Redis Cluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本正式推出，有效地解决了Redis分布式方面的需求。当遇到单机内存、并发、流量等瓶颈时，可以采用Cluster架构方案达到负载均衡的目的。之前, Redis分布式方案一般有两种:
- 客户端分区方案：优点是分区逻辑可控，缺点是需要自己处理数据路由、高可用、故障转移等问题。
- 代理方案：优点是简化客户端分布式逻辑和升级维护便利，缺点是加重架构部署复杂度和性能损耗。
现在官方为我们提供了专有的集群方案：Redis Cluster，它非常优雅地解决了Redis集群方面的问题，因此理解应用好 Redis Cluster将极大地解放我们使用分布式Redis 的工作量。
集群前置知识
数据分布理论
分布式数据库首先要解决把整个数据集按照分区规则映射到多个节点的问题，即把数据集划分到多个节点上，每个节点负责整体数据的一个子集。
需要重点关注的是数据分区规则。常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种，哈希分区离散度好、数据分布业务无关、无法顺序访问；顺序分区离散度易倾斜、数据分布业务相关、可顺序访问。
节点取余分区
使用特定的数据，如Redis的键或用户ID，再根据节点数量N使用公式：
hash(key) % N 计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。这种方案存在一个问题：当节点数量变化时，如扩容或收缩节点，数据节点映射关系需要重新计算，会导致数据的重新迁移。
这种方式的突出优点是简单性，常用于数据库的分库分