Redis集群算法允许在多个Redis节点之间拓扑结构中提供可靠服务。它通过对图中 Redis节点的抽象将不同的Redis之间的通讯模式抽象为多个不同的主题。它也提供了可靠性和可扩展性，可以实现用户的高可伸缩性需求。

在实现Redis集群的可伸缩性和可靠性方面，主要使用的算法是分层哈希算法（Consistent Hashing）。Consistent Hashing 是一种hash算法，可以实现稳定的散列函数。它能够保持对给定节点的哈希结果值，即使在集群规模发生变化时仍能保持节点之间的映射关系，大大减少了系统的压力。

这种hash算法实现的过程很简单，即把每个节点的key利用hash函数计算出一个hash值，并将其储存在一个虚拟环状的数据结构中。假设我们有4个节点，则可以将它们映射到构建的一个虚拟环中，如下所示：

| A | B | C | D |

| :—: | :—: | :—: | :—: |

| 0 | 1 | 2 | 3 |

如果有一个给定的key，它会利用相同的hash函数计算出一个值，假设得到hash值为2，那么key就存放在节点C中。

使用Redis集群算法可以加快查找、索引和排序的速度，而且对键值对的信息呈现也更为完善。其实，做深入的了解，实际上发现，这个算法其实就是一种基于哈希算法的简单实现，主要目的就是建立一种多节点和数据的关联，从而形成一个干净的运行场景，而不会由于节点之间的不对称失去数据一致性。

以上就是深入浅出Redis集群算法，无论是给实务中企业用户还是遇到Redis相关概念学习爱好者们，都能从中受益，并能够灵活应用。