1、某个节点出现了问题导致的。使用Redis集群时遇到“peer”异常，这通常意味着在集群中的某个节点出现了问题。Redis集群是分布式数据存储，它通过将数据分布在多个节点上以提高性能和可靠性。当一个节点无法正常工作，它可能会影响集群的稳定性和数据一致性。
2、实践操作初学者可以从下载预编译二进制文件或编译源码开始，建立单节点服务。比如，使用goreman启动多个实例，理解PEER ADDRS和CLIENT ADDRS的含义。尽管命令行工具etcdctl操作直观，但深入理解还需从代码层面入手。
3、Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。
4、NoSQL（NoSQL = Not Only SQL ），意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
5、如果从成熟的角度来看，比较成熟并且十分流行的的有CouchDB，Memcached，Redis。HBase和MongonDB和Cassandra都比较新，处于频繁更新之中。
因此，可以说Redis集群中的主节点数据是一致的，这是由于集群的复制和同步机制以及状态检查机制所保证的。
数据一致性： 通过主从复制，Redis集群确保了数据的一致性。由于从节点定期从主节点同步数据，所以在任何时间点，从节点的数据都是最新的。这使得系统能够在分布式环境下提供一致的数据访问体验。总之，Redis集群的主从复制模型通过数据同步和故障恢复机制，实现了数据的高可用性、负载均衡和一致性。
主从复制、哨兵模式、集群模式。主从复制：主从模式是三种模式中最简单的，主从模式指的是使用一个Redis实例作为主机，其余的实例作为备份机，主机和从机的数据完全一致。
单个Redis服务如果宕机的话，服务就不可用了，为了解决这种问题，redis也提供有集群服务。传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。
当主节点数据量较大，或者主从节点之间网络延迟较大时，可能导致该缓冲区的大小超过了限制，此时主节点会断开与从节点之间的连接；这种情况可能引起全量复制→复制缓冲区溢出导致连接中断→重连→全量复制→复制缓冲区溢出导致连接中断...的循环。
“主-从-从”架构中，主库负责写操作，从库之间通过主从复制保持数据同步，这能有效减少主库的负担。同时，需要权衡数据一致性与性能，可能需要配合哨兵和集群等高级功能来提升架构的可用性。如果主从库间网络断开，Redis在8之后支持增量同步，从库在网络恢复后通过特定机制获取主库的更新。
1、redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下。根据查询相关信息显示，服务端有1000多个Redis实例，100加个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。
2、控制在20G以下。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。
3、大型网站应用，热点数据量往往巨大，几十G上百G是很正常的事儿。由于内存大小的限制，使用一台 Redis 实例显然无法满足需求，这时就需要使用 多台 Redis （集群）作为缓存数据库。才能在用户请求时快速的进行响应。
4、通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
5、候选者：当集群中的 Redis 实例发生变化时，信息会通过集群内的通信机制传播。客户端通过缓存的哈希槽与实例映射关系可以动态调整，以确保请求正确路由到当前集群的状态。客户端请求时，如果发现数据未迁移至目标实例，会收到“moved”命令，指示客户端应向新的实例发起请求。
6、Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽。
