一 常用的分布算法

• hash 算法
  按照key的hash值对节点进行取模，然后得到的结果就是存放数据的节点；
  缺点：如果一个节点挂了，新的数据按照新的节点数据取模导致无法取到数据（所有数据都取不到），于是就会被击穿到数据库，导致数据库压力增大。同时需要重新进行大量计算，把原有数据进行重新分配。

• 一致性hash算法（虚拟节点算法）
  把节点分布到一个圆环中分布，key的hash值于当前节点hash值比较，然后确定在圆环上的位置，同时按照顺时针方向去寻找最近的一个节点。
  按照上述理论，当一个节点失效的时候，就只有这个节点对应的数据无法取到，而其他节点数据依然还是可以取到。所以，可用性比hash算法要高。
  缺点：针对热点数据问题，可能都会涌入到同一个节点中，而其他节点数据又少。
  优化：在圆环中增加多个虚拟的同类节点，比如原来有1号 2 号 3号 这三个节点，现在虚拟出多个1号、2好、3号的节点分布在圆环上，这样就可以更细粒度的切割圆环数据，尽量减少了热点数据集中问题。

• hash slot 算法
  上述都是物理节点的分布做算法，而redis cluster是通过在节点中分布虚拟的小节点来分布数据。redis cluster会在整个集群节点中分布 16384 个虚拟slot。每个节点分配一部分slot。然后所有的key的hash对 16384 取模，从而知道在哪个slot，也就知道了数据在哪个节点上。 当一个节点挂了时，就会把这个节点上的slot迁移到其他节点上。
  因此，可以认为hash slot 算法，是一致性hash算法的优化。
  优点：即拥有了一致性hash算法的优点，又避免了热点数据；
  master的增加和移除也是非常方面，增加master，就把其他节点的slot移动到这个master。移除master，就把当前master的slot移动到其他节点。