我们都知道Redis的集群有三种方案：

• 1、主从复制模式

• 2、Sentinel（哨兵）模式

• 3、Redis Cluster模式

当然使用随着海量数据的存储要求，单台Redis配置有限，已经满足不了我们的需求。我们考虑采用分布式集群方案。

Redis Cluster 采用数据分片机制，定义了 16384个 Slot槽位，集群中的每个Redis 实例负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。

客户端可以连接集群中任意一个Redis 实例，发送读写命令，如果当前Redis 实例收到不是自己负责的Slot的请求时，会将该slot所在的正确的Redis 实例地址返回给客户端。

客户端收到后，自动将原请求重新发到这个新地址，自动操作，外部透明。

★

是不是有点似曾相识的感觉，HTTP 协议也有重定向功能。玩法跟这个差不多。HTTP 响应头有一个Location字段，当状态码是301或者302时，客户端会自动读取 Location中的新地址，自动重定向发送请求。

”

Redis key的路由计算公式：slot  = CRC16（key） % 16384

添加、删除或者修改某一个节点，都不会造成集群不可用的状态。使用哈希槽的好处就在于可以方便的添加或移除节点。

当需要增加节点时，只需要把其他节点的某些哈希槽挪到新节点；当需要移除节点时，只需要把移除节点上的哈希槽挪到其他节点。

CRC16的算法原理：

• 根据CRC16的标准选择初值CRCIn的值

• 将数据的第一个字节与CRCIn高8位异或

• 判断最高位，若该位为 0 左移一位，若为 1 左移一位再与多项式Hex码异或

• 重复3直至8位全部移位计算结束。

• 重复将所有输入数据操作完成以上步骤，所得16位数即16位CRC校验码。

CRC16 算法最大值

CRC16 算法，产生的hash值有 16 bit 位，可以产生 65536（2^16）个值 ，也就是说值分布在 0 ~ 65535 之间

这时候，疑问来了，槽位总数为什么是 16384 ？65536 不可以吗？

这个问题，Redis 官方 Issues 也有朋友提出来过

地址：

https://github.com/redis/redis/issues/2576

antirez 大神对这个问题做了回复，简单归纳起来，有以下原因：

• 正常的心跳数据包携带节点的完整配置，它能以幂等方式来更新配置。如果采用 16384 个插槽，占空间 2KB （16384/8）；如果采用 65536 个插槽，占空间 8KB (65536/8)。

• Redis Cluster 不太可能扩展到超过 1000 个主节点，太多可能导致网络拥堵。

• 16384 个插槽范围比较合适，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，

8KB 的心跳包看似不大，但是这个是心跳包每秒都要将本节点的信息同步给集群其他节点。比起 16384 个插槽，头大小增加了4倍，ping消息的消息头太大了，浪费带宽。

Redis主节点的哈希槽配置信息是通过 bitmap 来保存的

传输过程中，会对bitmap进行压缩，bitmap的填充率越低，压缩率越高。

bitmap 填充率 = slots / N (N表示节点数)，

所以，插槽数偏低的话， 填充率会降低，压缩率会升高。

综合下来，从心跳包的大小、网络带宽、心跳并发、压缩率等维度考虑，16384 个插槽更有优势且能满足业务需求。

★万事万物，都是相互制衡的，”大“ 不一定是最好的，合适最重要。”

接下来，我们看下master节点间心跳数据包格式：

消息格式分为：消息头和消息体。消息头包含发送节点自身状态数据，接收节点根据消息头就可以获取到发送节点的相关数据，

代码位置：

/usr/src/redis/redis-5.0.7/src/cluster.h

其中，消息头有一个myslots的char类型数组，unsigned char myslots[CLUSTER_SLOTS/8];，数组长度为 16384/8 = 2048 。底层存储其实是一个bitmap，每一个位代表一个槽，如果该位为1，表示这个槽是属于这个节点。

消息体中，会携带一定数量的其他节点信息用于交换，约为集群总节点数量的1/10，节点数量越多，消息体内容越大。10个节点的消息体大小约1kb。

划重点：

细心的同学可能会有疑问，char不是占2个字节吗？数组长度为什么是 16384/8？不应该是 16384/16 吗？

因为，Redis 是 C 语言开发的，char 占用一个 字节；而 Java 语言 char 占用 两个 字节。

master节点间心跳通讯

Redis 集群采用 Gossip（流言）协议， Gossip 协议工作原理就是节点彼此不断通信交换信息，一段时间后所有的节点都会知道集群完整的信息，类似流言传播。

集群中每个节点通过一定规则挑选要通信的节点，每个节点可能知道全部节点，也可能仅知道部分节点，只要这些节点彼此可以正常通信，最终它们会达到一致的状态。当节点出现故障、新节点加入、主从角色变化、槽信息变更等事件发生时，通过不断的 ping/pong 消息通信，经过一段时间后所有的节点都会知道整个集群 全部节点的最新状态，从而达到集群状态同步的目的。

具体规则如下：

• 1、每秒会随机选取5个节点，找出最久没有通信的节点发送ping消息

• 2、每隔 100毫秒 都会扫描本地节点列表，如果发现节点最近一次接受pong消息的时间大于cluster-node-timeout/2 ，则立刻发送ping消息

因此，每秒单master节点发出ping消息数量：

= 1 + 10 * num（node.pong_received>cluster_node_timeout/2）

总结：

1、每秒 redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，如果槽位为 65536，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。

2、业务上看，集群主节点数量基本不可能超过1000个。集群节点越多，心跳包的消息体携带的数据越多。如果节点超过1000个，会导致网络拥堵。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个。

3、槽位越小，节点少的情况下，压缩率更高