如何确保 Redis 集群的数据一致性？

确保Redis集群数据的一致性，可以采取以下措施：

1. 使用Redis集群自带的分布式锁来控制写操作的顺序。
2. 通过合理的数据分布策略，确保数据均匀分布在不同的节点上。
3. 使用Redis的"--cluster-require-full-coverage no"选项，允许部分节点失效而集群仍可用。
4. 定期进行集群的数据验证和修复。

以下是一个简单的Python示例，使用redis-py-cluster库来操作Redis集群，并且使用分布式锁来保证数据的一致性：

from rediscluster import RedisCluster
from time import sleep
 
# 假设已经有一个Redis集群在运行
startup_nodes = [{"host": "127.0.0.1", "port": "7000"}]
rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)
 
def acquire_lock(lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
    end = time() + acquire_timeout
    while time() < end:
        if rc.set(lock_name, "locked", ex=lock_timeout, nx=True):
            return True
        sleep(0.001)
    return False
 
def release_lock(lock_name):
    pipe = rc.pipeline()
    while True:
        try:
            pipe.watch(lock_name)
            if pipe.get(lock_name) == "locked":
                pipe.multi()
                pipe.delete(lock_name)
                pipe.execute()
                return True
            pipe.unwatch()
            break
        except redis.exceptions.WatchError:
            pass
    return False
 
# 使用分布式锁保证数据一致性
lock_name = "my_lock"
if acquire_lock(lock_name):
    try:
        # 在这里执行数据写入操作
        rc.set('key', 'value')
    finally:
        release_lock(lock_name)

在实际应用中，还需要考虑更多的场景，比如网络分区、故障转移等问题，并采取相应的策略来保障数据的一致性和可用性。