5、添加和删除容量也很复杂。例如，Redis 集群具有运行时动态添加和删除节点的能力来支持透明地再均衡数据，但是其他方式，像客户端分片和代理都不支持这个特性。但是，有一种称为预分片(Presharding)的技术在这一点上能帮上忙。
数据存储还是缓存
尽管无论是将 Redis 作为数据存储还是缓存，Redis 的分片概念上都是一样的，但是作为数据存储时有一个重要的局限。当 Redis 作为数据存储时，一个给定的键总是映射到相同的 Redis 实例。当 Redis 作为缓存时，如果一个节点不可用而使用另一个节点，这并不是一个什么大问题，按照我们的愿望来改变键和实例的映射来改进系统的可用性(就是系统回复我们查询的能力)。
一致性哈希实现常常能够在指定键的首选节点不可用时切换到其他节点。类似的，如果你添加一个新节点，部分数据就会开始被存储到这个新节点上。
这里的主要概念如下：
1、如果 Redis 用作缓存，使用一致性哈希来来实现伸缩扩展(scaling up and down)是很容易的。
2、如果 Redis 用作存储，使用固定的键到节点的映射，所以节点的数量必须固定不能改变。否则，当增删节点时，就需要一个支持再平衡节点间键的系统，当前只有 Redis 集群可以做到这一点，但是 Redis 集群现在还处在 beta 阶段，尚未考虑再生产环境中使用。
预分片
我们已经知道分片存在的一个问题，除非我们使用 Redis 作为缓存，增加和删除节点是一件很棘手的事情，使用固定的键和实例映射要简单得多。
然而，数据存储的需求可能一直在变化。今天我可以接受 10 个 Redis 节点(实例)，但是明天我可能就需要 50 个节点。
因为 Redis 只有相当少的内存占用(footprint)而且轻量级(一个空闲的实例只是用 1MB 内存)，一个简单的解决办法是一开始就开启很多的实例。即使你一开始只有一台服务器，你也可以在第一天就决定生活在分布式的世界里，使用分片来运行多个 Redis 实例在一台服务器上。
你一开始就可以选择很多数量的实例。例如，32 或者 64 个实例能满足大多数的用户，并且为未来的增长提供足够的空间。
这样，当你的数据存储需要增长，你需要更多的 Redis 服务器，你要做的就是简单地将实例从一台服务器移动到另外一台。当你新添加了第一台服务器，你就需要把一半的 Redis 实例从第一台服务器搬到第二台，如此等等。
使用 Redis 复制，你就可以在很小或者根本不需要停机时间内完成移动数据：
1、在你的新服务器上启动一个空实例。
2、移动数据，配置新实例为源实例的从服务。
3、停止你的客户端。
4、更新被移动实例的服务器 IP 地址配置。
5、向新服务器上的从节点发送 SLAVEOF NO ONE 命令。
6、以新的更新配置启动你的客户端。
7、最后关闭掉旧服务器上不再使用的实例。
Redis 分片的实现
Redis 集群是自动分片和高可用的首选方式。当前还不能完全用于生产环境，但是已经进入了 beta 阶段。
一旦 Redis 集群可用，以及支持 Redis 集群的客户端可用，Redis 集群将会成为 Redis 分片的事实标准。
Redis 集群是查询路由和客户端分片的混合模式。
Twemproxy 是 Twitter 开发的一个支持 Memcached ASCII 和 Redis 协议的代理。它是单线程的，由 C 语言编写，运行非常的快。他是基于 Apache 2.0 许可的开源项目。
Twemproxy 支持自动在多个 Redis 实例间分片，如果节点不可用时，还有可选的节点排除支持(这会改变键和实例的映射，所以你应该只在将 Redis 作为缓存是才使用这个特性)。
这并不是单点故障(single point of failure)，因为你可以启动多个代理，并且让你的客户端连接到第一个接受连接的代理。
Twemproxy 之外的可选方案，是使用实现了客户端分片的客户端，通过一致性哈希或者别的类似算法。有多个支持一致性哈希的 Redis 客户端，例如 Redis-rb 和 Predis。
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