前言
所谓的数据分布算法，指的是当有多个节点时，按照什么样的规则来把数据分布到这些节点上。
对于Redis来说就是，在使用redis cluster部署时，使用不同的数据分布算法，就决定了缓存数据如何分布到这些master节点上去。
redis cluster 介绍
多个master：自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据
每个master有一个或多个slave：提供内置的高可用支持，当master不可用时，master下的slave可以被选举上来，成为新的master。
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。
1.最老土的hash算法和弊端（大量缓存重建）
就是根据key计算出的hash值，根据master节点数量进行取模，然后根据余数分布到不同的master节点上。
缺点：一旦某个master挂了，那么就面临大量的（几乎所有的）key的迁移，大量缓存会失效。
比如本来有5个master节点，挂了一个，只剩4个master了，那么hash(key) % 5 ！= hash(key) % 4 的所有key都需要进行迁移。
2.一致性hash算法（自动缓存迁移）+虚拟节点（自动负载均衡）
一致性Hash算法（Hash环）：
3个master节点计算出的hash值落在hash环上，key计算出的hash值同样落在hash环上，然后顺时针去寻找最近的hash(master)节点，然后将key打到对应的master上。
如果某个master挂了，那么只会影响到1/3的key进行迁移，缩小了需要迁移的key的数量。
缺点是：当master1挂了之后，本来在master1上的大量的key都会顺时针找到离自己最近的另一个master2，这是master2与master3数据分布不均匀，而且master2因为key数据量太多，造成局部热点问题。
虚拟节点：
给每个master都做了均匀分布的虚拟节点。
可以使每个master的数据量分布均匀，而且当某个master挂了之后，失效的key会均匀地落到剩下的master节点上。
3.redis cluster的hash slot算法
Hash(key) ---> hash slot ---> master，其中hash slot的数量固定，hash(key)与hash slot的对应关系不会发生变化，hash slot与master节点的对应关系由redis cluster维护，在master挂了之后会自动进行hash slot的迁移，在增加或删除master节点时可以指定迁移数量。
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。
客户端的api，可以对指定的数据，让他们走同一个hash slot，通过hash tag来实现。