随着互联网的发展，现在的网站应用需要高并发、快速响应的数据读写能力，这就要求系统底层需要采用分布式存储技术，而Redis数据库是常用的非关系型分布式存储技术，具有快速、稳定等特点，能够满足快速响应、实时处理的要求。
构建分布式Redis数据库需要考虑到系统的可用性，可靠性等因素，并结合云计算环境的优势和特性，实现统一的管理，且实现伸缩性。选择合适的云计算节点，构建Redis集群，集群最终由多台Redis服务器组成，一个Redis实例可以作为Redis数据库的某个分片，考虑到可靠性，一般会将多个分片放在不同的服务器节点，提高服务器的可用性。
之后，需要利用Redis-Cluster软件，来将多个Redis服务器通过网络硬件设备链接起来，形成一个网络，需要考虑网络的带宽、安全防护等。
此外，需要自行编写一套管理系统，实现负载均衡、服务状态的监控，利用”sentinel”机制保证Redis实例安全性，比如用”sentinel”类机制实现定时检测Redis可用性，确保Redis实例能够正常工作。
利用相关脚本可以快速部署Redis集群，也可以通过API接口控制服务器的自动部署。例如我们可以封装四个方法，来实现伸缩性：
1. 启动新的Redis实例：
def start_new_instance(ip, port): # 启动新Redis节点 node = redis.RedisCluster(startup_nodes=[{'host': ip, 'port': port}])
2. 关闭Redis实例：
def stop_instance(ip, port): # 关闭Redis节点 node = redis.RedisCluster(startup_nodes=[{'host': ip, 'port': port}]) node.shutdown()
3. 添加新节点：
def add_node(nodeIP, nodePort): # 添加新节点到Redis集群 oldnode = redis.RedisCluster() oldnode.cluster_add_nodes([(nodeIP, nodePort)])
4. 移除节点：
def remove_node(nodeIP, nodePort): # 移除Redis集群中的节点 oldnode = redis.RedisCluster() oldnode.cluster_remove_nodes([(nodeIP, nodePort)])
搭建完一个Redis分布式数据库后，我们可以利用它的性能优势来完成大容量、高并发的数据读写操作，从而提升系统的存储体验，优化用户体验。
