）_赵昕彧-优快云博客 1.Hash环： 一致性Hash算法使用 “取模法”，且是对2^32次方取模，其可表示的范围为：0 ~ 2^32-1 如何确定数据位于hash环上的位置？ 将数据key使用Hash函数计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺............
Redis - Redis 哈希槽的概念
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Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了哈希槽的概念。...
掌握 Redis 所有开发知识，这一篇就够了！
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青灯文案的博客
07-03 969
本文是博主根据 AI 获取的 全面掌握 Redis 所要掌握的知识汇总，博主会根据里面的内容进行逐步学习并记录，部分内容会以链接的形式添加在其中。
Redis哈希槽
weixin_32128491的博客
05-25 1878
1.当集群扩展到1000个节点时，也能确保每个master节点有足够的插槽，实际情况很难达到1000节点。2.槽位过多会增加网络带宽消耗。
redis哈希槽
Flying_Fish_roe的博客
11-29 1039
在Redis集群模式中，Redis使用哈希槽作为数据分片的基础。整个Redis集群将所有的键分配到16384个哈希槽中，每个槽对应一部分数据。然后，Redis节点会负责这些哈希槽的存储和管理。哈希槽的计算Redis使用CRC16算法对键进行哈希计算，并将结果对 16384 取模，确定该键属于哪个哈希槽。公式如下：槽与节点的关系在集群中，16384 个哈希槽会被分配到多个节点，每个节点管理一定数量的哈希槽。如果节点发生变化（增加或减少），槽可以在节点间迁移。
Redis哈希槽的概念
Flying_Fish_roe的博客
11-20 1441
Redis Cluster 是 Redis 的分布式架构，它将数据分布在多个 Redis 实例（节点）上。为了实现数据分片，Redis Cluster 使用了哈希槽（Hash Slot）机制。整个 Redis Cluster 被划分为 16384 个哈希槽，每个槽可以存储若干键值对。每个节点负责管理一部分哈希槽及其对应的数据。总共 16384 个槽：Redis Cluster 将所有数据分为 16384 个槽（编号 0 到 16383）。键的映射：每个键通过哈希函数映射到一个哈希槽中。
一致性hash和redis中hash槽的区别
我的博客
08-15 5098
一致性hash主要用于分布式系统中，用于解决数据选择节点存储、选择节点访问、增删节点后数据的迁移和重分布问题。redis集群并没有使用一致性hash，而是使用了hash槽来解决数据分配的问题。 一致性hash： 它是一个0-2^32次方的圆，主要操作步骤：将每一个节点进行hash(如ip)，让其落在这个闭合的圆环上；当我们进行数据存储或访问时，计算key的hash值，让其也落在这个闭合圆环之中；那么它顺时针找到的第一各服务节点就是存储key的节点 当添加节点时，例如再节点2和4之间添加了一个节点5
利用一致性hash把不同分类的数据存储到redis集群,_把不同的分类作为一致性hash的key_h
10-02
利用一致性哈希技术将不同分类的数据存储到Redis集群，是一种高效且可扩展的数据处理方式。它不仅可以确保数据在各个节点之间均匀分布，还能在节点发生变更时最小化数据迁移，从而提高整个系统的稳定性和性能。
大厂面试官问我：Redis为什么使用哈希槽的方式进行数据分片？为什么不适用一致性哈希的方式？【后端八股文十三：Redis 集群哈希八股文合集（1）】
qq_33445788的博客
07-18 1431
为什么使用一致性哈希? 传统哈希算法(如取模)在节点变更时,会导致大量 key 的重新分布,引发大量的数据迁移和客户端路由更新,容易造成雪崩效应。 而一致性哈希算法通过将节点和 key 都映射到一个虚拟的哈希环上,在节点变更时只需要调整少量 key 的映射关系,减少了数据迁移和客户端路由的开销。
【缓存中间件】Redis哈希槽的概念
wenchun001的博客
07-07 4146
【缓存中间件】Redis哈希槽的概念
一致性哈希和哈希槽对比
majunzhu的博客
08-31 2407
背景 随着memcache和redis的出现，更多人认识到了一致性哈希。 一致性哈希用于解决分布式缓存系统中的数据选择节点存储问题和数据选择节点读取问题以及在增删节点后减少数据缓存的消失范畴，防止雪崩的发生。 哈希槽是在redis cluster集群方案中采用的，redis cluster集群没有采用一致性哈希方案，而是采用数据分片中的哈希槽来进行数据存储与读取的。 一致性哈希 一致性h...
一致性哈希算法
iteye_6322的博客
09-25 234
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中，判定哈希算法好坏的四个定义： 1、[color=red...
