认识分片集群

主从和哨兵看可以解决高可用、高并发读的问题。但是依旧是解决不了下面的两个问题：
1、海量数据存储问题
2、高并发写的问题

Redis分片集群是一种分布式系统，用于将Redis的数据分布在多个Redis节点上。这种集群通过将数据分成多个部分，并将每个部分存储在不同的节点上，可以实现Redis的高可用性和高性能。
分片集群主要着眼于高扩展性，它由多个Redis实例组成一个集群，然后按照一定的规则，把收到的数据划分成多份，每一份用一个实例来保存。这样可以处理大量数据，解决海量数据存储和高并发写的问题。
在Redis分片集群中，通常会有多个master节点，每个master保存不同数据。每个master还可以拥有多个slave节点，并且master之间通过ping监测彼此的健康状态。客户端请求可以访问集群中的任意节点，最终都会被正确地转发到相应的节点。
这种分片集群的原理主要是通过“哈希分片”来实现的。哈希分片使用一个称为键的字符串作为输入，并根据键的哈希值来确定该键所属的节点。这样可以保证相同键的请求始终路由到同一个节点上，从而实现数据的分区和负载均衡。

分片集群存储数据

在Redis中，引入了一个哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key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哈希槽

下图是Redis存取数据的底层流程图

另外，在Redis存储数据的时候，可以设置将数据存储到1个节点上。设置一个相同的有效key部分，也就是下图中大括号中的数据。那么Redis只会对这个有效部分进行CRC16算法计算，那么这些数据都会被存储到1个节点上了

三、总结分片集群的优势
1、集群中有多个master，每个master保存不同的数据
2、每个master都可以有多个slave节点
3、master之间通过ping监测批次的健康状态
4、客户端请求可以访问集群的任意节点，最终都会被转发到正确的节点上（利用的还是CRC16算法）

至此，关于Redis的分片集群介绍完毕，后续还会持续更新，敬请期待！