在使用 RDB 进行持久化时，Redis 会 fork 子进程来完成，fork 操作的用时和 Redis 的数据量是正相关的，而 fork 在执行时会阻塞主线程。数据量越大，fork 操作造成的主线程阻塞的时间越长。所以，在使用 RDB 对 25GB 的数据进行持久化时，数据量较大，后台运行的子进程在 fork 创建时阻塞了主线程，于是就导致 Redis 响应变慢了。
切片集群，也叫分片集群，就是指启动多个 Redis 实例组成一个集群，然后按照一定的规则，把收到的数据划分成多份，每一份用一个实例来保存。
数据切片和实例的对应分布关系
- 切片集群是一种保存大量数据的通用机制
- 从 3.0 开始，官方提供了一个名为 Redis Cluster 的方案，用于实现切片集群。Redis Cluster 方案中就规定了数据和实例的对应规则。
- Redis Cluster 方案采用哈希槽（Hash Slot，接下来我会直接称之为 Slot），来处理数据和实例之间的映射关系。
- 在 Redis Cluster 方案中，一个切片集群共有 16384 个哈希槽，这些哈希槽类似于数据分区，每个键值对都会根据它的 key，被映射到一个哈希槽中。
- CRC16 算法
- 在手动分配哈希槽时，需要把 16384 个槽都分配完，否则 Redis 集群无法正常工作。
客户端如何定位数据？
Redis 实例会把自己的哈希槽信息发给和它相连接的其它实例，来完成哈希槽分配信息的扩散。当实例之间相互连接后，每个实例就有所有哈希槽的映射关系了。
在集群中，实例和哈希槽的对应关系并不是一成不变的，最常见的变化有两个：
- 在集群中，实例有新增或删除，Redis 需要重新分配哈希槽；
- 为了负载均衡，Redis 需要把哈希槽在所有实例上重新分布一遍。
Redis Cluster 方案提供了一种重定向机制
- 客户端给一个实例发送数据读写操作时，这个实例上并没有相应的数据，客户端要再给一个新实例发送操作命令。
- 那客户端又是怎么知道重定向时的新实例的访问地址呢？
- 当客户端把一个键值对的操作请求发给一个实例时，如果这个实例上并没有这个键值对映射的哈希槽，那么，这个实例就会给客户端返回下面的 MOVED 命令响应结果，这个结果中就包含了新实例的访问地址。
- Slot 数据在迁移途中时会使用 ASK、ASKING 命令
- 和 MOVED 命令不同，ASK 命令并不会更新客户端缓存的哈希槽分配信息