摘要：
第三篇这里尝试谈谈缓存的数据分片（Sharding）以及集群（Cluster）相关方案（具体应用依然以Redis 举例）另见：分布式系统之缓存的微观应用经验谈（二） 【主从和主备高可用篇】（ https://www.cnblogs.com/bsfz/）
一、先分析缓存数据的分片（Sharding）
缓存在很多时候同 RDBMS类似，解决数据的分布式存储的基础理念就是把整个数据集按照一定的规则（切分算法）映射到多个节点（node）中，每个 node负责处理整体数据的一个子集。给缓存作 Sharding 设计，围绕基础数据的存储、通信、数据复制和整合查询等，很多时候比较类似 RDBMS中的水平分区（Horizontal Partitioning），事实上很多点在底层原理上是保持一致的。在缓存的分区策略中，最常见的是基于哈希的各种算法。 阅读全文