说说 Redis 哈希槽的概念？
wupanP的博客
08-01 511
Redis 哈希槽是实现数据分片和分布式存储的核心机制。通过将键映射到哈希槽，并将哈希槽分配给不同的节点，Redis Cluster 实现了高效的数据分布和负载均衡，确保集群的高可用性和扩展性。
Redis集群的哈希槽
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08-15 7715
Redis集群采用哈希槽（Hash Slot）机制来实现数据的分布式存储和自动分片。它将整个数据空间划分为**16384个哈希槽**，每个key通过CRC16算法计算哈希值后，对16384取模来确定所属的哈希槽。
深入了解redis的哈希槽的知识
weixin_50055999的博客
05-21 1760
前言Redis 哈希槽（Hash Slot）是 Redis Cluster 实现分布式数据存储的核心机制之一。它是 Redis 集群用于（即槽位），并的策略。Redis Cluster 是 Redis 的分布式架构，它将数据分布在多个 Redis 实例（节点）上。为了实现数据分片，Redis Cluster 使用了哈希槽（Hash Slot）机制。Redis 集群将键空间划分为（编号从0到16383这个数能够平衡操作成本和系统性能。每个键通过CRC16算法计算哈希值，然后对16384。
Redis 哈希槽怎么理解？
dd2016124的博客
02-01 431
Redis 集群没有使用一致性 hash 算法，而是引入了哈希槽的概念。 Redis 集群有 16384个哈希槽，每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
Redis集群如何实现数据分片？一致性哈希算法的作用是什么？
03-12
<think>嗯，用户想了解Redis集群的数据分片实现方式以及一致性哈希算法的作用。首先，我需要回顾一下Redis集群的数据分片机制。记得Redis Cluster采用的是哈希槽（Hash Slot）分片，总共有16384个槽位。每个键通过CRC16算法计算出一个值，然后对16384取模，确定它属于哪个槽。然后这些槽被分配到不同的节点上，这样数据就分布到各个节点中了。 接下来是一致性哈希算法。一致性哈希通常用来解决分布式系统中的数据分布和扩容缩容问题。传统的哈希取模方法在节点数量变化时，需要重新映射所有数据，但一致性哈希通过将节点和数据映射到一个环形空间，使得节点增减时只需重新分配部分数据，减少数据迁移量。不过，Redis Cluster并没有直接使用一致性哈希，而是用了哈希槽的方式，可能因为槽位管理更灵活，可以手动调整分布，并且支持批量操作槽位。 然后需要确认用户提到的NULL引用是怎么回事。看用户提供的引用内容，NULL在C语言中是空指针，可能和Redis的实现有关，但用户的问题主要集中在数据分片和一致性哈希，所以可能这两个引用是用户之前查询C语言相关内容时留下的，和当前问题关联不大，但需要留意是否有潜在联系，比如Redis的底层实现是否涉及指针和NULL的使用，不过这可能超出当前问题的范围。 用户可能还关心一致性哈希在Redis中的应用情况，但根据我所知，Redis Cluster并没有采用一致性哈希，而是哈希槽。这点需要明确说明，避免混淆。可能用户将一致性哈希和哈希槽混淆了，需要解释两者的区别和Redis的选择原因。 此外，用户可能想了解为什么Redis选择哈希槽而不是一致性哈希，这可能涉及到设计决策，比如哈希槽更易于管理和重新分片，而一致性哈希在节点变化时虽然迁移少，但可能存在负载不均的问题，或者虚拟节点管理复杂。需要对比两者的优缺点，说明Redis采用哈希槽的优势。 最后，生成相关问题时，应该围绕Redis的数据分片机制、一致性哈希与其他分片方法的比较、Redis的设计选择原因以及实际应用中的考虑因素展开。确保问题能够帮助用户深入理解主题，并引导他们进一步探索。</think>### Redis集群数据分片与一致性哈希 #### 1. Redis集群的数据分片实现 Redis Cluster采用**哈希槽（Hash Slot）**机制实现数据分片，共包含16384个固定槽位。每个键通过以下步骤分配到槽位： 1. 计算键的CRC16校验值：$$ \text{CRC16}(key) $$ 2. 对16384取模：$$ \text{slot} = \text{CRC16}(key) \mod 16384 $$ 3. 槽位由集群节点管理，每个节点负责若干连续槽位[^1]。 例如，键`user:1001`的哈希值为`5000`，则分配到槽位`5000`。若该槽由节点A管理，数据存储在节点A中。 #### 2. 一致性哈希算法的作用 一致性哈希算法主要用于解决传统哈希在节点扩容/缩容时的数据迁移问题： - **环形哈希空间**：将节点和数据映射到$0 \sim 2^{32}-1$的环形空间。 - **虚拟节点**：通过虚拟节点（如每个物理节点对应1000个虚拟节点）实现负载均衡。 - **数据迁移量**：节点变化时仅需迁移相邻节点间的数据，而非全量迁移[^2]。 #### 3. Redis为何选择哈希槽而非一致性哈希？ - **灵活性**：哈希槽支持动态调整槽位分布，可手动指定槽范围。 - **批量操作**：槽位为单位的数据迁移效率高于单个键迁移。 - **集群管理**：槽位分配信息仅需16384个元数据，远小于一致性哈希的虚拟节点规模。 ### 示例：数据分片过程 ```python def assign_slot(key): crc = crc16(key) # 返回0-65535的整数 return crc % 16384 ``` 若节点配置为： - 节点A：槽0-5460 - 节点B：槽5461-10922 - 节点C：槽10923-16383 则键`product:2023`若计算得槽位12000，会存储在节点C。
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