后端 - 关于 redis集群的局限性问题？
https://blog.csdn.net/chouhui0263/article/details/100744275
这里面提到了一点：
key作为数据分区的最小粒度读，因此不能将一个大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。
问题：
1.什么情况下 一个大的键值对象如hash、list等 会 映射到 不同的节点？
2.我的理解，redis中的hash命令是 hset hashKey key value ，其中只有hashKey参与
crc16(hashKey)&16384 计算 哈希对象值所在的槽位。 而不是hashkey+key参与运算。
也就是说同一个hash对象的所有 键值对会位于同一个slot中。 这个理解对吗？
共有2个答案
1.什么情况下 一个大的键值对象如hash、list等 会 映射到 不同的节点？
看这篇文章的描叙,集群化理想状态是把大的key也能实现分段存储,避免资源倾斜,但是redis集群并没有实现这个功能
- 当你的数据分区策略是将一个大的键值对象如hash、list等作为一个整体存储在Redis集群的一个节点上时，就会出现一个大的键值对象映射到不同的节点的情况。例如，你可能将一个大的hash对象作为一个整体存储在Redis集群的节点上，而这个hash对象又被分为多个键值对。如果这个节点因为某些原因失效了，那么这个大的hash对象就会丢失，并且无法恢复。
- 你的理解是正确的。在Redis中，哈希命令是hset hashKey key value，其中只有hashKey参与crc16(hashKey)&16384计算哈希对象值所在的槽位。也就是说，同一个哈希对象的所有键值对都会位于同一个槽位中。因此，如果一个槽位对应的节点失效了，那么该槽位上存储的所有数据都会丢失，并且无法恢复。这也意味着，如果一个大的键值对象被分配到了多个槽位上，那么如果其中一个节点失效了，那么该键值对象的一部分数据就会丢失。这是Redis集群的一个局限性。
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