一.使用redis-cluster的原因

　　1.并发问题

redis官方声称可以达到 10万/每秒,每秒执行10万条命令
假如业务需要每秒100万的命令执行呢？

　　2.数据量问题

一台服务器内存正常是16~256G，假如你的业务需要500G内存，

新浪微博作为世界上最大的redis存储，就超过1TB的数据，去哪买这么大的内存条？各大公司有自己的解决方案，推出各自的集群功能，
核心思想都是将数据分片（sharding）存储在多个redis实例中，每一片就是一个redis实例。

　　由此产生的集群方案：

• twemproxy由Twitter开源

• 　Codis由豌豆开源
• 　redis-cluster 官方3.0的集群方案

　　3.方案实现的的问题

需要配置一台超大计算机，超大cpu，但是实现起来很难，而且危险性高

正确的应该是考虑分布式，加机器，把数据分到不同的位置，分摊集中式的压力，一堆机器做一件事

二.客户端分片

　　redis3.0集群采用P2P模式，完全去中心化，将redis所有的key分成了16384个槽位，每个redis实例负责一部分slot，集群中的所有信息通过节点数据交换而更新

redis实例集群主要思想是将redis数据的key进行散列，通过hash函数特定的key会映射到指定的redis节点上

三.数据分布原理

四.数据分布理论

　　　　分布式数据库首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，每个节点负责整个数据的一个子集。

常见的分区规则有哈希分区和顺序分区。Redis Cluster采用哈希分区规则，因此接下来会讨论哈希分区规则。

　　1.顺序分区

　　2.哈希分区

　　　　hash分区又分为以下几种

　　　　1.节点取余分区算法

　　　　　　2.一致性哈希

　　　　　　3.虚拟槽分区 

　　　　　　　　Redis Cluster采用虚拟槽分区

虚拟槽分区巧妙地使用了哈希空间，使用分散度良好的哈希函数把所有的数据映射到一个固定范围内的整数集合，整数定义为槽（slot）。
Redis Cluster槽的范围是0～16383。
槽是集群内数据管理和迁移的基本单位。采用大范围的槽的主要目的是为了方便数据的拆分和集群的扩展，
每个节点负责一定数量的槽。

五.搭建redis-cluster槽

搭建集群分为几部

•  准备节点（几匹马儿）
• 节点通信（几匹马儿分配主从）
• 分配槽位给节点（slot分配给马儿）

redis-cluster集群架构

多个服务端，负责读写，彼此通信，redis指定了16384个槽。

多匹马儿，负责运输数据，马儿分配16384个槽位，管理数据。

ruby的脚本自动就把分配槽位这事做了

redis-cluster配置

原文：https://www.cnblogs.com/tjp40922/p/10750761.html