1. 数据分区

• 哈希槽: Redis Cluster 通过使用 16384 个哈希槽（hash slot）来分布数据。每个键都通过哈希函数关联到一个哈希槽。

• 分配: 每个节点负责一部分哈希槽，这样数据就分散在不同的节点上。

2. 节点角色

• 主节点: 负责存储数据和处理命令请求。每个主节点可以负责一部分哈希槽。

• 从节点: 从节点复制主节点的数据，提供数据冗余和容错。从节点不负责哈希槽。

3. 高可用性和故障转移

• 自动故障转移: 如果主节点失效，它的从节点可以被提升为新的主节点，确保服务的连续性。

• 投票系统: 当主节点失效时，其他节点会通过投票来决定哪个从节点应该被提升。

4. 数据一致性

• Redis Cluster 使用异步复制。这意味着在高负载情况下，从节点可能稍微落后于主节点。

5. 读写操作

• 写操作: 所有写操作必须发送到负责特定哈希槽的主节点。

• 读操作: 默认情况下，读操作也发送到主节点，但可以配置从节点来分担读取负载（读取副本）。

6. 网络通信

• 集群总线: 节点之间使用集群总线进行通信，这是一个 TCP 连接，用于故障检测、配置更新和其他必要的集群操作。

7. 客户端交互

• 智能客户端: Redis Cluster 需要客户端支持集群模式，能够理解集群的拓扑结构，并将请求发送到正确的节点。

8. 跨槽操作的限制

• 多键操作: Redis Cluster 对跨多个哈希槽的多键操作有限制。例如，事务和某些类型的 Lua 脚本可能需要所有键都在同一哈希槽。

9. 添加和删除节点

• 扩展性: 可以动态地向 Redis Cluster 添加新节点，同时也可以从集群中移除节点。

10. 容错和持久化

• 持久化: 与单机 Redis 类似，Redis Cluster 的节点也可以使用 RDB 快照或 AOF 日志来持久化数据。

• 网络分区: Redis Cluster 可以处理网络分区，但在极端情况下可能会牺牲一致性以保持可用性。

总结