1.什么是切片集群呢？
切片集群，也叫分片集群，就是指启动多个Redis实例组成一个集群，然后按照一定的规则，把收到的数据划分成多份，每一份用一个实例来保存。
2.保存更多数据的方案？
- 纵向扩展：升级单个Redis实例的资源配置，包括增加内存容量、增加磁盘容量、使用更高配置的CPU。
- 横向扩展：横向增加Redis实例的个数 纵向扩展：
切片集群：数据增多了，是该加内存还是加实例
好处是实施简单、直接。
两个问题：
- 当使用RDB对数据进行持久化时，如果数据量增加，需要的内存也会增加，主线程fork子进程时就可能会阻塞。不过如果你不要求持久化保存Redis数据，那么纵向扩展会是一个不错的选择。
- 纵向扩展会收到硬件和成本的限制。
横向扩展：
在面对百万、千万级别的用户规模时，横向扩展的Redis切片集群会是一个非常好的选择。
问题：
- 数据切片后，在多个实例之前如何分布
- 客户端怎么确定要访问的数据在哪个实例上？
3.数据切片和实例的对应分布关系
在Redis3.0之后，官方提供了一个名为Redis Cluster的方案，用于实现切片集群。
Redis Cluster方案中规定了数据和实例的对应规则。
具体来说，Redis Cluster方案采用哈希槽（Hash Slot）来处理数据和实例之间的映射关系。在Redis Cluster方案中，一个切片集群共有16384个哈希槽，这些哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的key，被映射到一个哈希槽中。
具体的映射过程分为两大步：
首先根据键值对的key，按照CRC16算法计算一个16bit的值，然后再用这个16bit的值对16384取模，每个模数代表一个相应编号的哈希槽。
那么这些哈希槽又是如何映射到具体的Redis实例上的呢？
在部署Redis Cluster方案时，可以使用cluster create命令创建集群，此时，Redis 会自动把这些槽平均分布在集群实例上。
每个实例上的槽个数为16384/N。
当然我们也可以使用cluster meet命令手动建立实例间的连接，形成集群，再使用cluster addslots 命令，指定每个实例上的哈希槽个数。
但是手动分配哈希槽时，需要把16384个槽都分配完，否则Redis集群无法正常工作。
4.客户端如何定位数据呢
在定位键值对数据时，它所处的哈希槽是可以通过计算得到的，这个计算可以在客户端发送请求来执行。但是要进一步定位到实例，还需要知道哈希槽分别在哪个实例上。
Redis实例会把自己的哈希槽信息发给和它相连接的其他实例，来万年场哈希槽分配信息的扩散。当实例之间相互连接后，每个实例就有所有哈希槽的映射关系了。
客户端收到哈希槽信息后，会把哈希槽信息缓存在本地。当客户端请求键值对时，会先计算键所对应的哈希槽，然后就可以给相应的实例发送请求了。
5.哈希槽和实例的对应关系变化时候如何通知客户端呢？
但是，在集群中，实例和哈希槽的对应关系并不是一成不变的，最常见的变化有两个：
- 在集群中，实例有新增或删除，Redis需要重新分配哈希槽。
- 为了负载均衡，Redis需要把哈希槽在所有实例上重新分布一遍。
实例之间还可以通过相互传递消息，获得最新的哈希槽分配信息，但是，客户端是无法主动感知这些变化的。这会导致，它缓存的分配信息和最新的分配信息不一致，那该怎么办呢？
**Redis Cluster方案提供了一种重定向机制：**所谓重定向，就是指，客户端给一个实例发送数据读写操作时，这个实例并没有相应的数据，客户端要再给一个新实例发送操作命令。
那客户端又是怎么知道重定向时的新实例的访问地址呢？
当客户端把一个键值对的操作请求发给一个实例时，如果这个实例上并没有键值对映射的哈希槽，那么这个实例就会给客户端返回下面的MOVED命令响应结果，这个结果中就包含了新实例的访问地址。
客户端收到MOVED命令后，还会更新本地缓存，更新哈希槽和实例的对应关系。
如果哈希槽的数据在迁移过程中，但未全部迁移完成，客户端就会收到一条ASK错误信息。
ASK命令并不会更新客户端缓存的哈希槽分配信息。