redis的集群版本是怎么分片的，根据什么来分片的路由的进入不同分片库的

Redis 集群是使用哈希分片算法进行分片的，具体分片过程如下：

首先根据配置文件中的节点数量和副本数量，计算出所有的节点和副本节点的地址。

在客户端进行数据写入时，首先根据 key 的哈希值计算出 key 所在的槽位，然后根据槽位和节点数量计算出 key 所在的节点地址。

客户端将数据写入 key 所在的节点，然后根据配置文件中的复制策略，将数据同步到所有的副本节点中。

在客户端进行数据读取时，首先根据 key 的哈希值计算出 key 所在的槽位，然后根据槽位和节点数量计算出 key 所在的节点地址。

客户端从 key 所在的节点读取数据。

在 Redis 集群中进行扩容时，可以通过添加新的节点来实现动态分片和负载均衡，具体扩容过程如下：

添加新节点。在集群中添加新的节点，并将其加入到哈希环中。新节点加入后，会接收新的数据写入和读取请求。

迁移数据。为了平衡数据分布，需要将一部分 key 的数据从旧节点移动到新节点中。可以使用 Redis 提供的工具或者手动进行数据迁移操作。

更新客户端配置。在完成数据迁移后，需要更新客户端的配置文件，以便客户端能够正确访问新的节点和副本节点。

测试和验证。在添加新节点和迁移数据后，需要进行测试和验证，以确保集群的正常运行和数据一致性。

需要注意的是，在进行 Redis 集群扩容时，可能会对业务造成一定的影响，如增加了网络传输、数据迁移和节点重分布等额外开销。因此，需要在业务低峰期或者进行预处理和优化，以减少对业务的影响。另外，也需要根据集群规模和复杂度，选择合适的扩容方案和工具，以便更好地满足业务需求。

Redis的集群版本采用哈希槽（hash slot）来进行分片。Redis集群将所有的哈希槽分成16384个槽位，每个节点负责其中的一部分槽位。当客户端请求一个特定的键值对时，Redis会根据该键值对的哈希值将其映射到一个特定的槽位。然后Redis会将该请求转发到负责该槽位的节点上进行处理。

在Redis集群中，每个节点都负责一部分哈希槽。当需要扩容时，可以通过增加新的节点来动态移动槽位来达到重新分片的目的。具体来说，可以将一部分哈希槽从现有节点上移动到新的节点上，然后再将新的节点加入到集群中。这样可以实现平滑的扩容，而且不会影响业务。

需要注意的是，在Redis集群中，数据的分布是基于哈希值的。因此，当需要扩容或缩容时，需要重新计算哈希值，以保证数据的正确分布。此外，在扩容或缩容过程中，可能会出现数据迁移的情况，这可能会对业务产生一定的影响。因此，在进行扩容或缩容操作时，需要谨慎考虑，并且需要在业务低峰期进行操作，以最大程度地减少对业务的影响。

阿里云 Redis 集群版默认采用分片的方式进行存储和管理数据，具体的分片策略是根据 key 进行哈希计算，然后通过取模运算分配到不同的分片节点上。默认情况下，Redis 集群版会将每个分片节点的 slot 按照哈希值从 0 到 16383 之间均匀分配，同时记录每个 slot 所属的分片节点信息。

在实际使用过程中，如果需要扩容 Redis 集群版的节点数量，可以采用以下两种方式：

1. 增加机器内存：对于单个机器而言，可以通过增加内存来提高该节点的存储能力，自然也就可以承担更多的 slot 分片。可以通过阿里云 Redis 控制台或者 API 调用来完成这个操作。

2. 添加新的分片节点：对于整个集群而言，也可以通过添加新的分片节点来提高集群的存储能力。添加新的分片节点后，需要做的事情就是动态迁移一部分 slot 从旧的节点上移到新的节点上，使得每个节点上的 slot 数量尽可能均衡。这个过程称为 resharding。

在进行 resharding 的过程中，需要先创建一个新的节点，并将该节点与集群中的其他节点加入到同一个分片组中。然后根据业务需要，逐步将一部分 slot 从旧的节点上移到新的节点上。可以使用阿里云提供的命令行工具 redis-shake 或者通过 API 调用来完成 resharding 的过程。在进行 resharding 的过程中，可能会对业务产生一定影响，需要在业务低峰期进行操作。

阿里云 Redis 集群版具有较好的扩展性，可以根据业务需要动态增加节点，提高存储能力和吞吐量，同时也支持动态迁移数据进行重新分片，以满足业务需求。

Redis 集群是一种分布式部署模式，将数据分散到多个节点上存储和处理。在 Redis 集群中，数据的分片是通过对 key 进行哈希计算来实现的，具体而言：

1. 在 Redis 集群中，有一个特殊的节点叫做“集群控制节点”（Cluster Control Node），负责管理整个集群的拓扑结构和状态信息。该节点会维护一个 Cluster Map，记录了所有节点的地址、角色、状态等信息。

2. 当客户端需要向 Redis 集群中写入或读取数据时，会根据 key 的哈希值，计算出对应的槽位（Slot）。一个槽位对应着一个或多个节点，每个节点可以保存多个槽位的数据。

3. 客户端向 Redis 集群发送请求时，会根据 key 计算出对应的槽位，并将请求转发到该槽位所在的节点。如果该节点不可用，则会将请求转发给其他节点，直到找到可用的节点为止。

4. 当 Redis 集群中添加或删除节点时，会重新计算槽位与节点的映射关系。此时，如果某个节点包含了大量的槽位，可能会导致负载不均衡或性能下降，因此需要进行数据迁移。数据迁移时，将某个节点的部分槽位转移到其他节点，以实现负载均衡和容错性。

需要注意的是，Redis 集群的分片方式是基于 key 的哈希计算来实现的。因此，在使用 Redis 集群时，需要根据具体的业务场景和数据特点，进行合理的键设计和分片策略，以达到最佳的性能和可伸缩性。同时，还需要关注集群的拓扑结构、容错机制、数据备份等方面，确保整个集群的稳定性和可靠性。