目前Redis实现集群的方法主要是采用一致性哈稀分片（Shard），将不同的key分配到不同的redis server上，达到横向扩展的目的。

对于一致性哈稀分片的算法，Jedis-2.0.0已经提供了，下面是使用示例代码（以ShardedJedisPool为例）：

package com.jd.redis.client;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import redis.clients.jedis.JedisShardInfo;

import redis.clients.jedis.ShardedJedis;

import redis.clients.jedis.ShardedJedisPool;

import redis.clients.util.Hashing;

import redis.clients.util.Sharded;

publicclass RedisShardPoolTest {

static ShardedJedisPoolpool;

static{

    JedisPoolConfig config =new JedisPoolConfig();//Jedis池配置

    config.setMaxActive(500);//最大活动的对象个数

      config.setMaxIdle(1000 \* 60);//对象最大空闲时间

      config.setMaxWait(1000 \* 10);//获取对象时最大等待时间

      config.setTestOnBorrow(true);

    String hostA = "10.10.224.44";

      int portA = 6379;

      String hostB = "10.10.224.48";

      int portB = 6379;

    List<JedisShardInfo> jdsInfoList =new ArrayList<JedisShardInfo>(2);

    JedisShardInfo infoA = new JedisShardInfo(hostA, portA);

    infoA.setPassword("redis.360buy");

    JedisShardInfo infoB = new JedisShardInfo(hostB, portB);

    infoB.setPassword("redis.360buy");

    jdsInfoList.add(infoA);

    jdsInfoList.add(infoB);

    pool =new ShardedJedisPool(config, jdsInfoList, Hashing.MURMUR\_HASH,

Sharded.DEFAULT_KEY_TAG_PATTERN);

}

/\*\*

 \* @param args

 \*/

publicstaticvoid main(String\[\] args) {

    for(int i=0; i<100; i++){

        String key = generateKey();

        //key += "{aaa}";

        ShardedJedis jds = null;

        try {

            jds = pool.getResource();

            System.out.println(key+":"+jds.getShard(key).getClient().getHost());

            System.out.println(jds.set(key,"1111111111111111111111111111111"));

        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }

        finally{

            pool.returnResource(jds);

        }

    }

}

privatestaticintindex = 1;

publicstatic String generateKey(){

    return String.valueOf(Thread.currentThread().getId())+"\_"+(index++);

}

}

import java.math.BigDecimal;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Set;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class Test {

 /\*\*  
  \* 测试transfer的应用  
  \* @param args  
  \*/  
 public static void main(String\[\] args) {  
     testString();

 }  
 public static void testString() {  
     JedisPool pool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "localhost",6379);

     Jedis jedis = pool.getResource();  
     try {  
         // 清空数据  
         System.out.println(jedis.flushDB());  
         String date = "20131225154209";  
         String date1 = "20131225154210";  
         String date2 = "20131225154211";  
         String date3 = "20131225154212";

         HashMap msgMap1=new HashMap();  
         msgMap1.put("ID", "magid1");  
         msgMap1.put("Application", "hotelbe");  
         msgMap1.put("Data", "<OTrequest>reuqeustXML</OTrequest>");  
         msgMap1.put("DataLength", "200");

         Person person = new Person();  
         person.setAge(BigDecimal.valueOf(23));  
         person.setName("haijun");  
         person.setSex("1");

         Person person1 = new Person();  
         person1.setAge(BigDecimal.valueOf(23));  
         person1.setName("haijun1");  
         person1.setSex("1");

         // 添加数据  
         byte\[\] str = SerializeUtil.serialize(person);  
         byte\[\] str1 = SerializeUtil.serialize(person1);  
         jedis.zadd("hotelBE".getBytes(), Double.valueOf(date), str);  
         jedis.zadd("hotelBE".getBytes(), Double.valueOf(date1), str1);  

