1、分布式数据存储的核心算法，数据分布的算法
①、redis cluster
a、自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据
b、提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的，在redis cluster架构下，每个redis要放开两个端口号，比如一个是6379，另外一个就是加10000的端口号，比如16379，16379端口号是用来进行节点间通信的，也就是cluster bus的东西，集群总线。cluster bus的通信，用来进行故障检测，配置更新，故障转移授权，cluster bus用了另外一种二进制的协议，主要用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。
2、最老土的hash算法和弊端（大量缓存重建）
在整个设计当中：集群的主从是由随机的去选择的，由脚本里面最近的节点ip段来主从划分选的，缺点：比如突然第二台挂掉：会影响整个的缓存都会不可用了，因为是按照%来取的，这是hash方式最老土的。
3、一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡）
比如有三个master.,通过hash算法，来把key放入到不同的位置，hash算法有很多，这时如果节点没有直接落到2上，而是落到下面的位置，这时会有一个顺时针的旋转，然后它就会落到2的位置。现在如果即使第三个master挂掉的话，数据不会全部无效。如果下次的key落到3的附近，发现第三个master挂了，无效的，它会继续旋转找到第一个。
但是这时会有热点数据的问题，可能某一个时刻，发现2里面的数据存的很多， 而1的里面没有数据。
这时redis搞了一个虚拟节点。虚拟节点去生成1的节点的快捷方式，类似于快速。
这时就给它均匀分布，这时就不会导致所有的key落在一个节点上，这时会根据虚拟节点找到真实节点去进行存储了。这就不会出现热点数据堆积的问题。这就不会导致主从的结构的数据完全失效。
4、redis cluster的hash slot算法
①、redis cluster有固定的16384个hash slot，对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot，redis cluster中每个master都会持有部分slot，比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot。hash slot让node的增加和移除很简单，增加一个master，就将其他master的hash slot移动部分过去，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他master上去，移动hash slot的成本是非常低的。
②、hash环和hash slot是一样的道理，三个master把hash槽分成了三个部分。下面的hash slot是有很多的槽，我这里只是简单的画下。
③、这里还有一个机制：就是故障转移机制，如果槽所在的master挂掉了，会实现槽的转移，这就是redis集群能够做到高可用和故障转移的原理。这个比hash环设计的好一些，并且做到了槽的转移。槽的转移是很快速的，因为在一个集群中。一般 的槽是连续的，不是断开的。槽的分配尽量是均匀的。这里不会有热点的问题。因为一个master有5000个槽。
