设计集群方案时，至少要考虑以下因素：
（1）高可用要求：根据故障转移的原理，至少需要3个主节点才能完成故障转移，且3个主节点不应在同一台物理机上；每个主节点至少需要1个从节点，且主从节点不应在一台物理机上；因此高可用集群至少包含6个节点。
（2）数据量和访问量：估算应用需要的数据量和总访问量(考虑业务发展，留有冗余)，结合每个主节点的容量和能承受的访问量(可以通过benchmark得到较准确估计)，计算需要的主节点数量。
（3）节点数量限制：Redis官方给出的节点数量限制为1000，主要是考虑节点间通信带来的消耗。在实际应用中应尽量避免大集群；如果节点数量不足以满足应用对Redis数据量和访问量的要求，可以考虑：
a.业务分割，大集群分为多个小集群；
b.减少不必要的数据；
c.调整数据过期策略等。
（4）适度冗余：Redis可以在不影响集群服务的情况下增加节点，因此节点数量适当冗余即可，不用太大。
集群的原理：
集群最核心的功能是数据分区，因此首先介绍数据的分区规则；然后介绍集群实现的细节：通信机制和数据结构；最后以cluster meet(节点握手)、cluster addslots(槽分配)为例，说明节点是如何利用上述数据结构和通信机制实现集群命令的。
数据分区方案：
数据分区有顺序分区、哈希分区等，其中哈希分区由于其天然的随机性，使用广泛；集群的分区方案便是哈希分区的一种。
哈希分区的基本思路是：对数据的特征值（如key）进行哈希，然后根据哈希值决定数据落在哪个节点。常见的哈希分区包括：哈希取余分区、一致性哈希分区、带虚拟节点的一致性哈希分区等。
（1）哈希取余分区
哈希取余分区思路非常简单：计算key的hash值，然后对节点数量进行取余，从而决定数据映射到哪个节点上。该方案最大的问题是，当新增或删减节点时，节点数量发生变化，系统中所有的数据都需要重新计算映射关系，引发大规模数据迁移。
（2）一致性哈希分区
一致性哈希算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，范围为0-2^32-1；对于每个数据，根据key计算hash值，确定数据在环上的位置，然后从此位置沿环顺时针行走，找到的第一台服务器就是其应该映射到的服务器。
与哈希取余分区相比，一致性哈希分区将增减节点的影响限制在相邻节点。如果在node1和node2之间增加node5，则只有node2中的一部分数据会迁移到node5；如果去掉node2，则原node2中的数据只会迁移到node4中，只有node4会受影响。
一致性哈希分区的主要问题在于，当节点数量较少时，增加或删减节点，对单个节点的影响可能很大，造成数据的严重不平衡。还是以上图为例，如果去掉node2，node4中的数据由总数据的1/4左右变为1/2左右，与其他节点相比负载过高。
（3）带虚拟节点的一致性哈希分区
该方案在一致性哈希分区的基础上，引入了虚拟节点的概念。Redis集群使用的便是该方案，其中的虚拟节点称为槽（slot）。槽是介于数据和实际节点之间的虚拟概念；每个实际节点包含一定数量的槽，每个槽包含哈希值在一定范围内的数据。引入槽以后，
数据的映射关系由数据hash->实际节点，变成了数据hash->槽->实际节点。
在使用了槽的一致性哈希分区中，槽是数据管理和迁移的基本单位。槽解耦了数据和实际节点之间的关系，增加或删除节点对系统的影响很小。仍以上图为例，系统中有4个实际节点，假设为其分配16个槽(0-15)； 槽0-3位于node1，4-7位于node2，
以此类推。如果此时删除node2，只需要将槽4-7重新分配即可，例如槽4-5分配给node1，槽6分配给node3，槽7分配给node4；可以看出删除node2后，数据在其他节点的分布仍然较为均衡。槽的数量一般远小于2^32，远大于实际节点的数量；
在Redis集群中，槽的数量为16384
下面这张图很好的总结了Redis集群将数据映射到实际节点的过程：
（1）Redis对数据的特征值（一般是key）计算哈希值，使用的算法是CRC16。 Crc16（key） = hash
（2）根据哈希值，计算数据属于哪个槽。 Hash % 16384
（3）根据槽与节点的映射关系，计算数据属于哪个节点。
Redis集群搭建：
一、主/从（master/slave）(缺点： 数据冗余，浪费内存 （ping - pong）