Redis是一种高性能的内存数据库，它支持多种数据结构和功能，如字符串、列表、集合、散列、有序集合、位图、地理位置等。Redis还提供了持久化、复制、事务、发布订阅、Lua脚本等特性，使得它可以应用于多种场景，如缓存、消息队列、排行榜、社交网络等。
但是，单个Redis实例无法满足海量数据的存储需求，也无法保证高可用性和容错性。因此，Redis提供了集群模式，即将多个Redis实例组成一个逻辑上的大型数据库，通过分片（sharding）的方式将数据分散到不同的节点上，同时通过复制（replication）的方式将每个节点的数据复制到其他节点上，以实现负载均衡和故障恢复。
但是，Redis集群并不保证强一致性（strong consistency），即在任何时刻，所有的节点都能返回最新的数据。相反，Redis集群只保证最终一致性（eventual consistency），即在一定时间后，所有的节点都会收敛到相同的状态。这是因为Redis集群采用了异步复制的方式，即主节点（master）在接收到写入请求后，立即返回给客户端，并将写入命令发送给从节点（slave），而不等待从节点的回复。这样可以提高写入性能和吞吐量，但也可能导致数据丢失或不一致。
那么，如何利用Redis集群实现强一致性的数据存储呢？有以下几种方法：
1.使用客户端确认（client acknowledgement）机制。这是一种应用层的解决方案，即客户端在发送写入请求时，指定一个超时时间和一个最小确认数（min-slaves-to-write），要求主节点在超时时间内收到至少min-slaves-to-write个从节点的确认后才返回给客户端。这样可以确保写入请求被至少min-slaves-to-write个从节点接收到，并降低数据丢失的风险。但是，这也会增加写入延迟和失败率，并且不能完全避免数据不一致的情况。
2.使用Redis Sentinel。这是一种基于主从切换（failover）的解决方案，即使用一个或多个Sentinel进程来监控Redis集群中的主从节点的状态，并在主节点出现故障时自动选举一个从节点作为新的主节点，并通知客户端更新连接信息。这样可以实现高可用性和容错性，并保证每个分片只有一个主节点负责写入操作。但是，在主从切换期间，可能会出现数据丢失或不一致的情况。
3.使用Redlock算法。这是一种基于分布式锁（distributed lock）的解决方案，即使用多个独立的Redis实例作为锁服务器，客户端在执行写入操作之前，需要向所有锁服务器请求一个锁，并在获得大多数锁服务器的同意后才能执行写入操作，并在执行完毕后释放锁。这样可以确保同一时刻只有一个客户端能够对同一数据进行写入操作，并保证数据的一致性。