说说 Redis 哈希槽的概念？

Redis Cluster 使用哈希槽（hash slots）来实现数据分片和分布式存储。哈希槽是 Redis Cluster 中一种用于将键值数据分布到不同节点上的机制。以下是对 Redis 哈希槽概念的详细解释：

基本概念

哈希槽数量：

• Redis Cluster 将整个键空间划分为 16384 个哈希槽（hash slots），编号从 0 到 16383。

键到哈希槽的映射：

• 对于每个键，Redis 通过 CRC16 哈希函数计算该键的哈希值，然后对 16384 取模，得到该键对应的哈希槽编号。
• 公式：hash_slot = CRC16(key) % 16384

哈希槽到节点的映射：

• 集群中的每个主节点负责一部分哈希槽。例如，如果有 3 个主节点，哈希槽可能会分配如下：
  • 节点 A：哈希槽 0 到 5460
  • 节点 B：哈希槽 5461 到 10922
  • 节点 C：哈希槽 10923 到 16383

哈希槽的作用

数据分片：

• 通过将键映射到哈希槽，再将哈希槽分配给不同的节点，Redis Cluster实现了数据的分片和分布式存储。这样可以将数据均匀分布到多个节点上，避免单个节点成为性能瓶颈。

负载均衡：

• 哈希槽机制确保了数据均匀分布，帮助集群实现负载均衡。每个节点负责的哈希槽数量大致相同，从而使得各个节点的负载均衡。

数据迁移：

• 在集群扩展或缩减时，Redis Cluster 可以通过调整哈希槽的分配，实现数据的平滑迁移。例如，当增加一个新节点时，可以将部分哈希槽从现有节点迁移到新节点，从而重新平衡数据分布。

示例
假设有以下键值对：

• 键 “user:1” 对应的哈希槽：CRC16(“user:1”) % 16384
• 键 “order:123” 对应的哈希槽：CRC16(“order:123”) % 16384

假设哈希值计算结果为：

• CRC16(“user:1”) % 16384 = 10456
• CRC16(“order:123”) % 16384 = 7890

如果集群中的节点分配如下：

• 节点 A：哈希槽 0 到 5460
• 节点 B：哈希槽 5461 到 10922
• 节点 C：哈希槽 10923 到 16383

那么：

• 键 “user:1” 属于哈希槽 10456，对应节点 B
• 键 “order:123” 属于哈希槽 7890，对应节点 B

动态调整

• 节点增加：当增加一个新节点时，Redis Cluster 会重新分配部分哈希槽给新节点。这涉及将一些哈希槽从现有节点迁移到新节点，以平衡数据分布和负载。
• 节点故障：如果一个节点发生故障，集群会将该节点负责的哈希槽分配给其他节点的从节点，并提升从节点为主节点，确保数据的高可用性。

总结

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。