本文仅仅只是针对 Redis 的 cluster 进群 做简单的介绍（仅仅是基于理论知识），在并没有对其涉及到的深层次概念做深入的探讨。 Redis 3.0 版本之后支持的cluster，下图就是Redis cluster 进群拓扑图
Redis cluster 是一个分布式、容错的Redis 的实现，Redis 集群是 Redis 提供分布式数据库方案，可以在多个Redis 节点之间进行数据共享的程序集，并提供复制、故障转移功能。Redis Cluster 中不存在所谓的中心节点或者代理节点，每个节点都有保存数据和整个集群的状态，也就是说每个节点都会保存其他节点的信息，并且定时会给其他节点发送心跳，能够及时感知集群中的节点。
Redis Cluster 不支持那些需要同时处理多个键的Redis 命令，因为执行这些命令的时候，需要在多个节点中间进行数据同步，而且在高负载的情况下，会对降低 Redis 的性能，严重的可能会导致不可预测的错误。
客户端不需要连接Redis cluster 中的所有节点，只要连接到cluster 中的任何一个可用节点即可，这就意味着：只要cluster 中有一个可用节点就可以正常使用。
集群的数据结构
Redis cluster 中节点负责存储数据，记录集群状态，cluster 能自动发现其他节点，检测出节点的状态，并在必要的时候剔除故障节点，提升新的节点。
Redis cluster 所有节点彼此互联(PING-PONG 机制)，而且节点fail 是通过Cluster 中超过半数的节点检测失效时才会生效，从而Redis 根据自动故障机制，将从节点提升为主节点，这时Redis cluster恢复可用。
clusteNode结构保存了一个当前节点状态，比如节点的创建时间、节点的名称等、节点当前的配置纪元、节点的IP地址和端口号！Redis cluster 通过分片来保存数据库的键值对，集群的整个数据库被分成了16384个slot，数据库中的每个键都属于这16384个slot的其中一个，每个节点都可以处理0或者最多16384个slot。当数据库中的16384个slot都有节点在处理时，Redis cluster 处于上线状态，而如果任何一个slot 没有得到处理，则说明集群处于下线状态。
Redis cluster 中的节点之间使用异步复制
集群的数据共享
Redis 集群使用数据分片（sharding）而非一致性哈希（consistency hashing）来实现。
Redis 提供多个节点实例间的数据共享，也就是Redis A、B、C、D 彼此之间的数据是同步的，同样彼此之间也是可以通信，而对于客户端操作的key 是有Redis 系统自行分配到各个节点中。见图1。
当Redis cluster 中的一个节点故障，根据Redis cluster复制机制(Master-Slave),将从其余可用节点中选择一个作为主节点继续保持工作，如图2 所示。一旦节点A故障了，那么其从节点A1、A2就可以接管并继续提供与A同样的服务，当然如果节点A、A1、A2节点都出现问题， 那么这个集群就不会继续工作了。
