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简化实现与维护：
- 降低复杂性：一致性哈希虽然能够较好地解决节点增减时的数据重定位问题，但它涉及到维护哈希环、节点位置查找、虚拟节点等较为复杂的逻辑。相比之下，Redis Cluster通过预定义固定数量（16384个）的哈希槽，简化了数据分片的实现，避免了复杂的哈希环管理和节点查找算法，符合Redis追求简单、高效的设计理念。
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更均匀的数据分布：
- 精确控制数据分布：使用哈希槽，Redis可以直接将键按照其CRC16校验和除以槽总数的方式精确地映射到某个槽位上。这种做法确保了数据分布的均匀性，每个槽位对应一个唯一的节点，减少了数据倾斜的可能性。而在一致性哈希中，尽管数据分布总体上是均衡的，但由于哈希环的特性，节点分布可能出现局部不均的情况。
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更便捷的节点管理：
- 明确的槽位迁移：当需要添加或移除节点时，Redis Cluster只需迁移受影响的槽位及其关联数据。这种迁移操作明确且易于控制，可以通过Gossip协议在集群内协调完成，无需复杂的路由调整。而一致性哈希在节点增减时，虽然大多数键不需要移动，但仍然需要重新计算受影响键的归属，且可能需要使用虚拟节点来进一步均衡数据分布，管理起来相对繁琐。
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避免缓存雪崩风险：
- 降低数据重定位范围：在一致性哈希中，增删节点可能导致一小部分相邻节点上的数据重定位。虽然大部分数据不受影响，但重定位的这部分数据可能引发短时间内大量缓存未命中，从而增加数据库压力，极端情况下可能导致“缓存雪崩”。Redis Cluster通过槽位迁移，只影响到特定槽位的数据，重定位范围更为可控，降低了因节点变动引发缓存雪崩的风险。
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易于理解和操作：
- 直观的管理界面：哈希槽的机制较为直观，管理员可以通过查看每个节点负责的槽位范围，清晰地了解数据分布状况和节点负载。这对于集群的日常运维、故障排查和手动数据迁移等工作来说，提供了更为简洁明了的操作界面。
