在 Redis cluster 集群中，客户端要有效地获取数据，就需要知晓访问哪个分片。这是一个关键问题，直接影响到系统的性能和效率。

Redis cluster 采用哈希槽（Hash Slot）的方式来分配数据。整个 Redis 集群被划分为 16384 个哈希槽，每个节点负责一部分哈希槽。当客户端发送请求时，需要确定数据所在的哈希槽，进而确定访问的目标节点。

客户端通常通过 Redis 提供的客户端库来实现对分片的感知。这些客户端库会在内部维护一份关于集群拓扑结构的信息，包括各个节点负责的哈希槽范围等。

在初次连接到 Redis cluster 时，客户端会向集群中的任意一个节点发送请求，获取集群的拓扑结构信息。该节点会将整个集群的布局，如节点的地址、负责的哈希槽范围等信息返回给客户端。客户端接收到这些信息后，会将其缓存起来，以便后续的请求能够快速确定访问的目标分片。

当客户端执行一个操作时，它会根据要操作的键计算出对应的哈希槽。然后，通过对比缓存的拓扑结构信息，找到负责该哈希槽的节点，并将请求发送到该节点。

为了保证拓扑结构信息的准确性和及时性，客户端会定期与集群中的节点进行通信，以更新拓扑结构信息。如果集群发生了节点的添加、删除或者哈希槽的重新分配等变动，客户端能够及时感知到，并相应地调整请求的发送目标。

在 Redis cluster 集群中，客户端通过与节点的交互获取和更新集群拓扑结构信息，并根据键的哈希槽计算结果来确定访问的分片，从而实现高效的数据访问和操作。深入理解这一机制对于优化 Redis cluster 的应用性能和提高系统的可靠性具有重要意义。