ChatGPT的简答：

• Redis的主从复制（Master-Slave Replication）是指将一个Redis服务器的数据复制到其他Redis服务器的过程，其中一个服务器作为主节点（Master），而其他服务器作为从节点（Slave）。主节点负责接收写操作并将数据同步到从节点，从节点负责接收主节点的同步数据并提供读服务。主从复制可以提升系统的性能和可靠性，实现数据的备份和故障恢复。

• Redis的哨兵机制（Redis Sentinel）是一种用于监控和管理Redis实例的分布式系统。哨兵系统由多个独立的哨兵节点组成，它们能够监控主节点和从节点的健康状况，并在主节点宕机或出现其他故障时自动进行故障转移。哨兵机制提供了自动发现、故障检测、故障转移和选主等功能，保证了Redis系统的高可用性。

• Redis的集群（Redis Cluster）是一种分布式解决方案，用于实现高可用和数据分片。集群将数据分散存储在多个Redis节点上，并使用一致性哈希算法进行数据分片。集群中的每个节点都是独立的，它们通过相互通信进行数据同步和故障转移，实现了数据的高可用性和负载均衡。

通过主从复制和哨兵机制，可以实现Redis的高可用性和故障恢复。而Redis集群则提供了分布式存储和负载均衡的能力，适用于大规模数据存储和高并发访问的场景。根据实际需求，在Redis中选择合适的架构和部署方案，可以满足不同的业务需求和系统要求。

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为什么要用集群？

在了解Redis集群之前，我们先来了解Redis的主从复制和哨兵机制。

Redis的主从复制主要有两个作用：

• 读写分离，性能扩展，降低主服务器的压力
• 容灾，快速恢复，主机挂掉时，从机变为主机

哨兵机制：

• Redis 主从模式不具备自动容错和恢复功能，如果主节点宕机，Redis 集群将无法工作，此时需要人为干预，将从节点提升为主节点。
• 哨兵机制作用主要是监控主从节点，当主节点挂掉，通过内部投票机制，从 从节点当中选出一个主节点，这样可以避免人工成本。

虽然主从+哨兵采用了多节点，但是他们存在的目的主要是解决容灾问题，而并非性能问题。

那目前Redis性能存在什么问题？

• Redis 内存太大会导致 rdb文件过大，进一步导致主从同步时全量同步时间过长，在实例重启恢复时也会消耗很长的数据加载时间，特别是在云环境下，单个实例内存往往都是受限的。
• 单个 Redis 实例只能利用单个核心，这单个核心要完成海量数据的存取和管理工作压力会非常大。
• 单台redis内存容量限制，如何进行扩容？继续加内存、加硬件么？

互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。

• 垂直扩展：提升单机处理能力。增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；

• 水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践，是本文重点讨论的内容。

在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是问题，强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力，因为这个阶段，公司的战略往往是发展业务抢时间，而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。

单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。

Redis性能问题如何解决？

正是在这样的大数据高并发的需求之下，Redis 集群方案应运而生。redis集群是对redis的水平扩容，即启动N个redis节点，将整个数据分布存储在这个N个节点中，每个节点存储总数据的1/N。

如下图：由3台master和3台slave组成的redis集群，每台master承接客户端三分之一请求和写入的数据，当master挂掉后，slave会自动替代master，做到高可用。

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集群的介绍

为什么需要集群呢？

在之前的哨兵当中，一旦Main挂掉了，就势必会导致一段时间内的数据写不进去了，当并发量很大的时候这势必是一个比较大的问题

集群就说为了解决这个问题而诞生的。

什么是集群？

• 由于数据量过大，单个Master复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展每个复制集只负责存储整个数据集的一部分，这就是Redis的集群，其作用是提供在多个Redis节点间共享数据的程序集。

• Redis集群是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集

• Redis集群可以支持多个Master

集群能干什么呢？

• Redis集群支持多个Master，每个Master又可以挂载多个Slave
  • 读写分离
  • 支持海量数据的高可用
  • 支持海量数据的读写存储操作
• 由于Cluster自带Sentinel的故障转移机制，内置了高可用的支持，无需再去使用哨兵功能
• 客户端和Redis的节点连接，不再需要连接集群中所有节点，只需连接集群中的任意一个可用节点即可（一个有所有都有了）
• 槽位slot负责分配到各个物理服务节点，由对应的集群来负责维护节点、插槽和数据之间的关系

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集群的实现

slot 槽位映射的三种算法

1、哈希取余分区（小厂）
2、一致性哈希（中厂）
3、哈希槽分区

关于集群的算法之分片&槽位slot详解参考：
集群的算法之分片&slot槽位、slot 槽位映射的三种算法

实现数据分片的三种方案

1. 客户端分片：客户端通过固定的Hash算法，针对不同的key计算对应的Hash值，然后对不同的Redis节点进行读写。说白了就是自己实现分片算法。这样对于程序代码侵入性太强，一般也很少有人会这么搞。
2. 代理分片：理解为业务只连一个代理应用，代理应用后面会控制连接哪些实例。对于代理现在已经有两个现成可使用的，分别是Twemproxy、Codis。
3. Redis Cluster：Redis3.*自带的应用。Redis Cluster将所有Key映射到16384个Slot中，集群中每个Redis实例负责一部分，业务程序通过集成的Redis Cluster客户端进行操作。客户端可以向任一实例发出请求，如果所需数据不在该实例中，则该实例引导客户端自动去对应实例读写数据。

在早期搭建集群很多都是采用代理分片，因为当时redis cluster发布得比较晚(2015年才发布正式版 )，各大厂等不及了，陆陆续续开发了自己的redis数据分片集群模式，比如：Twemproxy、Codis等。都属于当时的产物，现在codis已经彻底不更新了，而Twemproxy更新速度非常缓慢。所以基本上现在搭建集群都是使用官方的Redis Cluster！

关于集群之数据分片的三种方案实现详解参考：
Redis 集群方案应该怎么做？都有哪些方案？