前面博客我们已经学习到sentinel问题?为什么还要讲cluster呢?
使用Redis Sentinel 模式架构的缓存体系，在使用的过程中，随着业务的增加不可避免的要对Redis进行扩容，熟知的扩容方式有两种，一种是垂直扩容，一种是水平扩容。垂直扩容表示通过加内存方式来增加整个缓存体系的容量比如将缓存大小由2G调整到4G,这种扩容不需要应用程序支持；水平扩容表示表示通过增加节点的方式来增加整个缓存体系的容量比如本来有1个节点变成2个节点，这种扩容方式需要应用程序支持。垂直扩容看似最便捷的扩容，但是受到机器的限制，一个机器的内存是有限的，所以垂直扩容到一定阶段不可避免的要进行水平扩容，如果预留出很多节点感觉又是对资源的一种浪费因为对业务的发展趋势很快预测。Redis Sentinel 水平扩容一直都是程序猿心中的痛点，因为水平扩容牵涉到数据的迁移。迁移过程一方面要保证自己的业务是可用的，一方面要保证尽量不丢失数据所以数据能不迁移就尽量不迁移。针对这个问题，Redis Cluster就应运而生了，下面简单介绍一下RedisCluster。
Redis Cluster是Redis的分布式解决方案，在Redis 3.0版本正式推出的，有效解决了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架构达到负载均衡的目的。分布式集群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。Redis Cluster采用哈希分区规则中的虚拟槽分区。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。Redis Cluster采用虚拟槽分区，所有的键根据哈希函数映射到0 ～ 16383，计算公式：slot = CRC16(key)&16383。每一个实节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据