一致性hash解决的问题？

有N台机器，为了让数据均匀的存放在N台机器上，我们可以通过hash%N的方式进行映射定位，当其中某台机器挂掉了，我们需要将它踢出集群，此时机器数量为N-1，那么存放关系变为hash%(N-1)，我们需要将大量数据进行移动，保证映射关系正确，这是灾难性的。一致性hash解决的问题当新增和减少机器时尽量少的影响已有key的存储关系。

一致性hash采用环形hash空间，将环形分成了0-16383个槽，一般会通过物理机的ip或者机器名将物理机hash到环上的某个槽位，如下图所示，有三台机器(每一个槽位都是主从模式，所以最少是3主3从)，分别对应槽位0、槽位5201、槽位9900，假如张三通过CRC16hash计算出来的槽位值为12556，则顺时针的以一个机器槽位是机器A，所以张三会存储在机器A中，李四和王五类似原理。

当某些原因机器B故障被踢出集群了，则只需要将李四从机器b移到机器c即可，其他节点数据不需要变动。

redis集群虚拟节点？

虚拟节点是为了是数据分配更均匀。例如当机器ABC的hash分布如下左图所示，则很明显机器A会分配更多的数据，为了解决这种不平均分配问题，可以采用下右图的虚拟节点方式，每个实际节点分配到对应的虚拟节点

为什么是2的14次方=16384个槽位？

因为集群节点之间会通过ping/pong进行通信，通信的内容中包括一个bitmap类型的数组，数据大小与槽位个数相关，当槽位为16384的时候，数据大小为2Kb(16384/8/1024=2Kb)，如果槽位个数为65536，则通信的数据大小为8Kb。而节点之间的通信1s中会执行10次，所以如果槽位较多的话会导致暂用过多的通信带宽。

redisCluster使用的hash算法是什么？

RedisCluster 目前使用的计算 slot 槽位的算法为 CRC16 ，该算法本身会产生的 hash 值的大小为 16bit ，因此该算法可以产生 2^16=65536 个不同的值，取值范围为 0～65535 之间