// jedis.zadd("hotelCE", Double.valueOf(date2), "zset");
// jedis.zadd("hotelCE", Double.valueOf(date3), "zset!");
// 元素个数
System.out.println(jedis.zcard("hotelBE"));
// 获取指定时间的元素
Set set = jedis.zrangeByScore("hotelBE".getBytes(), date.getBytes(), date1.getBytes());
int i=0;
for( Iterator it = set.iterator(); it.hasNext(); )
{
i++;
byte[] persons1 = (byte[]) it.next();
Person person2 = (Person)SerializeUtil.unserialize(persons1);
System.out.println(person2.getName());
}
System.out.println("此时间段内的消息个数为："+i+"个");

     } finally {  
         // 这里很重要，一旦拿到的jedis实例使用完毕，必须要返还给池中  
         pool.returnResource(jedis);  
     }  
     // 程序关闭时，需要调用关闭方法  
     pool.destroy();

 }

 public static String getCurrentDateAndTime() {

     SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");  
     return sdf.format(new java.util.Date(System.  
         currentTimeMillis()));  
   }     

}

从运行结果中可以看到，不同的key被分配到不同的Redis-Server上去了。

上面的集群模式还存在两个问题：

1.      扩容问题：

因为使用了一致性哈稀进行分片，那么不同的key分布到不同的Redis-Server上，当我们需要扩容时，需要增加机器到分片列表中，这时候会使得同样的key算出来落到跟原来不同的机器上，这样如果要取某一个值，会出现取不到的情况，对于这种情况，Redis的作者提出了一种名为Pre-Sharding的方式：

Pre-Sharding方法是将每一个台物理机上，运行多个不同断口的Redis实例，假如有三个物理机，每个物理机运行三个Redis实际，那么我们的分片列表中实际有9个Redis实例，当我们需要扩容时，增加一台物理机，步骤如下：

A.    在新的物理机上运行Redis-Server；

B.     该Redis-Server从属于(slaveof)分片列表中的某一Redis-Server（假设叫RedisA）；

C.     等主从复制(Replication)完成后，将客户端分片列表中RedisA的IP和端口改为新物理机上Redis-Server的IP和端口；

D.    停止RedisA。

这样相当于将某一Redis-Server转移到了一台新机器上。Prd-Sharding实际上是一种在线扩容的办法，但还是很依赖Redis本身的复制功能的，如果主库快照数据文件过大，这个复制的过程也会很久，同时会给主库带来压力。所以做这个拆分的过程最好选择为业务访问低峰时段进行。

2.      单点故障问题：

还是用到Redis主从复制的功能，两台物理主机上分别都运行有Redis-Server，其中一个Redis-Server是另一个的从库，采用双机热备技术，客户端通过虚拟IP访问主库的物理IP，当主库宕机时，切换到从库的物理IP。只是事后修复主库时，应该将之前的从库改为主库（使用命令slaveofno one），主库变为其从库（使命令slaveofIP PORT），这样才能保证修复期间新增数据的一致性

最终部署的情况会是，分布式的每台server 会有一个对应的备机（从机），这样即使有一个分布式的片机挂掉，对应的备机会接管，不会导致因为片机挂掉导致部分数据不能写进或取出的问题

附件是一份windows下redis服务端程序和客户端需要的jar包，附件下载后后缀改为.rar后解压缩
可以自己配置分布式和主从测试，
配置文件着重关注以下配置
服务端口和 绑定网卡IP
# Accept connections on the specified port, default is 6379
port 6178

If you want you can bind a single interface, if the bind option is not

# specified all the interfaces will listen for connections.
#
# bind 127.0.0.1

是否为备机（IP:端口）
################################# REPLICATION #################################

Master-Slave replication. Use slaveof to make a Redis instance a copy of

# another Redis server. Note that the configuration is local to the slave
# so for example it is possible to configure the slave to save the DB with a
# different interval, or to listen to another port, and so on.
#
slaveof 127.0.0.1 6378

认证密码
# If the master is password protected (using the "requirepass" configuration
# directive below) it is possible to tell the slave to authenticate before
# starting the replication synchronization process, otherwise the master will
# refuse the slave request.
#