當並發量大於單機 Redis 的並發量時，或者數據量大於單機內存的容量，就可以采用加機器分布式集群的方式來解決。
在 Redis 中，集群是 3.0 以后加入的，3.0——5.0 之間需要采用了 ruby 腳本實現集群，而 5.0 之后就內置了。
一、數據分布
假設全量的數據非常大，500G，單機已經無法滿足，我們就需要進行分區，分到若干個子集中去
分區方式有主要有兩種：順序分區和哈希分區
順序分區
原理：例如，100個數據分到3個節點上
1--33第一個節點
34--66第二個節點
67--100第三個節點
特點：
數據分散度易傾斜，鍵值義務相關，可以按順序訪問，支持批量操作
數據分散度易傾斜，就是說，例如：當注冊的1--100個用戶在這個庫訪問比較高，而注冊101--200之間的用戶訪問另一個比較低
哈希分區
原理：hash分區，節點取余，假設3台機器，hash(key)%3，給到不同的節點上
通過 hash 算法算一下 key 並取余，等於幾就給到那個節點上。
特點：
數據分散度高，鍵值分布於業務無關，無法按照順序訪問，支持批量操作
哈希分區又分為節點取余分區
一致性哈希分區：每個節點負責一部分數據，對 key 進行 hash，得到的結果在節點1和節點2之間，那么就給節點2
虛擬槽分區：因為 Redis 使用的是虛擬槽分區，所以就具體看看虛擬槽分區
三、虛擬槽分區
虛擬槽分區是屬於哈希分區中的一種
在 Redis 中一共有 16384 （0--16383） 個虛擬槽。
原理：
- 假設我們有三個 Redis 主機做了集群，就會把這 16384 個槽平均分配到每個節點（主機節點）上。
- 當客戶端創建一個（ set name xiaoyang ）數據發送給任意節點，那么 key （也就是name）會根據哈希算法
CRC16(key)%16383就會得到一個值，這個值就會在0--16383這個范圍，這個值在那個節點的范圍內，那么這個數據就會保存在那個節點上。 - 因為節點之間是共享的，所以該節點知道那個節點負責那些槽。
- 取值的時候也是，當（ get name ）獲取數據的時候，會先對 key 進行 CRC16 計算並取余，通過計算后的值去對應的節點獲取數據
四、Redis Cluster架構搭建
首先，Redis Cluster 有這樣幾個名詞：
節點：
就是指集群中的Redis主機
meet：
例如有這樣三個節點，節點A、節點B、節點C：
A meet 一下 C，C 回復一下 A
A meet 一下 B，B 回復一下 A
這樣 B 和 C 就也能互相感知
那么 A B C 之間就能互相交互數據，所有節點共享消息。
指派槽：
在Redis中總共有16384個指派槽，它會被平均分配到每個節點上
5.0以后集群搭建
Redis Cluster 在5.0之后取消了 ruby 腳本的支持，但是還要手動命令行添加集群，集群合到了 redis-cli 里面，可以直接使用 redis-cli 的參數 --cluster 來代替。
1、寫入配置 7000--70005 六個文件
# redis-7000.conf
port 7000
daemonize yes
dir "/root/redis/data/"
logfile "7000.log"
dbfilename "dump-7000.rdb"
# masterauth 123456 # 集群搭建時，主的密碼
cluster-enabled yes # 開啟 cluster
cluster-node-timeout 15000 # 故障轉移，超時時間 15s
cluster-config-file nodes-7000.conf # 給 cluster 節點增加一個配置文件
cluster-require-full-coverage yes # yes 只要有一個節點故障，整個集群就不對外提供服務了
# 快速生成其他配置
sed 's/7000/7001/g' redis-7000.conf > redis-7001.conf
sed 's/7000/7002/g' redis-7000.conf > redis-7002.conf
sed 's/7000/7003/g' redis-7000.conf > redis-7003.conf
sed 's/7000/7004/g' redis-7000.conf > redis-7004.conf
sed 's/7000/7005/g' redis-7000.conf > redis-7005.conf
2、啟動
redis-server redis-7000.conf
redis-server redis-7001.conf
redis-server redis-7002.conf
redis-server redis-7003.conf
redis-server redis-7004.conf
redis-server redis-7005.conf
3、創建集群主從節點
格式：
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 節點1ip:端口 節點2ip:端口 節點3ip:端口 節點4ip:端口 節點5ip:端口 節點6ip:端口
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005
# 參數 --cluster-replicas
如果是1 ，那就是需要給每個主節點配置一個從節點，由於 Redis 集群最少需要三個主節點，所以配置 replicas 就需要6個節點，如果是2，那么就還需要多加3個節點
4、操作
存放數據需要連接如下：-c 表示集群模式
redis-cli -c -p 7000 # 不這樣連接，存放數據的時候，key算的值不在該節點中不可以存放
127.0.0.1:7000> set name xiaoyang # 可以成功，
127.0.0.1:7000> CLUSTER NODES # 集群節點信息
127.0.0.1:7000> CLUSTER SLOTS # 查看槽的信息
創建集群主節點：所有節點都是主節點
格式：
redis-cli --cluster create 節點1ip:端口 節點2ip:端口 節點3ip:端口
五、集群擴容
集群擴容需要遷移槽和數據來實現擴容
啟動兩個節點：
redis-server redis-7006.conf
redis-server redis-7007.conf
狀態：
redis-cli -p 7006 cluster nodes # 現在他們的狀態都是他們自己，沒有加入集群
加入集群
#1.直接meet一下
redis-cli -p 7000 cluster meet 127.0.0.1 7006
redis-cli -p 7000 cluster meet 127.0.0.1 7007
# 或者連接到 7000 上去 meet 一下 7006 和 7007
127.0.0.1:7000> cluster meet 127.0.0.1 7006
#2.還需要把 7007 做為 7006 的從
# 進入7007節點配置
127.0.0.1:7007> cluster replicate 7006的id
# 或者
redis-cli -p 7007 cluster replicate 7006的id
#3.遷移槽和數據
執行——>: redis-cli --cluster reshard 127.0.0.1:7000
希望遷移多少個槽：4096
希望那個id是接收的：7006的id
傳入source id（意思就是你希望從節點1上遷移多少個，節點2遷移多少個...） ：all (all代表平均遷移)
六、集群縮容
集群縮容，先把需要縮容節點上的槽和數據遷移到其他的節點上
redis-cli --cluster reshard --cluster-from 7006的id --cluster-to 7000的id --cluster-slots 1366 127.0.0.1:7000
yes
redis-cli --cluster reshard --cluster-from 7006的id --cluster-to 7001的id --cluster-slots 1366 127.0.0.1:7001
yes
redis-cli --cluster reshard --cluster-from 7006的id --cluster-to 7002的id --cluster-slots 1365 127.0.0.1:7002
yes
# 刪除集群節點，關閉節點，注意：先下從，再下主，因為先下主會觸發故障轉移
redis-cli --cluster del-node 127.0.0.1:7000 要下線的7007id
redis-cli --cluster del-node 127.0.0.1:7000 要下線的7006id
七、python連接
# pip install redis-py-cluster
from rediscluster import RedisCluster
startup_nodes = [{"host":"192.168.88.131", "port": "7000"},{"host":"192.168.88.131", "port": "7001"},{"host":"192.168.88.131", "port": "7002"}]
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes)
rc.set("name", "xiaoyang")
print(rc.get("name"))