一、CRC16 算法作用原理
哈希计算流程
对键值（Key）执行 CRC16 算法，生成 16 位校验值（0~65535） 。
将校验值 对 16384 取模（公式：slot = CRC16(key) % 16384），得到 0-16383 的槽位编号。
示例：若 CRC16("user:1001") 结果为 24567，则 24567 % 16384 = 8183，分配到槽位 8183。
键名特殊处理
当键名包含 {} 时（如 {order}123），仅对 {} 内的内容（即 "order"）执行 CRC16 计算，忽略其他部分。
无 {} 的键（如 num）则直接对完整键名计算。
二、算法选择与特性
算法变种
Redis 使用的 CRC16 算法为 CRC16-CCITT 变种，多项式为 0x1021（但官方未明确说明具体标准）。
该算法具有 低碰撞率 和 高效计算 特性，适合大规模数据分片场景。
与 16384 槽位的关系
槽位数选择：16384 是平衡内存占用与分布均匀性的折中值（节点间同步槽位映射信息时，16384 槽位仅需 2KB 内存）。
取模运算优化：16384 是 2^14，位运算优化可提升性能（例如 hash & (16384-1)）。
三、数据分布与一致性
均匀分布机制
CRC16 的 离散性 确保不同键名大概率映射到不同槽位，实现数据均匀分布 。
每个节点管理固定范围的槽位（如 3 节点集群中，节点分配 0-5460、5461-10922、10923-16383）。
动态扩容影响
新增节点时，槽位重新分配会导致 部分键的槽位计算结果变化，触发数据迁移。
迁移过程中，CRC16 算法仍按新槽位分布规则计算，确保最终一致性。
四、与其他分片算法的对比
| 算法类型 | 典型实现 | Redis Cluster 选择 CRC16 的优势 |
|---|---|---|
| 哈希取余 | hash(key) % N | 槽位固定，扩容需全量数据迁移（Redis 通过槽位迁移避免） |
| 一致性哈希 | 虚拟节点环 | 无需复杂环结构，通过槽位映射简化数据路由 |
| 哈希槽（CRC16） | 槽位分区 | 支持动态扩缩容、数据分布均匀、路由效率高 |
五、性能优化实践
强制键哈希一致性
对需跨键操作的数据（如事务、Lua 脚本），使用 {} 强制多键映射到同一槽位，例如 {user}1001:name 和 {user}1001:age。
避免热点槽位
键名设计时 避免局部重复模式（如批量键名带相同前缀），防止 CRC16 计算结果集中到少数槽位。
以上细节综合了 CRC16 算法在 Redis 槽位分片中的核心逻辑，涵盖计算规则、分布式一致性及性能优化策略。