分区通常是这样定义的，即每一条数据（或者每条记录，每行或每个文档）只属于某个特定分区。实际上，每个分区都可以视为一个完整的小型数据库，虽然数据库可能存在一些跨分区的操作。
在不同系统中，分区有着不同的称呼，例如它对应于 MongoDB, Elasticsearch 和 SolrCloud 中的 shard, HBase 的 region, Bigtable 中的 tablet, Cassandra 和 Riak 中的 vnode ，以及 Couch base 中的 vBucket。总体而言，分区是最普遍的术语。
概述
分区通常是这样定义的，即每一条数据（或者每条记录，每行或每个文档）只属于某个特定分区。实际上，每个分区都可以视为一个完整的小型数据库，虽然数据库可能存在一些跨分区的操作。
在不同系统中，分区有着不同的称呼，例如它对应于 MongoDB, Elasticsearch 和 SolrCloud 中的 shard, HBase 的 region, Bigtable 中的 tablet, Cassandra 和 Riak 中的 vnode ，以及 Couch base 中的 vBucket。
数据量如果太大，单台机器进行存储和处理就会成为瓶颈，因此需要引入数据分区机制。分区的目地是通过多台机器均匀分布数据和查询负载，避免出现热点。这需要选择合适的数据分区方案，在节点添加或删除时重新动态平衡分区。
分区通常与复制结合使用，即每个分区在多个节点都存有副本。这意味着某条记录属于特定的分区，而同样的内容会保存在不同的节点上以提高系统的容错性。一个节点上可能存储了多个分区。每个分区都有自己的主副本，例如被分配给某节点，而从副本则分配在其他一些节点。一个节点可能既是某些分区的主副本，同时又是其他分区的从副本。
Redis 集群（Redis Cluster） 是 Redis 官方提供的“分布式数据库”方案。
Redis Cluster 既然被设计分布式系统，自然需要具备分布式系统的基本特性：伸缩性、高可用、一致性。
- 伸缩性 - Redis Cluster 通过划分虚拟 hash 槽来进行“分区”，以实现集群的伸缩性。
- 高可用 - Redis Cluster 采用主从架构，支持“复制”和“自动故障转移”，以保证 Redis Cluster 的高可用。
- 一致性 - 根据 CAP 理论，Consistency、Availability、Partition tolerance 三者不可兼得。而 Redis Cluster 的选择是 AP，即不保证“强一致性”，尽力达到“最终一致性”。
Redis Cluster 应用了 Raft 协议 协议和 Gossip 协议。
关键词：
高可用、监控、选主、故障转移、分区、Raft、Gossip
