在实际应用 Redis 时，随着用户或业务规模的扩展，保存大量数据的情况通常是无法避免的。而切片集群，就是一个非常好的解决方案。切片集群，也叫分片集群，就是指启动多个 Redis 实例组成一个集群，然后按照一定的规则，把收到的数据划分成多份，每一份用一个实例来保存。

如何保存更多数据？

Redis 应对数据量增多的两种方案分别为：纵向扩展（scale up）和横向扩展（scale out）。

• 纵向扩展：升级单个 Redis 实例的资源配置，包括增加内存容量、增加磁盘容量、使用更高配置的 CPU。
• 横向扩展：横向增加当前 Redis 实例的个数。

纵向扩展

优点：

• 实施起来简单、直接。

缺点：

• 当使用 RDB 对数据进行持久化时，如果数据量增加，需要的内存也会增加，主线程 fork 子进程时就可能会阻塞。
• 会受到硬件和成本的限制。

横向扩展

优点：

• 扩展性更好。要想保存更多的数据，采用这种方案的话，只用增加 Redis 的实例个数就行了，不用担心单个实例的硬件和成本限制。

缺点：

• 切片集群涉及到多个实例的分布式管理问题。

数据切片和实例如何对应？

Redis Cluster 方案采用哈希槽（Hash Slot，接下来我会直接称之为 Slot），来处理数据和实例之间的映射关系。在 Redis Cluster 方案中，一个切片集群共有 16384 个哈希槽，这些哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中。具体的映射过程分为两大步：首先根据键值对的 key，按照CRC16 算法计算一个 16 bit 的值；然后，再用这个 16bit 值对 16384 取模，得到 0~16383 范围内的模数，每个模数代表一个相应编号的哈希槽。

那么，这些哈希槽又是如何被映射到具体的 Redis 实例上的呢？我们在部署 Redis Cluster 方案时，可以使用 cluster create 命令创建集群，此时，Redis 会自动把这些槽平均分布在集群实例上。例如，如果集群中有 N 个实例，那么，每个实例上的槽个数为 16384/N 个。当然， 我们也可以使用 cluster meet 命令手动建立实例间的连接，形成集群，再使用 cluster addslots 命令，指定每个实例上的哈希槽个数。

（注意：在手动分配哈希槽时，需要把 16384 个槽都分配完，否则 Redis 集群无法正常工作。）

Redis Cluster为什么不把key直接映射到实例？

Redis Cluster 方案是通过哈希槽的方式把键值对分配到不同的实例上，这个过程需要对键值对的 key 做 CRC 计算，然后再和哈希槽做映射，从而实现和实例的对应。其原因包括如下：

1、整个集群存储key的数量是无法预估的，key的数量非常多时，直接记录每个key对应的实例映射关系，这个映射表会非常庞大，这个映射表无论是存储在服务端还是客户端都占用了非常大的内存空间。

2、Redis Cluster采用无中心化的模式（无proxy，客户端与服务端直连），客户端在某个节点访问一个key，如果这个key不在这个节点上，这个节点需要有纠正客户端路由到正确节点的能力（MOVED响应），这就需要节点之间互相交换路由表，每个节点拥有整个集群完整的路由关系。如果存储的都是key与实例的对应关系，节点之间交换信息也会变得非常庞大，消耗过多的网络资源，而且就算交换完成，相当于每个节点都需要额外存储其他节点的路由表，内存占用过大造成资源浪费。

3、当集群在扩容、缩容、数据均衡时，节点之间会发生数据迁移，迁移时需要修改每个key的映射关系，维护成本高。 而在中间增加一层哈希槽，可以把数据和节点解耦，key通过Hash计算，只需要关心映射到了哪个哈希槽，然后再通过哈希槽和节点的映射表找到节点，相当于消耗了很少的CPU资源，不但让数据分布更均匀，还可以让这个映射表变得很小，利于客户端和服务端保存，节点之间交换信息时也变得轻量。

4、当集群在扩容、缩容、数据均衡时，节点之间的操作例如数据迁移，都以哈希槽为基本单位进行操作，简化了节点扩容、缩容的难度，便于集群的维护和管理。