redis的哈希槽为什么要设置为固定的16384 (2的14次方) 个?

Redis 将哈希槽的数量固定为 16384 (2的14次方) 个，这是一个经过深思熟虑的设计决策，主要基于以下几个关键因素的权衡：

1. 集群节点数量与心跳包大小（决定性因素）：

   • Redis 集群中的每个节点都需要定期（每秒）向其他所有节点发送 PING 心跳包，以交换集群状态信息（包括节点是否可达、配置纪元等）。

   • 心跳包中包含一个关键信息：该节点负责哪些哈希槽。为了高效地表示这 16384 个槽位的归属状态，Redis 使用了一个 位图（bitmap）。每个槽位对应位图中的一个 bit：

     • 1 表示该节点负责此槽。

     • 0 表示不负责。

   • 16384 个槽位需要的位图大小是：16384 bits / 8 = 2048 bytes = 2 KB。

   • 如果槽位数量是 65536 (2的16次方)：

     • 位图大小将变为：65536 bits / 8 = 8192 bytes = 8 KB。

   • 为什么这个大小很重要？

     • 网络带宽： 每个节点每秒都要向集群中 所有其他节点 发送这个心跳包。在一个有 1000 个节点的集群中（Redis 官方建议的最大节点数），每个节点每秒会发出 999 个心跳包（PING），同时接收 999 个心跳包（PONG）。

     • 2KB vs 8KB： 使用 2KB 的心跳包体，1000 节点集群每秒产生的心跳包总数据量约为：1000 nodes * 999 sends/node * 2KB ≈ 1.998 GB/s。这已经是一个相当大的网络流量。

     • 如果使用 8KB： 总流量将激增至 1000 * 999 * 8KB ≈ 7.992 GB/s。这对于大多数网络基础设施来说是一个 巨大且不必要 的开销，很容易成为集群扩展的瓶颈。16384 的设计将心跳包大小控制在一个更合理、更易于管理的范围内。

2. 足够的分区粒度：

   • 16384 个槽位提供了足够细的粒度来在集群节点之间分配数据。

   • Redis 集群设计目标是支持最多 1000 个主节点。16384 个槽位平均分配到 1000 个节点上，每个节点大约负责 16 个槽位。这个分配粒度对于实现良好的数据负载均衡已经足够了。

   • 如果槽位数量过少（例如 4096），分配到 1000 个节点上，平均每个节点只有 4 个槽位。虽然技术上可行，但槽位作为数据迁移和平衡的最小单位，过少的槽位可能会限制集群在节点间精细调整负载的能力。

3. CRC16 哈希空间与取模效率：

   • Redis 使用 CRC16 算法计算键的哈希值，其结果范围是 0 到 65535 (2的16次方 - 1)。

   • 要将这个 16 位的哈希值映射到 16384 个槽位上，只需要进行一个简单的取模操作：slot = CRC16(key) % 16384。

   • 16384 (2^14) 是 65536 (2^16) 的因子之一。计算 % 16384 在计算上非常高效，因为它等价于 CRC16(key) & 16383（按位与操作），这是 CPU 可以极快完成的操作。选择其他非 2 的幂次方的数字，取模运算效率会低很多。

4. 空间效率（消息头）：

   • 在 Redis 集群的节点间通信协议中，哈希槽编号需要被编码进消息头。

   • 使用 14 位（2^14 = 16384） 可以紧凑地表示所有槽位编号。

   • 如果使用 16 位（65536），虽然能直接对应 CRC16 的全范围，但每条消息都需要额外增加 2 位（相对于 14 位方案）。虽然单条消息的 2 位开销很小，但在集群内部海量的通信中累积起来也是可观的，而且最关键的是，如第 1 点所述，心跳包中的位图大小会剧增。

5. 集群扩展性与负载均衡
   1. 节点数量与槽位分配的平衡
      16384 个槽位可灵活分配给不同数量的节点：
      1. 当集群有 N 个节点时，每个节点平均负责 16384 / N 个槽位。
      2. 例如：100 个节点时，每个节点约 164 个槽位；1000 个节点时，每个节点约 16 个槽位，确保数据分布均匀。
   2. 扩容 / 缩容时的迁移成本
      槽位数量较少时，节点间迁移数据的粒度更合理：
   3. 迁移一个槽位的所有键值对，比迁移零散数据更高效。
   4. 16384 个槽位可通过分批迁移（如每次迁移少量槽位），避免集群在迁移过程中出现长时间卡顿。

6. 历史与经验值：

   • 在 Redis 集群设计的早期，作者 antirez (Salvatore Sanfilippo) 确实考虑过 4096 (2^12) 和 65536 (2^16) 这两个选项。

   • 4096 被认为太少： 在节点数较多时，每个节点分配的槽位过少，感觉不够灵活，可能影响负载均衡的精细度。

   • 65536 被认为太多： 如第 1 点所述，心跳包中的位图大小（8KB）在网络开销上代价过高，尤其是在接近 1000 节点的大规模集群中。

   • 16384 是一个很好的折中点： 它在提供足够的分区粒度（平均每个节点约 16 个槽位）的同时，将心跳包大小（2KB）控制在一个对网络更友好的范围内。经过测试和权衡，16384 被确定为最佳实践值。

总结：

固定使用 16384 个哈希槽是 Redis 集群设计中的一个核心优化决策。它最核心的驱动力是为了控制集群节点间心跳包（尤其是槽位分配位图）的大小，避免在大型集群（接近 1000 节点）中产生不可接受的网络带宽消耗。同时，16384 也提供了足够的数据分片粒度，保证了高效的键到槽的映射计算（CRC16 % 16384），并且在协议消息头中能紧凑地表示槽位编号。这是一个在 网络开销、分区粒度、计算效率 之间达到最佳平衡点的经验值。