Cluster集群：Redis的水平扩展方案
引言 单个Redis实例内存有限（通常16-64GB），如何存储TB级数据？如何实现水平扩展？ Redis Cluster提供了原生的分布式解决方案。 一、Cluster概述 1.1 为什么需要Cluster？ 主从复制+哨兵的局限： 主从架构： ┌──────────┐ │ Master │ (单节点存储所有数据) └────┬─────┘ │ 复制 ┌────┴────┬────────┐ │ Slave1 │ Slave2 │ (仅读扩展，不能写扩展) └─────────┴────────┘ 问题： ❌ 单点容量瓶颈（受限于单机内存） ❌ 写性能无法扩展（所有写操作都在主节点） ❌ 主节点故障影响所有数据访问 Cluster分片架构： Cluster： ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ │Master1│ │Master2│ │Master3│ (数据分片存储) │Slave1 │ │Slave2 │ │Slave3 │ └───────┘ └───────┘ └───────┘ ↓ ↓ ↓ 存储1/3 存储1/3 存储1/3 数据 数据 数据 优势： ✅ 容量扩展（添加节点） ✅ 写性能扩展（多个主节点） ✅ 高可用（每个主节点有从节点） 1.2 核心概念 分片（Sharding）：数据分散存储在多个节点 槽位（Slot）：16384个槽位，分配给不同节点 节点（Node）：独立的Redis实例 主从复制：每个主节点可有多个从节点 二、槽位机制 2.1 什么是槽位？ Redis Cluster共有16384个槽位（0-16383）： ...