在服务开发中，单机都会存在单点故障的问题，及服务部署在一台服务器上，一旦服务器宕机服务就不可用，所以为了让服务高可用，分布式服务就出现了，将同一服务部署到多台机器上，即使其中几台服务器宕机，
只要有一台服务器可用服务就可用。
redis也是一样，为了解决单机故障引入了主从模式，但主从模式存在一个问题：master节点故障后服务，需要人为的手动将slave节点切换成为maser节点后服务才恢复。
redis为解决这一问题又引入了哨兵模式，哨兵模式能在master节点故障后能自动将salve节点提升成master节点，不需要人工干预操作就能恢复服务可用。
但是主从模式、哨兵模式都没有达到真正的数据sharding存储，每个redis实例中存储的都是全量数据，所以redis cluster就诞生了，实现了真正的数据分片存储。
但是由于redis cluster发布得比较晚(2015年才发布正式版 )，各大厂等不及了，陆陆续续开发了自己的redis数据分片集群模式，比如：Twemproxy、Codis等。
在Redis中，有几种不同的集群方案。以下是这些方案的比较，以便详细描述它们的特性和适用场景。
1. Redis Sentinel
Redis Sentinel是Redis的高可用解决方案之一。它通过监控Redis实例的状态，自动进行故障检测和故障转移。Redis Sentinel集群中包含多个Sentinel节点和多个Redis主从节点。
Sentinel节点之间通过消息通信来协调主从节点的切换。当主节点出现故障时，Sentinel节点会选举新的主节点，并通知其他节点进行切换。
适用场景： Redis Sentinel适用于小规模的高可用要求，并且对于快速错误恢复有较低的要求。它不适用于大型集群或需要水平扩展的场景。
2. Redis Cluster
Redis Cluster是Redis官方引入的分布式解决方案。它通过将数据分片存储在多个Redis节点上来实现高扩展性和高可用性。每个节点都负责存储其中的一部分数据，并且通过Gossip协议进行通信。
Redis Cluster使用哈希槽（Hash Slots）将数据分配到不同的节点上，并且在节点发生故障时会自动进行故障迁移。
适用场景： Redis Cluster适用于需要水平扩展和高性能的场景。它支持数千个节点，并且能够自动进行故障转移和数据恢复。但需要注意的是，Redis Cluster不支持跨节点的事务和Lua脚本执行。
3. Codis
Codis是第三方开源的Redis集群代理，它在Redis之上提供了更高级别的功能。Codis通过将多个Redis实例组织为逻辑上的一个整体，提供了统一的负载均衡、数据分片和故障转移。
Codis客户端连接到Codis代理节点，并由代理负责将请求路由到相应的Redis实例上。
适用场景： Codis适用于需要在现有的Redis实例上添加分片和负载均衡功能的场景。它具有较好的伸缩性和高可用性，并且对于应用程序来说是透明的。
4. Twemproxy
Twemproxy是一款开源的Redis和Memcached代理。它提供了负载均衡和连接池的功能，并且可以将请求分发到多个Redis节点上。Twemproxy通过一致性哈希算法将请求路由到正确的节点上。
适用场景： Twemproxy适用于需要在不修改现有应用程序代码的情况下添加Redis集群功能的场景。它具有良好的性能和可伸缩性，并且易于部署和管理。
总而言之，选择适合你项目需求的Redis集群方案需要考虑如可用性要求、性能需求、数据规模和部署复杂度等因素。以上列出的方案都具有一定的优势和局限性，因此需要根据具体情况来做出决策。
