Redis集群
Redis集群是一种分布式Redis实例，由多个Redis节点组成，可以扩展以支持大规模数据存储和高并发访问。
Redis集群的工作原理是将数据分散在多个节点中，并使用哈希槽（hash slot）算法将数据映射到不同的节点中。
每个节点可以包含多个哈希槽，每个哈希槽可以存储一个或多个键值对。
当客户端访问Redis集群时，集群会根据键名计算哈希槽，并将请求路由到相应的节点上。
Redis集群有三种节点类型：主节点 主节点用于写操作和负责分配哈希槽从节点 从节点用于读操作和备份哨兵节点 哨兵节点用于监控Redis集群状态和进行自动故障转移
Redis集群的配置包括以下步骤：
总之，配置Redis集群需要一定的技术功底和经验，需要仔细考虑各种因素，如节点数量、网络拓扑、数据安全等等。因此，建议在进行配置前，先了解Redis集群的工作原理，并参考Redis官方文档和其他相关资源。
分布式集群
集群的架构图:
通过对Redis进行分布式集群，可以达到以下效果：
- 水平扩展Redis的写性能，分布式集群实际上就是多个主从为一个组，然后多个组组成一个集群，每个组的master节点可以进行写操作，水平扩展了redis的写性能，这是哨兵机制做不到的。
- 水平扩展能存储的数据量，把所有数据通过分片技术分布在一个个Group里面，像上图有两个Group之间的数据时不一样的，但是同一Group的主从节点数据时一样的。这样就可以水平扩展数据。
分片技术
在客户端分片，就是在客户端对数据的key进行hash，再取模，就能确定落到哪个Group里面，取数据的时候也用同样的算法路由到对应的Group进行取数据，这种方案分片逻辑集中在客户端，不依赖于中间件，分区逻辑可以自定义，但是不能动态增减服务器，也就是增加或减少Group就要修改相应的代码。
第二种思路就是把分片的代码抽取出来，做成一个公共服务，所有的客户端都连接到这个代理层。由代理层来实现请求和转发。
典型的代理分区方案有 Twitter 开源的 Twemproxy 和国内的豌豆荚开源的 Codis。
以上两种方案都是对服务端透明的，也就是redis集群中的每个Group都不会知道其他Group的存在，只是有客户端或者中间件进行分片调配。
- 第三种方案是通过服务端实现集群，在Redis3.0之后，推出了Redis Cluster用来解决分布式的需求，同时也可以实现高可用。跟 Codis 不一样，它是去中心化的，客户端可以连接到任意一个可用节点。
Cluster(集群)
数据分片的关键考虑问题：
数据怎么均匀的分配，也就是数据怎么均匀地分配到每个Group而不会出现某个Group的数据量很大，另一个却很小的情况。
客户端怎么访问到相应的节点和数据。
重新分片过程，怎么保证正常服务。
Redis Cluster 可以看成是由多个 Redis 实例组成的数据集合。客户端不需要关注数据的子集到底存储在哪个节点，只需要关注这个集合整体。
下面是三主三从，三个Group组成的redis集群，集群中的所有节点都是两两间互相通信。
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