Redis槽的数据容量到底有多大，限制在哪儿？浅析和一些思考

（引用来源：Redis官方文档关于集群的说明，以及一些技术社区如Stack Overflow、中文技术博客上的相关讨论）

Redis槽的数据容量到底有多大，限制在哪儿？这个问题看似简单，但其实背后涉及到Redis集群的设计理念，咱们不用那些难懂的术语,就用人话把它捋清楚。

最核心的一个数字是：16384，这个数字就是Redis集群中“槽”的总数，你可以把Redis集群想象成一个有16384个抽屉的大柜子，当你存一个数据的时候，Redis会根据这个数据的键（Key）算出一个值，就像一把钥匙，这个钥匙能且只能打开其中一个抽屉，然后这个数据就被放进对应的抽屉里，整个集群的所有数据，就是被这样均匀地（理论上）分配到这16384个抽屉里的。

第一个问题来了：为什么是16384个？为什么不是更多，比如65536个？

这主要是出于网络通信的考虑。（引用来源：Redis作者Salvatore Sanfilippo在GitHub上的解释）在Redis集群中，每个节点都需要知道其他所有节点负责管理哪些槽，它们通过一种叫“心跳包”的消息定期互相通知，这个心跳包里就包含了一个“位图”信息，用来表示自己负责哪些槽，位图可以理解为一个很长的二进制串，每一位代表一个槽，如果是1就表示这个槽归我管,是0就表示不归我管。

如果槽的数量是16384个，那么这个位图的大小就是16384位，也就是2048个字节（2KB），如果槽的数量是65536个，位图大小就会变成8192字节（8KB），虽然看起来8KB也不大，但Redis集群要求每秒都要在节点之间发送多次这样的心跳包，当集群节点数量很多时（比如上千个），这些心跳包带来的网络流量就会变得不可忽视，为了在集群规模和网络开销之间取得一个很好的平衡，作者最终选择了16384这个数，他认为这个数量级，即使对于有上千个节点的超大集群来说,网络压力也是可以接受的。

现在说回“数据容量”的问题。一个槽能放多少数据？

答案是：一个槽本身没有固定的、明确的数据大小限制。 限制其实不在“槽”这个逻辑概念上，而在负责管理这个槽的“Redis节点”的物理内存上。

还是用抽屉的比喻，16384个抽屉分布在一个由多个小柜子（Redis节点）组成的大柜子（Redis集群）里，比如你有三个小柜子A、B、C，那么可能抽屉1-5000归A管，5001-10000归B管，10001-16384归C管，每个小柜子（节点）的容量是有限的，比如它的内存是16GB，分配给这个小柜子的所有抽屉（槽）里存放的数据总量,就不能超过16GB。

真正的限制是：单个Redis实例（节点）的最大可用内存。 这是Redis集群数据容量的真正瓶颈，如果你想扩大整个集群的总容量，办法不是去增加槽的数量（这个数是固定的），而是增加节点的数量，把槽重新分配一下,让更多的机器来分担数据存储的压力。

这就引出了另一个重要的思考：数据分布的均匀性至关重要。

因为槽的数量是固定的，所以数据的分布完全依赖于那个计算钥匙的算法（CRC16校验和），理想情况下，数据应该非常均匀地散列到16384个槽里，但如果你的键（Key）设计得不好，比如大量使用非常相似的键（例如user:001, user:002...），并且算法导致它们都被集中映射到了某几个槽，那么就会出现“数据倾斜”，即使整个集群总内存绰绰有余，但管理着那几个热门槽的节点会因为数据太多而内存爆满，其他节点却还很空闲，这就好比大部分东西都塞进了同一个抽屉，导致那个小柜子快被撑破了，而其他小柜子却空荡荡的,键的设计和集群的健康监控非常重要。

1. 槽的数量限制：固定为16384个,主要是为了平衡集群节点间通信的网络开销。
2. 槽的数据容量限制：槽本身无限制,限制在于承载该槽的Redis节点的物理内存大小。
3. 扩大容量的方法：通过增加集群节点数量，将槽重新分配,实现水平扩展。
4. 关键风险点：数据倾斜，如果数据不能均匀分布在各个槽上,会导致单个节点成为瓶颈。

谈论Redis槽的容量，不能脱离具体的集群节点配置和数据分布情况，它不是一个孤立的数字游戏，而是一个涉及网络、内存、数据设计等多个因素的系统性工程问题。

（引用来源：综合自对Redis集群原理的理解以及上述技术社区的实际问题讨论）