为什么 Redis Cluster 是16384个槽位
为什么 Redis Cluster 是16384个槽位
Redis集群通过分片的方式来保存数据库中的键值对：集群的整个数据库被分为16384个槽（slot），数据库中的每个键都属于这16384个槽的其中一个，集群中的每个节点可以处理0个或最多16384个槽。
那么为什么被分为16384个槽？我们从以下各个维度来进行分析
1. 插槽
在Redis的集群中，每个插槽的状态信息需要进行记录以维护槽位的分配情况。这些状态信息通常使用位图来表示，其中每个插槽对应一个位，用于表示该插槽的状态。每个位只占用一个比特（bit），因此需要将插槽数除以8，将位的数量转换为字节（byte）的数量，以计算所需的空间大小。
因此，如果有16384个插槽，则需要占用16384个比特，即16384 / 8 = 2048字节，即2KB的空间。同理，如果有65536个插槽，则需要65536 / 8 = 8192字节，即8KB的空间。
clusterNode结构的slots 属性和numslot 属性记录了节点负责处理哪些槽:
1 struct clusterNode{ 2 3 //... 4 5 unsigned char slots[16384/8]; 6 7 int numslots; 8 9 //... 10 11 };
slots是一个二进制数组，数组的长度16384/8=2048个字节=2KB。
Redis以0为起始索引，16383为终止索引，对slots数组中的16384个二进制位进行编号，并根据索引 i 上的二进制为的值来判断节点是否负责处理槽 i ：
- 如果slots数组在索引i上的二进制位的值为1，那么表示节点负责处理槽i。
- 如果slots 数组在索引i上的二进制位的值为0，那么表示节点不负责处理槽i。
下图展示了一个slots数组示例∶这个数组索引0至索引7上的二进制位的值都为1，其余所有二进制位的值都为0，这表示节点负责处理槽0至槽7。
2. 槽与集群节点
当集群中新增或移除节点时，槽的分配会自动进行重新平衡，以确保每个主节点负责的槽数量大致相等。这样可以保证数据在集群中均匀分布，避免了数据倾斜的问题。
因此，槽与集群节点之间的关系是通过槽的分配来确定的，每个主节点负责处理一部分槽的数据。当集群扩展到1000个节点时，每个主节点仍然负责处理大约16384 / 1000 ≈ 16个槽，这样即使在较大规模的集群中也能够保持数据分片的均匀性。
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。
3. 心跳数据包大小以及网络带宽
Redis每秒都会发送一定数量的心跳包，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)，未免有些太大了，浪费网络资源。
上面提过，Redis的集群主节点数量一般不会超过1000个。集群中节点越多，心跳包的消息体内的数据就越多，如果节点过多，也会造成网络拥堵。因此Redis的作者不建议Redis Cluster的节点超过1000个，对于节点数在1000个以内的Redis Cluster，16384个槽位完全够用。
4. 压缩位图以减少网络流量
Redis主节点的哈希槽信息是通过bitmap存储的，在传输过程中，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)。
也就是说slots越小，填充率就会越小，压缩率就会越高，传输效率就会越高。
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。
