Redis Cluster 是Redis的集群实现，内置数据自动分片机制，集群内部将所有的key映射到16384个Slot中，集群中的每个Redis Instance负责其中的一部分的Slot的读写。集群客户端连接集群中任一Redis Instance即可发送命令，当Redis Instance收到自己不负责的Slot的请求时，会将负责请求Key所在Slot的Redis Instance地址返回给客户端，客户端收到后自动将原请求重新发往这个地址，对外部透明。一个Key到底属于哪个Slot由crc16(key) % 16384 决定。
为什么RedisCluster会设计成16384个槽呢?这个问题有点类似于ThreadLocal中的0x61c88647。
对于这个问题，作者给出了解答。原版回答如下图所示，对应的链接地址为：https://github.com/antirez/redis/issues/2576
1.如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。
在消息头中，最占空间的是 myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。当槽位为65536时，这块的大小是: 65536÷8=8kb因为每秒钟，redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，如果槽位为65536，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。
2.redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。
如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个。那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。
3.槽位越小，节点少的情况下，压缩率高。
Redis主节点的配置信息中，它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中，会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots / N很高的话(N表示节点数)，bitmap的压缩率就很低。如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。而16384÷8=2kb，怎么样，神奇不！
综上所述，作者决定取16384个槽，不多不少，刚刚好！