redis集群分片策略
核心概念：哈希槽（Hash Slot）
Redis 集群的分片策略并非基于一致性哈希，而是引入了一个名为 哈希槽（Hash Slot） 的核心概念。这是理解整个机制的关键。
固定数量的槽：Redis 集群将整个数据集划分为 16384（2^14）个哈希槽。
数据映射到槽：每个写入的键（Key）都会通过一个 CRC16 算法计算出一个哈希值，然后将这个哈希值对 16384 取模，得到的结果（0 到 16383 之间的一个数）就是这个键所属的哈希槽。
slot = CRC16(key) % 16384
槽分配给节点：集群中的每个主节点（Master）负责处理一部分哈希槽。槽的分配信息（即哪个节点负责哪些槽）存储在每个节点中，并且会在集群中自动传播（使用 Gossip 协议），因此每个客户端都可以连接到任意节点并获取到最新的集群配置。
分片策略的工作原理
1. 键到槽的映射
当你执行 SET mykey myvalue时，集群会：
计算
mykey的哈希槽：CRC16("mykey") % 16384。根据本地的集群配置信息，判断这个槽由哪个节点负责。
如果该槽正好由当前连接的节点负责，则直接执行命令。
如果该槽由另一个节点负责，当前节点会向客户端返回一个 MOVED 错误重定向，并告知正确的节点地址。智能的 Redis 客户端（如
redis-cli -c）会自动根据这个重定向信息，将命令转发到正确的节点执行。
2. 哈希标签（Hash Tags）
默认的分片方式可能会导致那些本应存储在同一节点上的相关键（例如 user:1000:profile和 user:1000:orders）被分散到不同的节点上，因为它们的键名不同。
为了解决这个问题，Redis 集群引入了 哈希标签（Hash Tags）。你可以使用 {}来指定只计算括号内部分字符串的哈希值。
没有哈希标签：
user:1000:profile-> 计算user:1000:profile的 CRC16user:1000:orders-> 计算user:1000:orders的 CRC16这两个键很可能被分配到不同的槽。
使用哈希标签：
user:{1000}:profile-> 计算1000的 CRC16user:{1000}:orders-> 计算1000的 CRC16这两个键会被分配到同一个槽，从而保证存储在同一个节点上。这对于执行多键操作（如事务、Lua脚本）至关重要。
集群管理：重分片（Resharding）
Redis 集群最强大的特性之一就是在线重分片能力。你可以在集群正常运行、不停机的情况下，增加或移除节点，并重新分配哈希槽。
重分片过程：
发起：使用
redis-cli --cluster reshard命令工具发起重分片操作。规划：指定要从哪些源节点迁移槽，迁移到哪个目标节点，以及迁移多少槽。
迁移：迁移过程是以槽为单位的。对于槽中的每个键：
工具会向源节点和目标节点发送准备命令。
源节点将指定键的数据序列化并发送给目标节点。
目标节点接收并反序列化数据后，存储到本地。
迁移完成后，工具会向源节点和目的节点发送确认命令。
更新配置：将迁移的槽的所有权从源节点正式分配给目标节点。这个新的槽分配信息会通过 Gossip 协议传播到整个集群。
在迁移过程中，如果客户端访问一个已经被迁移走的键，源节点会先检查该键是否还存在本地。如果不存在，它会返回一个 ASK 重定向错误（与 MOVED 不同），引导客户端去目标节点临时获取数据。一旦迁移完成，所有请求都会通过 MOVED 重定向到新的目标节点。
与其他分片方案的对比
特性 | Redis 原生集群 (哈希槽) | 客户端分片 (如 ShardedJedis) | 代理分片 (如 Twemproxy, Codis) |
|---|---|---|---|
架构 | 去中心化（P2P），每个节点平等 | 在客户端库中实现逻辑 | 中心化代理，客户端连接代理 |
可扩展性 | 高，支持在线平滑扩缩容 | 低，扩缩容需停机、手动数据迁移 | 中，扩缩容比客户端分片方便，但仍有开销 |
性能 | 高，无代理层，直接通信 | 高，无代理开销 | 中，多一层网络跳转，有性能损耗 |
配置管理 | 自动 gossip 传播，客户端需支持重定向 | 配置在客户端，难以维护 | 代理层统一管理，客户端无感知 |
功能支持 | 不支持多键操作（除非在同槽） | 依赖客户端实现 | 代理层可能屏蔽一些高级命令 |
复杂度 | 中等，需理解集群概念和运维工具 | 低（简单应用），高（运维复杂） | 低（对客户端），高（维护代理层） |
总结
Redis 集群采用基于 哈希槽 的分片策略，其核心优势在于：
易于管理和扩展：16384 个固定槽简化了数据分布和节点管理。
在线重分片：支持不停机地增加或移除节点，是实现高可用的基础。
高性能：去中心化的设计避免了代理层的开销。
灵活性：通过哈希标签可以控制相关键的分布，以支持必要的事务操作。
这种设计使得 Redis 集群成为一个成熟、稳定、高性能的分布式内存数据库解决方案。