面试题：Redis集群中槽指派与资源利用率的关系

Question

在Redis集群中，槽指派是如何影响资源利用率的？请阐述基本原理，并举例说明不合理的槽指派可能导致资源浪费或利用不充分的情况。

Answer 1

基本原理

1. Redis集群的槽概念：Redis集群使用16384个槽（slot）来管理数据。每个键通过CRC16算法计算出一个16位的哈希值，然后对16384取模，得到该键应该被分配到的槽号。
2. 槽与节点的关系：集群中的每个节点负责一部分槽。当客户端对某个键执行操作时，首先计算键对应的槽号，然后根据槽号找到负责该槽的节点进行操作。这种机制使得数据分布在不同节点上，实现数据的分布式存储和处理，提高了整体的存储和处理能力。
3. 资源利用率影响原理：合理的槽指派能够使各个节点上的数据分布均匀，从而充分利用每个节点的内存、CPU等资源。当槽在节点间分配均匀时，每个节点承担相近的负载，系统资源能得到高效利用。

不合理槽指派导致资源浪费或利用不充分的情况举例

1. 节点负载不均衡：假设Redis集群有三个节点A、B、C。如果将16384个槽中的10000个槽都分配给节点A，而节点B和C分别只分配到3192个槽。这样在数据量较大时，节点A会承担大量的读写请求，其内存和CPU资源可能很快耗尽，出现性能瓶颈。而节点B和C则有大量的资源闲置，造成资源利用不充分。例如，当有大量键值对写入时，节点A可能因负载过高导致响应缓慢，而节点B和C却有剩余资源无法被有效利用。
2. 数据倾斜：若某些热门业务数据对应的键经过CRC16计算后集中在某几个槽上，而这几个槽又被分配到同一个节点。比如，一个电商系统中，商品详情数据的键大量集中在某200个槽上，且这200个槽都被分配到节点X。那么节点X会因为处理这些热门数据而负载过高，而其他节点则相对空闲，造成资源浪费。同时，由于热点数据集中在一个节点，还可能引发缓存雪崩等问题，影响整个系统的稳定性。