hash 演算法
來了乙個 key，首先計算 hash 值，然後對節點數取模。然後打在不同的 master 節點上。一旦某乙個 master 節點宕機，所有請求過來，都會基於最新的剩餘 master 節點數去取模，嘗試去取資料。這會導致大部分的請求過來，全部無法拿到有效的快取，導致大量的流量湧入資料庫。
一致性 hash 演算法
一致性 hash 演算法將整個 hash 值空間組織成乙個虛擬的圓環，整個空間按順時針方向組織，下一步將各個 master 節點（使用伺服器的 ip 或主機名）進行 hash。這樣就能確定每個節點在其雜湊環上的位置。
來了乙個 key，首先計算 hash 值，並確定此資料在環上的位置，從此位置沿環順時針「行走」，遇到的第乙個 master 節點就是 key 所在位置。
在一致性雜湊演算法中，如果乙個節點掛了，受影響的資料僅僅是此節點到環空間前乙個節點（沿著逆時針方向行走遇到的第乙個節點）之間的資料，其它不受影響。增加乙個節點也同理。
燃鵝，一致性雜湊演算法在節點太少時，容易因為節點分布不均勻而造成快取熱點的問題。為了解決這種熱點問題，一致性 hash 演算法引入了虛擬節點機制，即對每乙個節點計算多個 hash，每個計算結果位置都放置乙個虛擬節點。這樣就實現了資料的均勻分布，負載均衡。
redis cluster 的 hash slot 演算法
redis cluster 有固定的16384個 hash slot，對每個key計算crc16值，然後對16384取模，可以獲取 key 對應的 hash slot。
hash_slot=crc16(key) mod 16384
redis cluster 中每個 master 都會持有部分 slot，比如有 3 個 master，那麼可能每個 master 持有 5000 多個 hash slot。hash slot 讓 node 的增加和移除很簡單，增加乙個 master，就將其他 master 的 hash slot 移動部分過去，減少乙個 master，就將它的 hash slot 移動到其他 master 上去。移動 hash slot 的成本是非常低的。客戶端的 api，可以對指定的資料，讓他們走同乙個 hash slot，通過hash tag來實現。
任何一台機器宕機，另外兩個節點，不影響的。因為 key 找的是 hash slot，不是機器。
備註：主從模式下的rediscluster 集群 redis 並不能保證資料的強一致性.
第乙個原因是因為集群是用了非同步複製。主節點對從節點命令的複製工作發生在返回客戶端命令回覆之後。
第二個原因是 redis 集群出現了網路分割槽， 並且乙個客戶端與至少包括乙個主節點在內的少數例項被孤立。
redis 集群通過分割槽來提供一定程度的可用性,在實際環境中當某個節點宕機或者不可達的情況下繼續處理命令. redis 集群的優勢:
分片技術的矛盾之處：
即要求key盡可能地分散到不同機器，又要求某些相關聯的key分配到相同機器。
所以引入 hash tag 機制
hashtag機制可以影響key被分配到的slot，從而可以使用那些被限制在slot中操作。
hashtag即是用{}包裹key的乙個子串，如1, 2。
在設定了hashtag的情況下，集群會根據hashtag決定key分配到的slot， 兩個key擁有相同的hashtag:, 它們會被分配到同乙個slot，允許我們使用mget命令。
通常情況下，hashtag不支援巢狀，即將第乙個中間的內容作為hashtag。若花括號中不包含任何內容則會對整個key進行雜湊，如{}user:。
hashtag可能會使過多的key分配到同乙個slot中，造成資料傾斜影響系統的吞吐量，務必謹慎使用。
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