1 哈希槽是什么
1.1 为什么出现？
由于一致性哈希算法的数据倾斜问题，Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。
哈希槽实质就是一个数组空间，数组
[0, 2^14 – 1]
形成hash solt空间。
2.2 能干什么？
解决均匀分配问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大，这样便于数据移动。
哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。
2.3 多少个hash槽
一个集群只能有
16384个槽
，编号0–16383。这些槽会分配给集群中所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。
slot = CRC16(key) % 16384
。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。
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（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。
（2）
redis的集群主要节点数量基本不可能超过1000个。
（3）
槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输
希槽计算
Redis集群中内置了
16384个哈希槽
，redis会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在Redis集群中放置一个key-value时，redis先对key使用
crc16算法
算出一个结果，然后把结果对16384求余数，这样每个key都会对应一个编号在0–16383之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，
key之A、B在Node2，key之C落在Node3上
@Test
public void test3(){
//import io.lettuce.core.cluster.SlotHash;
System.out.println(SlotHash.getSlot("A")); //6373
System.out.println(SlotHash.getSlot("B")); //10374
System.out.println(SlotHash.getSlot("C")); //14503
System.out.println(SlotHash.getSlot("hello")); //866
}