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、事务、发布订阅、Lua脚本等特性，使得它可以应用于各种场景，如缓存、消息队列、排行榜、社交网络等。
然而，单个Redis实例的容量和性能都是有限的，为了解决这个问题，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，从而提高存储空间和吞吐量。但是，这也带来了一个新的挑战，那就是如何保证集群中的数据一致性。
数据一致性是指在分布式系统中，多个节点上存储的同一份数据在任何时刻都是相同的。如果数据不一致，就会导致用户读取到错误或过期的数据，甚至造成数据丢失或冲突。因此，保证数据一致性是分布式系统设计中的一个重要目标。
那么，Redis集群是如何保证数据一致性的呢？我们可以从两个方面来分析：一是如何处理正常情况下的数据同步，二是如何处理异常情况下的数据恢复。
数据同步
在正常情况下，Redis集群中每个节点都有一个角色，要么是主节点（master），要么是从节点（slave）。主节点负责处理客户端的读写请求，并将写操作记录在自己的复制缓冲区（replication buffer）中。从节点则负责定期从主节点同步数据，并向主节点发送心跳包（ping）来维持连接。
当一个主节点收到一个写请求时，它会先执行该请求，并将其写入自己的复制缓冲区中。然后，它会将该请求发送给所有连接到它的从节点。从节点收到该请求后，也会执行该请求，并将其写入自己的复制缓冲区中。这样，主节点和从节点之间就实现了异步复制（asynchronous replication），即主节点不需要等待从节点的响应就可以继续处理下一个请求。
异步复制虽然提高了主节点的吞吐量，但也存在一定的风险。如果主节点在发送请求给从节点之前就宕机了，那么该请求就会丢失，导致从节点上的数据不完整。为了解决这个问题，Redis还提供了同步复制（synchronous replication）的选项。当一个主节点收到一个写请求时，它会先将该请求发送给指定数量（可配置）的从节点，并等待它们的响应。只有当收到足够多（可配置）的响应后，主节点才会执行该请求，并将其写入自己的复制缓冲区中。这样，主节点和从节点之间就实现了同步复制，即主节点需要等待从节点的响应才能继续处理下一个请求。
同步复制虽然提高了数据的一致性，但也降低了主节点的吞吐量。因此，Redis允许用户根据自己的需求来选择使用异步复制还是同步复制，或者是两者的结合。