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Redis分片集群(Redis Cluster)是Redis官方提供的分布式解决方案，它允许数据自动分布在多个Redis节点上，提供高性能、高可用的Redis服务。
主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：
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海量数据存储问题
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高并发写的问题
使用分片集群可以解决上述问题，如图:
分片集群特征：
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集群中有多个master，每个master保存不同数据
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每个master都可以有多个slave节点
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master之间通过ping监测彼此健康状态
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客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点
1.散列插槽
Redis 分片集群引入了哈希槽的概念，Redis 集群有 16384 个哈希槽，每个 kev通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
1.1 插槽原理
Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到：
数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：
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key中包含"{}"，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分
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key中不包含“{}”，整个key都是有效部分
那么依据以上插槽原理，如果想要进行定点存储，也就是同一种类型数据存储到相同的节点上，那么我们就可以定义{}中的有效部分是相同的。
2.集群伸缩
Redis分片集群的伸缩是指动态增加或减少集群节点的能力，包括扩容和缩容两种操作。
集群伸缩的核心机制就是哈希槽的重分配。
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Redis Cluster将数据划分为16384个哈希槽
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伸缩本质是重新分配这些槽位到不同节点
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槽位迁移是原子操作，保证数据一致性
3.故障转移
Redis分片集群的故障转移是其高可用性的核心保障，能够在节点故障时自动进行主从切换，确保服务持续可用。
3.1 自动故障转移
自动故障转移就是其他的master检测不到宕机的master，确认其真的下线了，就会选取其slave为新的master，当宕机的实例恢复后会成为slave。
3.2 手动故障转移
当我们想要实现数据迁移时，可以进行手动转移操作：
利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机，切换到执行cluster failover命令的这个slave节点，实现无感知的数据迁移。其流程如下：
这种failover命令可以指定三种模式：
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缺省：默认的流程，如图1~6歩
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force：省略了对offset的一致性校验
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takeover：直接执行第5歩，忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见
4.Docker搭建Redis分片集群
Docker搭建Redis分片集群（内涵原理验证）
https://blog.csdn.net/m0_74808313/article/details/149331126?spm=1011.2124.3001.6209
5.相关面试问题
5.1 redis分片集群有什么作用？
redis分片集群是redis提供的一种高并发和高可用性的分布式方案，主要解决的是海量数据存储和高并发写的场景。
首先，集群中有多个master，每个master之间通过心跳机制相互检测，类似于哨兵机制，可以进行自动故障转移，保障了服务的高可用性。
其次，每个master还可以配置多个slave，提高了服务的高并发性。
最后，客户端可以访问任意的节点，最后请求可以被转发到相应的节点访问。
5.2 redis分配集群中的数据是如何进行存储和读取的？
redis分片集群中提出了哈希槽的概念，一共有16384个哈希槽，数据不是存储到节点上的，而是存储到哈希槽中，为节点分配一定范围的哈希槽。
key通过CRC16校验，然后对16384取余来决定存储到哪个哈希槽中。
读取也是相同的逻辑。