Redis是一个开源的高性能的键值型数据库，它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、散列、有序集合等。Redis可以作为缓存、消息队列、计数器等应用场景的解决方案，提高系统的性能和可扩展性。
但是，当数据量增大或者访问压力增加时，单个Redis服务器可能无法满足需求，这时就需要将数据分散到多个Redis服务器上，实现分布式存储。分布式存储的目标是在保证数据的可用性和一致性的同时，提高系统的吞吐量和容错能力。
那么，Redis是如何实现分布式存储的呢？答案是利用了两种技术：一致性哈希和哈希槽。
一致性哈希
一致性哈希（Consistent Hashing）是一种特殊的哈希算法，它可以将任意长度的数据映射到一个固定范围内的整数值，通常称为哈希环。哈希环上有多个节点，每个节点代表一个Redis服务器。当需要存储或者查找一个键值对时，首先计算键的哈希值，然后在哈希环上顺时针找到最近的节点，就是该键值对所属的服务器。
一致性哈希有以下几个优点：
1.平衡性：每个节点都能够均匀地存储数据，避免了数据倾斜的问题。
2.单调性：当增加或者删除一个节点时，只有与该节点相邻的一小部分数据需要迁移，而不会影响其他节点，保证了数据迁移的最小化。
3.灵活性：可以根据节点的负载情况动态地增加或者删除节点，实现负载均衡。
但是，一致性哈希也有一些缺点：
1.复杂性：需要维护一个全局的哈希环和节点信息，增加了系统的复杂度。
2.冗余性：为了解决节点分布不均匀的问题，通常需要引入虚拟节点（Virtual Node），即一个物理节点可以对应多个虚拟节点，在哈希环上均匀地分布。这样会导致虚拟节点过多，占用更多的内存空间。
3.不透明性：客户端无法直接知道某个键值对存储在哪个服务器上，需要通过查询哈希环来确定。这样会增加网络开销和延迟。
哈希槽
为了解决一致性哈希的缺点，Redis引入了另一种技术：哈希槽（Hash Slot）。哈希槽是将所有的键值对按照键的哈希值分成16384个区间，每个区间称为一个哈希槽。每个Redis服务器负责一部分哈希槽，存储对应的键值对。当需要存储或者查找一个键值对时，首先计算键的哈希值，然后根据哈希值所在的区间，找到负责该区间的服务器。
哈希槽有以下几个优点：
1.简单性：不需要维护一个全局的哈希环和节点信息，只需要记录每个服务器负责的哈希槽范围即可。
2.透明性：客户端可以直接知道某个键值对存储在哪个服务器上，不需要额外的查询操作。
3.灵活性：可以根据节点的负载情况动态地增加或者删除节点，实现负载均衡。