②、代理方案：优点是简化客户端分布式逻辑和升级维护便利，缺点是加重架构部署复杂度和性能损耗，比如twemproxy、Codis
③、Redis官方为我们提供了专有的集群方案：Redis Cluster，它非常优雅地解决了 Redis 集群方面的问题，部署方便简单，因此理解应用好 Redis Cluster 将极大地解放我们使用分布式 Redis 的工作量。
在上面这个图中，每一个蓝色的圈都代表着一个redis的服务器节点。它们任何两个节点之间都是相互连通的。客户端可以与任何一个节点相连接，然后就可以访问集群中的任何一个节点，对其进行存取和其他操作。
Redis 集群提供了以下两个好处：
①、将数据自动切分到多个节点的能力。
②、当集群中的一部分节点失效或者无法进行通讯时， 仍然可以继续处理命令请求的能力，拥有自动故障转移的能力。
顺序分布一般都是平均分配的。
哈希分区：
如下图所示，1~100这整块数字，通过 hash 的函数，取余产生的数。这样可以保证这串数字充分的打散，也保证了均匀的分配到各台机器上。
哈希分布和顺序分布只是场景上的适用。哈希分布不能顺序访问，比如你想访问1~100，哈希分布只能遍历全部数据，同时哈希分布因为做了 hash 后导致与业务数据无关了。
上图就是一个一致性哈希的原理解析。
假设我们有 n1~n4 这四台机器，我们对每一台机器分配一个唯一 token，每次有数据（图中黄色代表数据），一致性哈希算法规定每次都顺时针漂移数据，也就是图中黄色的数 据都指向 n3。
这个时候我们需要增加一个节点 n5，在 n2 和 n3 之间，数据还是会发生漂移（会偏移到大于等于的节点），但是这个时候你是否注意到，其实只有 n2~n3 这部分的数据被漂移，其他的数据都是不会变的，这种方式相比节点取余最大的好处在于加入和删除节点只影响哈希环中相邻的节点，对其他节点无影响
缺点：每个节点的负载不相同，因为每个节点的hash是根据key计算出来的,换句话说就是假设key足够多，被hash算法打散得非常均匀，但是节点过少，导致每个节点处理的key个数不太一样，甚至相差很大，这就会导致某些节点压力很大
实践：加减节点会造成哈希环中部分数据无法命中，需要手动处理或者忽略这部分数据，因此一致性哈希常用于缓存场景。
*5.3、虚拟槽分区*（目前在redis集群中 数据存储和读取常用的方式就是这种 槽 的方式）*
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数据映射到一个固定范围的整数集合中，整数定义为槽（slot）。这个范围一般远远大于节点数，比如 Redis Cluster 槽范围是0~16383（也就是16384个槽。redis集群规定了16384个槽，这些槽将会平均分配给不同的redis节点）。槽是集群内数据管理和迁移的基本单位（也就是说 数据是存储在槽中，而槽被分配在了不同的redis节点中）。采用大范围槽的主要目的是为了方便数据拆分和集群扩展。每个节点会负责一定数量的槽，具体看下图所示。
当前集群有5个节点，每个节点平均大约负责3276个槽。由于采用高质量的哈希算法，每个槽所映射的数据通常比较均匀，将数据平均划分到5个节点进行数据分区。Redis Cluster 就是采用虚拟槽分区，下面就介绍 Redis 数据分区方法。
上图步骤大概执行如下（数据写入）：
①、redis根据所给定的key进行CRC16算法之后 算出一个结果，然后 再对该结果 进行16384取模（即 对该结果进行16384求余数），得到一个槽。
这样每个key都会对应一个编号在0---16383之间的槽号码，redis会根据节点数量大致均等的原则将哈希槽映射到不同的节点上。比如有3个redis节点，把16384分成3段，每个节点承担一段范围的哈希槽。
**注意：**这里是对16384进行取模，上图中那个CRC16(key)&16383写错了 正确公式为：CRC16(key)%16384
②、再根据所得的槽位数，获得这个槽所在的redis节点（假设是Z节点）。
③、连接Z节点，将该key保存到Z这台redis节点上。
数据读取也是同理，都是根据key得到槽，根据槽得到该槽所在的redis节点，然后连接该redis节点进行数据读取操作。
每当 key 访问过来，Redis Cluster 会计算哈希值是否在这个区间里。它们彼此都知道对应的槽在哪台机器上，这样就能做到平均分配了。
redis-cluster集群方面有一些限制：
Redis集群相对单机来说，在功能上存在一些限制，需提前了解，在使用时做好规避。限制如下： key批量操作支持有限。如mset、mget等。
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