一、单节点 Redis 与集群架构本质区别

在单机模式下，Redis 提供了 0 ~ 15 共 16 个默认的逻辑数据库（Database），客户端可以通过 SELECT <db_index> 在不同库之间任意切换。

但在分布式 Redis Cluster 环境中，这种机制被彻底改变了：

Redis 集群模式下严禁使用 db 参数切换数据库（只支持 db 0）！

为什么集群不支持多数据库？

Redis Cluster 采用无中心化的分布式分片架构，将整个数据空间划分为 16384 个固定的哈希槽（Hash Slot）。

• 每一个键（Key）通过 CRC16 算法计算哈希值：slot = CRC16(key) % 16384；
• 16384 个槽位被平均分配到集群中的各个 Master 物理节点上；
• 数据根据哈希槽由客户端或网关自动重定向（MOVED / ASK）路由到对应的物理机器，不再存在传统多 DB 的逻辑隔离。

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二、Python 客户端连接与初始化

在 Python 自动化测试或工程脚本中，使用 redis-py（4.x+ 内置 Cluster 模式）或 rediscluster 连接多节点集群：

from redis.cluster import RedisCluster
from redis.cluster import ClusterNode

# 配置集群种子节点（至少提供 3 个以上，驱动会自动握手发现全集群拓扑）
startup_nodes = [
    ClusterNode("10.0.1.11", 6379),
    ClusterNode("10.0.1.12", 6379),
    ClusterNode("10.0.1.13", 6379)
]

# 实例化集群客户端（密码及连接参数已脱敏）
r = RedisCluster(
    startup_nodes=startup_nodes,
    password="secure_redis_auth_token",
    decode_responses=True, # 自动将 bytes 转换为 Python str
    skip_full_coverage_check=True, # 允许节点临时抖动
    socket_timeout=5
)

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三、五大核心数据结构实战操作

1. 字符串（String）：缓存与状态标记

# 写入带过期时间的字符串（单位：秒）
r.set("device_status:1001", "ONLINE", ex=300)
status = r.get("device_status:1001")
print(f"当前设备状态: {status}")

2. 哈希（Hash）：复杂对象与元数据存储

# 批量写入与获取哈希字段
r.hset("device_meta:1001", mapping={"ip": "10.0.2.55", "fw_version": "v3.2.1", "retry_count": 0})

device_ip = r.hget("device_meta:1001", "ip")
all_meta = r.hgetall("device_meta:1001")
print("设备元数据字典:", all_meta)

3. 列表（List）：任务排队与流式消费

# 从右侧入队，左侧阻塞弹出（经典队列模式）
r.rpush("task_queue:inspection", "task_uuid_001", "task_uuid_002")
queue_length = r.llen("task_queue:inspection")
print(f"队列积压深度: {queue_length}")

# 获取前 10 条任务预览
tasks = r.lrange("task_queue:inspection", 0, 9)

4. 集合（Set）：标签与去重集合

# 维护不重复的标签池
r.sadd("supported_protocols", "MQTT", "HTTP", "MODBUS", "MQTT")
all_protocols = r.smembers("supported_protocols")
print("支持的协议集合:", all_protocols)

5. 有序集合（ZSet）：时序排行榜与延迟队列

# 以 Unix 时间戳作为分数（Score）实现时序排序
r.zadd("event_timeline:1001", {
    "ALERT_LOW_TEMP": 1725400000,
    "ALERT_HIGH_VIBRATION": 1725400300
})

# 按时间范围获取最新的前 5 个事件（带分数输出）
recent_events = r.zrevrange("event_timeline:1001", 0, 4, withscores=True)
for event_name, ts in recent_events:
    print(f"事件: {event_name}, 触发时间: {ts}")

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四、集群环境核心避坑指南

1. 跨槽多键操作（Multi-key Operations）限制： 在集群模式下，像 MGET, MSET 或事务（MULTI/EXEC）如果涉及的多个 Key 分布在不同的哈希槽上，会直接报错 CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot。
   • 解法（Hash Tag 机制）：使用大括号 {} 强制让多个 Key 计算相同的哈希槽：

     # 包含相同的 {user_1001} 前缀，确保它们绝对落在同一个 slot
     r.set("{user_1001}:name", "Alex")
     r.set("{user_1001}:role", "Admin")

2. 连接池资源释放：长生命周期的脚本中，退出时应显式调用 r.close() 释放连接池的底层 Socket 描述符。