Redis的slot分配其实挺关键，能帮集群负载均衡做得更好，也不是随便分的

Redis集群的核心思想是把海量的数据分散到多个节点上存储和管理，以此来突破单机内存和性能的限制，为了实现这个目标，Redis设计了一个非常巧妙的机制：它把整个数据空间划分为16384个固定的“槽位”，也就是我们说的slot，你可以把这些slot想象成一个超大的书架上的16384个格子，每个格子都有一个唯一的编号，所有的数据，也就是每一个键值对，最终都会通过一个计算规则，被放进这16384个格子中的一个里，而集群中的每个主节点，则负责管理其中一部分连续的slot范围，比如节点A负责0-5000号slot，节点B负责5001-10000号slot，节点C负责10001-16383号slot。

为什么说这个slot的分配“挺关键”，不是随便分的”呢？这主要是因为slot的分配方式直接决定了三件至关重要的事情：数据的分布是否均匀、集群的负载是否平衡,以及后续的扩容缩容操作是否能够平滑进行。

最直接的影响就是数据分布的均匀性，Redis默认使用一个叫做CRC16的算法来计算每个键的哈希值，然后用这个哈希值对16384取模，得到该键应该存放在哪个slot里，这个算法本身是随机的，能保证数据大致均匀地散列到所有slot中。数据的最终分布，并不只取决于这个算法，更取决于slot在各个节点上是如何分配的，如果slot分配得不均匀，比如你有一个三节点的集群，却把10000个slot分配给节点A，6000个slot分配给节点B，只把剩下的384个slot分配给节点C，那么可以预见，节点A将会存储大部分数据，承受绝大部分的读写压力，而节点C的资源则被大量闲置，这就完全违背了搭建集群是为了分担负载的初衷，一个最基本的原则就是，在集群初始化时，要尽可能平均地把16384个slot分配给所有的主节点，让每个节点承担大致相同的数据量,为负载均衡打下坚实的基础。

slot的分配深刻影响着集群的负载均衡，负载并不仅仅指数据存储量，还包括CPU处理能力和网络带宽，即使数据分布均匀了，但如果业务上存在“热点key”——即某些键被超高频率地访问——那么承载这些热点key的slot所在的节点，依然会面临巨大的压力，虽然slot分配本身无法预知和避免热点key的产生，但一个规划良好的slot分配方案可以为应对热点问题留出弹性空间，更重要的是，当我们需要手动调整负载时，操作的核心对象正是slot，如果发现某个节点负载过高，而另一个节点比较空闲，Redis集群允许我们进行“slot迁移”，我们可以将高负载节点上的一部分slot（以及这些slot里存储的数据）在线地、逐步地迁移到空闲节点上，这个过程对客户端的影响可以做到非常小，试想一下，如果没有slot这个抽象层，我们可能要直接移动单个的key，那将是一场管理和性能上的灾难，正是因为有了slot这个固定的、大小适中的管理单元，负载的精细调整才变得可行和高效，所以说，合理的初始分配是基础,而基于slot的动态迁移能力则是实现持续负载均衡的关键手段。

slot的分配方案与集群的扩容和缩容息息相关，当业务增长，需要增加新的节点来提升集群整体容量和性能时，我们需要做的就是“重新分配slot”，通常的做法是从现有每个节点上都拿出一部分slot，分配给新加入的节点，这样，数据就会自动地从老节点迁移到新节点，最终让所有节点（包括新节点）的负载重新达到平衡，这个过程的平滑程度，直接依赖于slot分配的合理性，如果初始分配就乱七八糟，那么扩容时的重新分配也会变得复杂和难以预测，反之，一个清晰、均匀的初始slot分布，会让扩容操作像一套标准流程一样清晰可控，缩容也是同样的道理，我们需要把要移除的节点上的所有slot都迁移到其他节点上,然后才能安全地下线该节点。

虽然Redis的CRC16算法能保证宏观上的数据均匀，但有时候我们希望能对数据的存放位置有更精确的控制，这就是手动指定key与slot的映射关系，通过使用“哈希标签”（Hash Tag），即用一对大括号包裹键的一部分，Redis在计算slot时只会对标签内的内容进行哈希，这允许我们将一批有关联的key强制放到同一个slot里，进而保证它们存储在同一个节点上，这在需要执行跨key操作（比如事务）时非常有用，因为Redis集群要求一个事务中的所有key必须位于同一个slot，这种精细控制的能力，进一步说明了slot分配不是一个“设定好就不管”的静态配置,而是一个可以根据业务逻辑进行优化和调整的动态工具。

Redis集群的slot分配绝非一个简单的、可以随意处置的步骤，它是整个集群数据分布的蓝图，是负载均衡的调节阀，也是集群弹性伸缩的基石，一个经过深思熟虑的、均匀的slot分配方案，是保障Redis集群能够稳定、高效运行，并充分发挥其分布式优势的前提条件，随便分配slot，很可能导致集群从一开始就陷入“部分节点累死，部分节点闲死”的窘境,为后续的运维埋下巨大的隐患。