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对于客户端请求的key，根据公式HASH_SLOT=CRC16(key) mod 16384，计算出映射到哪个分片上，然后Redis会去相应的节点进行操作！

为什么有16384个槽？
Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。Redis 集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。但为什么哈希槽的数量是16384（2^14）个呢？

CRC16算法产生的hash值有16bit，该算法可以产生2^16=65536个值。
换句话说值是分布在0~65535之间。那作者在做mod运算的时候，为什么不mod65536，而选择mod16384？

antirez作者给出了答案
https://github.com/redis/redis/issues/2576

• 翻译(可能不好理解)

正常的心跳数据包带有节点的完整配置，可以用幂等方式用旧的节点替换旧节点，以便更新旧的配置。
这意味着它们包含原始节点的插槽配置，该节点使用2k的空间和16k的插槽，但是会使用8k的空间（使用65k的插槽）。
同时，由于其他设计折衷，Redis集群不太可能扩展到1000个以上的主节点。
因此16k处于正确的范围内，以确保每个主机具有足够的插槽，最多可容纳1000个矩阵，但数量足够少，可以轻松地将插槽配置作为原始位图传播。请注意，在小型群集中，位图将难以压缩，因为当N较小时，位图将设置的slot / N位占设置位的很大百分比。

接下来我们来讲一下工作原理和名词，最后来翻译出作者的意思

回忆一下RedisCluster的工作原理

意思很简单，让6379节点和6380节点知道彼此存在！
在握手成功后，连个节点之间会定期发送ping/pong消息，交换数据信息，如下图所示。

在这里，我们需要关注三个重点。

• 交换什么数据信息

消息体是一些节点标识，IP，端口号，发送时间。

消息头里面有个myslots的char数组，长度为16383/8，这其实是一个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的。

• 数据信息究竟多大

在消息头中，最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。这块的大小是:
16384÷8÷1024=2kb

• 定期的频率什么样

redis集群内节点，每秒都在发ping消息。规律如下

• (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100毫秒(1秒10次)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，每秒单节点发出ping消息数量为

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

回答作者的意思

(1)如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。如上所述，在消息头中，最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。
当槽位为65536时，这块的大小是:65536÷8÷1024=8kb
因为每秒钟，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。

• (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100毫秒(1秒10次)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

(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个。
那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

(3)槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输
Redis主节点的配置信息中它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots / N很高的话(N表示节点数)，bitmap的压缩率就很低。 如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。