Redis槽道那点事儿，性能飞起来了，可伸缩性也跟着嗨翻天

Redis槽道那点事儿，说白了就是Redis为了让自己从一个单打独斗的“武林高手”，升级成一个分工明确、能打群架的“战斗军团”而想出来的一个绝妙主意，在没有槽道之前，Redis虽然速度快，但能力有上限，一台机器的内存总是有限的，数据多了它就扛不住了，这就好比一个仓库管理员，记性再好,仓库堆满了也就没办法了。

这时候，人们想到了一个朴素的办法：分而治之，弄多台Redis服务器（也就是分片），把数据分散到不同的机器上存，这不就解决单台机器容量不够的问题了吗？这个想法很好，但具体怎么“分”就成了大问题，最早的时候，客户端来决定一条数据该存到哪台机器上，用Key的哈希值对服务器数量取模，算出来是几，就存到第几台服务器上，这种方法听起来简单，但有个致命的缺点：当你想增加或减少一台服务器时（比如从3台变成4台），这个取模的底数就变了，导致绝大部分数据的位置都算错了，几乎所有的数据都需要重新搬家、重新分配，这个过程就是“重哈希”，它会让整个Redis集群在扩容或缩容期间几乎不可用,性能瞬间跌入谷底。

正是为了解决这个头疼的“重哈希”问题，Redis官方在3.0版本推出了自己的集群方案，而其中的核心设计就是——“槽道”（Slot），你可以把槽道想象成一个超级大的虚拟地图，这个地图被预先划分成了16384个大小均匀的区块，无论你最终有多少台Redis服务器，这个地图的区块总数是固定不变的,永远是16384个。

关键的一步来了：分配地盘，在搭建Redis集群的时候，我们会把这16384个槽道尽可能均匀地分配给集群里的每一个主节点（Master），现在有3台主节点，那么大概就是节点1管理0-5460号槽道，节点2管理5461-10922号槽道，节点3管理10923-16383号槽道，以后不管集群是扩大还是缩小，都是在这个固定的16384个槽道地图上,重新划分一下每个节点管理的范围。

一条数据具体该存到哪个槽道里呢？规则也非常简单直接：对数据的Key计算一个CRC16校验码，然后用这个校验码对16384取模，得到的结果（一个0到16383之间的数字）就是这条数据所属的槽道号，Key叫“user:1001”，计算后得到槽道号是5000，那么根据之前的分配，这个Key的数据就应该存到管理着0-5460号槽道的节点1上。

这套机制的精妙之处就在于，它把“数据应该去哪”这个复杂的问题，分解成了两个步骤： 第一步：数据到槽道的映射，这个映射规则是固定的（CRC16(key) mod 16384），只要Key不变，算出来的槽道号就永远不变。 第二步：槽道到节点的映射，这个映射是灵活的,由集群自己管理。

这样一来，当我们需要扩容，加入一个新的主节点时，集群要做的不是在所有数据上重新计算哈希，而仅仅是从现有节点管理的那些槽道中，匀出一部分（比如每个老节点拿出几百个槽道）分配给新节点，集群只会移动这些被重新分配的槽道里面的数据，其他绝大部分槽道和数据都安然不动，完全不受影响，这个过程是渐进式的，可以一边提供服务一边迁移，对性能的影响降到最低,缩容也是同样的道理。

你看，槽道就像是一个稳定的中间层，一个抽象出来的“数据地图”，它把数据的物理位置（在哪台机器）和逻辑计算（根据Key算位置）巧妙地解耦了，正是因为这个设计，Redis集群才真正实现了“可伸缩性嗨翻天”，我们可以在业务不中断的情况下，轻松地增加或减少机器，根据数据量和访问压力灵活调整集群规模，而“性能飞起来了”则得益于Redis本身的内存特性，以及槽道机制带来的高效、精准的数据定位能力，客户端可以直接连接到正确的节点进行操作,避免了不必要的转发。

Redis槽道那点事儿，核心就是用一个固定大小的虚拟分区（16384个槽），充当了数据与物理节点之间的缓冲层，它让集群的扩缩容从一场伤筋动骨、全员搬家的大手术，变成了只是局部调整管辖范围的微创手术，从而在保持高性能的同时，获得了极致的弹性伸缩能力。 基于Redis官方文档中关于Redis Cluster的数据分片模型以及槽道迁移机制的描述。）