本篇文章给大家谈谈redis槽是什么，以及redis cluster 槽对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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redis的一个槽只能村一条数据么
一个slot槽位可以存放多个数据，key的槽位计算公式：HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384 由于Redis集群无中心节点，请求会随机发给任意主节点。 主节点只会处理自己负责槽位的命令请求，其他槽位的命令请求，该主节点会返回客户端一个转向错误。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务。安装python的redis模块。pip install redis。第一种直接连接redis。打开redis客户端，查看redis数据库。如图。第二种通过连接池连接。这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。
redis中的每一个数据库，都由一个redisDb的结构存储。其中，redisDb.id存储着redis数据库以整数表示的号码。redisDb.dict存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires保存着每一个键的过期时间。
redis集群的插槽问什么是16384个
1、普通心跳数据包携带节点的完整配置，该配置可以用旧配置以幂等方式替换，以便更新旧配置。这意味着它们包含原始形式的节点的槽配置，16k的槽配置需要使用2k内存空间，但是使用65k槽将使用8k的内存空间。同时，由于其他设计折衷，Redis集群不可能扩展到超过1000个节点。
2、Redis Cluster的设计背后，16384个槽的巧妙选择并非偶然。CRC16算法生成的16位hash值，作者巧妙地采用模16384而非65536，这一决策源于对空间效率的考量——16位占用的空间只有2k，相比8k节省了大量资源。同时，这样的设计确保在最多1000个master节点的情况下，每个节点都能拥有足够的槽位，确保负载均衡。
3、redis-cluster集群将键存储空间分割为16384个槽位(slot)，事实上集群最大节点数量是16384个【官方建议最大节点数量不超过1000个节点】。 所有主节点都负责16384个哈希槽中的一部分，当16384个槽都有某个节点在负责处理时，集群进入上线状态，并开始处理客户端发送的数据命令请求。
Hash分区
(1) 常见的哈希分区规则有：节点取余分区、一致性哈希分区和虚拟槽分区。 (2) Redis Cluster数据分区规则采用虚拟槽方式，所有的键映射到16384个槽中，每个节点负责一部分槽和相关数据，实现数据和请求的负载均衡。
HASH分区策略是根据用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式。RANGE分区则是基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。
为此，stringhash 按照用户定义的起点和终点去截取分片索引字段中的部分字符，根据当中每个字符的二进制 unicode 值换算出一个长整型数值，然后就直接调用内置 hash 算法求解分片路由：先求模得到逻辑分片号，再根据逻辑分片号直接映射到物理分片。
范围分区就是将数据表内的记录按照某个属性的取值范围进行分区。哈希分区需要借助哈希函数，首先将分区进行编号，然后通过哈希函数来计算确定分区内存储的数据，这种方法要求数据在分区上的分布是均匀的，用户设定哈希函数来对数据进行分区。
，range分区按照RANGE分区的表是通过如下一种方式进行分区的，每个分区包含那些分区表达式的值位于一个给定的连续区间内的行。2，list分区LIST分区中每个分区的定义和选择是基于某列的值从属于一个值列表集中的一个值，而RANGE分 区是从属于一个连续区间值的集合。
oraclehash分区数量不均匀的原因是数据库升级、迁移时，出现大量无效对象。根据查询相关资料信息显示：在联机交易系统中，对于频繁执行的SQL语句，所查oraclehash分区数量较均匀、分区较均衡，建议使用绑定变量代替常量，oraclehash分区数量不均匀的原因是数据库升级、迁移时，出现大量无效对象。
Redis集群查找数据的过程
首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。
执行如图是命令，查看redis服务是否启动。执行命令“redis-cli”进入redis命令行界面。执行命令“dbsize”。执行命令“flushall”刷新清除。执行命令“ keys * ”进行验证redis是否为空，可以看到redi数据。
其中users：1 users：2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users：location：shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。
通过改变程序搜索数据的方式，并使用 Redis 来减少绝大部分基于单词或者关键字进行的内容搜索操作的执行时间。 P154 倒排索引 (inverted indexes) 是互联网上绝大部分搜索引擎使用的底层结构，它类似于书本末尾的索引。倒排索引从每个被索引的文档里面提取一些单词，并记录包含每个单词的文档集合。
步骤一：使用add-node命令：绿 为新增节点，红 为已知存在节点 输出如下：步骤二：查看集群状态：注意： 当添加节点成功以后，新增的节点不会有任何数据，因为它没有分配任何的slot（hash槽）。我们需要为新节点手工分配slot。
redis集群中内置了16384个哈希槽，当一个key值准备存储的时候，是先通过将key进行 crc16 校验，校验后的值对16384取值，得到的值就是该key所在的槽（slot）；redis集群中，节点上的槽是连续的一段，因此通过我们计算key得到的slot，就能判断该key是在存储在哪个节点上的。
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