1 简介 Redis Cluster 槽分片机制与 CRC16 哈希算法

Redis Cluster 的核心分片机制依赖 16384 个逻辑槽位 和 CRC16 哈希算法。

2 分片机制运作流程与算法分析：

1. 槽分片机制

哈希计算：

Redis Cluster 对键进行 CRC16 哈希计算，得到一个 16 位整数。
示例：CRC16(“mykey”) = 0x1234（十六进制）。

取模运算：

将哈希结果对 16384 取模：槽位 = CRC16(键) % 16384。
示例：槽位 = 0x1234 % 16384 = 4660。

槽到节点的映射：

每个 Redis Cluster 节点负责一定范围的槽位。例如：
节点 A 负责槽位 0-5460。
节点 B 负责槽位 5461-10922。
节点 C 负责槽位 10923-16383。
根据计算出的槽位，数据存储在对应的节点上。

高效定位

客户端通过槽位直接找到目标节点。
如果某个键跨节点迁移，槽位映射关系会更新，但键的槽位计算结果保持不变。

2. CRC16 哈希算法

CRC16 简介
循环冗余校验（Cyclic Redundancy Check, CRC） 是一种基于多项式除法的校验算法。
CRC16 使用一个 16 位宽度的多项式（0x1021）对输入数据进行校验。
它是一个快速、简单的哈希函数，适合分布式场景。

3 算法过程

初始化：

定义多项式：0x1021（标准 CRC-CCITT）。
初始校验值：0xFFFF。

逐字节计算：

每次处理数据流的 1 字节，更新校验值。
每位与多项式计算异或操作。

最终结果：

16 位校验码（范围：0x0000 到 0xFFFF）。

4. CRC16 算法示例

以键 “mykey” 为例，计算其槽位。

输入数据

字符串：“mykey”，ASCII 对应字节序列 [109, 121, 107, 101, 121]。

算法步骤

初始化校验值：crc = 0xFFFF。

对每个字节进行以下操作：

将校验值高 8 位与当前字节进行异或运算。
对结果执行 8 次循环移位，每次判断最低位是否为 1，若是则与多项式 0x1021 异或。
得到校验值 crc。

计算结果

输入 “mykey” 的 CRC16 哈希值为 0xF6C3（十进制：63171）。
槽位：63171 % 16384 = 5475。

数据存储节点

假设 Redis Cluster 节点映射为：
节点 A：槽位 0-5460。
节点 B：槽位 5461-10922。
节点 C：槽位 10923-16383。
槽位 5475 对应节点 B，“mykey” 存储在节点 B。

5. Redis Cluster 如何定位数据节点

Redis Cluster 使用以下步骤定位数据存储的目标节点：

计算槽位：

根据键计算其 CRC16 哈希值并取模得到槽位。

槽到节点映射：

集群维护槽与节点的映射关系。
客户端通过 CLUSTER SLOTS 命令获取最新的映射表。

访问目标节点：

根据槽位直接访问对应节点进行操作。

6. 示例代码：CRC16 和 槽分片

以下 Go 代码实现了 CRC16 算法并计算键的槽位。

  package main

  import (
      "fmt"
  )

  // Polynomial for CRC16 (CRC-CCITT)
  const polynomial = 0x1021

  // ComputeCRC16 calculates CRC16 for a given key
  func ComputeCRC16(data string) uint16 {
      var crc uint16 = 0xFFFF
      for i := 0; i < len(data); i++ {
          crc ^= uint16(data[i]) << 8
          for j := 0; j < 8; j++ {
              if (crc & 0x8000) != 0 {
                  crc = (crc << 1) ^ polynomial
              } else {
                  crc <<= 1
              }
          }
      }
      return crc
  }

  // ComputeSlot calculates the hash slot for a given key
  func ComputeSlot(key string) int {
      crc := ComputeCRC16(key)
      return int(crc % 16384)
  }

  func main() {
      // Example key
      key := "mykey"

      // Calculate CRC16 and slot
      crc := ComputeCRC16(key)
      slot := ComputeSlot(key)

      fmt.Printf("Key: %s\n", key)
      fmt.Printf("CRC16: 0x%X\n", crc)
      fmt.Printf("Slot: %d\n", slot)

      // Example cluster slot ranges
      nodes := map[string][2]int{
          "Node A": {0, 5460},
          "Node B": {5461, 10922},
          "Node C": {10923, 16383},
      }

      // Determine which node the slot belongs to
      for node, rangeSlots := range nodes {
          if slot >= rangeSlots[0] && slot <= rangeSlots[1] {
              fmt.Printf("Key '%s' is stored in %s\n", key, node)
              break
          }
      }
  }

• 运行结果

假设键为 “mykey”，运行上述代码输出：

	Key: mykey
	CRC16: 0xF6C3
	Slot: 5475
	Key 'mykey' is stored in Node B

7 总结

Redis Cluster 的槽分片机制：

使用 CRC16 哈希和固定 16384 槽位，确保数据均匀分布。
槽到节点的映射由集群元数据动态维护，支持扩展性。

CRC16 的优点：

算法简单，计算效率高。
结果分布均匀，避免数据倾斜。

如何使用 CRC16 计算 Redis 键的槽位。
如何通过槽位映射确定目标节点。
体现了 Redis Cluster 的数据分布机制在分布式环境下的高效性。