Redis集群着眼于哈希槽总数（redis集群哈希槽总数）

Redis集群是Redis提供的分布式存储解决方案，用于以高可靠性和可扩展性将数据存储到多个Redis实例中。它的特点是，不用关心把数据存储到哪个实例中，只需知道如何正确地存储和获取数据即可。有两个主要的考虑因素，哈希槽的数量和哈希函数的正确性，都是确定Redis集群的关键要素。

要更好地使用Redis集群，需要必要的数据分片，这就需要一个哈希槽（slots），哈希槽是Redis中存储数据的固定大小区域，其中可以存储任意数量的键值对。一旦数据较多，一个哈希槽就无法同时存储所有的键值对，那么就需要增加哈希槽数量，以达到数据分片的目的。

哈希函数的正确性也是操作Redis集群的关键。哈希函数可以按照指定的规则将键映射到某个哈希槽，用来决定数据应该被存储到哪一个Redis实例中，因此正确性很重要。一般情况下，可以采用CRC16或CRC24算法作为哈希函数：

// 使用CRC16算法计算指定key值对应的哈希槽，哈希槽范围为[0，16385]
unsigned int crc16(char* key, unsigned int len)
{
    unsigned int hash = 0;
    for(int i=0; i
    {
        hash = (hash 
    }
    return hash % 16385;
}

另外，还可以根据需要使用特定的哈希函数，以便在不同的Redis实例之间做数据均衡。例如，CRC32算法可以在哈希槽的数量更多的情况下保持数据的分布性，而MD5算法可以更好地提供安全性。在使用上也可以根据实际情况灵活地讨论如何计算哈希槽和哈希函数。

综上所述，哈希槽数量和哈希函数的正确性是确定Redis集群的关键考虑因素。增大哈希槽数量有利于更好地实现数据分片，而且正确的哈希函数有助于在不同的Redis实例之间做数据调度。因此，要想更好地操作Redis集群，花费一定的精力去了解这两个重要的考虑因素是很有必要的。