在redis的每一个节点上，都有这么两个东西，一个是插槽（slot），它的的取值范围是：0-16383。还有一个就是cluster，可以理解为是一个集群管理的插件。当我们的存取的key到达的时候，redis会根据crc16的算法得出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
为了保证高可用，redis-cluster集群引入了主从模式，一个主节点对应一个或者多个从节点，当主节点宕机的时候，就会启用从节点。当其它主节点ping一个主节点A时，如果半数以上的主节点与A通信超时，那么认为主节点A宕机了。如果主节点A和它的从节点A1都宕机了，那么该集群就无法再提供服务了。
2、Redis 和数据库同步、缓冲穿透、雪崩问题、hyperloglog slowqery 实现原理？ 2.1、Redis数据库同步捕捉所有mysql的修改，写入和删除事件，对redis进行操作
2.2、缓冲穿透用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中，于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。
2.3、雪崩缓存雪崩是指，缓存层出现了错误，不能正常工作了。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。
2.4、hyperloglog优点：在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。（在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。）
缺点： HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
淘汰策略
存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。
网民的量级远远达不到几十亿的规模，id有一定的生命周期，会不断的变化。所以很大程度上我们存储的id实际上是无效的。而查询其实前端的逻辑就是广告曝光，跟人的行为有关，所以一个id在某个时间窗口的（可能是一个campaign，半个月、几个月）访问行为上会有一定的重复性。
数据初始化之前，我们先利用hbase将日志的id聚合去重，划定TTL的范围，一般是35天，这样可以砍掉近35天未出现的id。另外在Redis中设置过期时间是35天，当有访问并命中时，对key进行续命，延长过期时间，未在35天出现的自然淘汰。这样可以针对稳定cookie或id有效，实际证明，续命的方法对idfa和imei比较实用，长期积累可达到非常理想的命中。
减少膨胀
Hash表空间大小和Key的个数决定了冲突率（或者用负载因子衡量），再合理的范围内，key越多自然hash表空间越大，消耗的内存自然也会很大。再加上大量指针本身是长整型，所以内存存储的膨胀十分可观。先来谈谈如何把key的个数减少。
大家先来了解一种存储结构。我们期望将key1=>value1存储在redis中，那么可以按照如下过程去存储。先用固定长度的随机散列md5(key)值作为redis的key，我们称之为BucketId，而将key1=>value1存储在hashmap结构中，这样在查询的时候就可以让client按照上面的过程计算出散列，从而查询到value1。
过程变化简单描述为：get(key1) -> hget(md5(key1), key1) 从而得到value1。
如果我们通过预先计算，让很多key可以在BucketId空间里碰撞，那么可以认为一个BucketId下面挂了多个key。比如平均每个BucketId下面挂10个key，那么理论上我们将会减少超过90%的redis key的个数。
具体实现起来有一些麻烦，而且用这个方法之前你要想好容量规模。我们通常使用的md5是32位的hexString（16进制字符），它的空间是128bit，这个量级太大了，我们需要存储的是百亿级，大约是33bit，所以我们需要有一种机制计算出合适位数的散列，而且为了节约内存，我们需要利用全部字符类型（ASCII码在0~127之间）来填充，而不用HexString，这样Key的长度可以缩短到一半。
下面是具体的实现方式