安装redis集群
（cluster(集群)模式-docker版哈希槽分区进行亿级数据存储）
思考：
1、 面试题：1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例？
--上述问题阿里P6~P7工程案例和场景设计类必考题目，一般业界有3种解决方案
（顺序由易到难）（第一种）
（1）哈希取余分区
2亿条记录就是2亿个kv，我们单机不行，必须要分布式多机。
（a）公式
假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式:hash(key)%N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。
（b）优点
简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点。
例如3台、8台、10台，就能保证一段时问的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息)起到负载均衡+分而治之的道理。
（c） 缺点
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦。
不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动、映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化:Hash(key)3会变成Hash(key)/?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
例如某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。
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