用Redis搞自动运维，系统搭建那些事儿和经验分享

用Redis搞自动运维，系统搭建那些事儿和经验分享

说起自动运维，很多人可能觉得得用一堆特别复杂的工具，像Ansible、SaltStack之类的，但其实，很多时候，我们用手里现成的、熟悉的工具也能玩出花来，Redis就是个典型的例子，它不只是个缓存，用好它,能帮我们解决不少运维上的麻烦事。

为啥想到用Redis来做自动运维？

最开始的想法其实很简单，我们有好几百台服务器，有些临时的任务需要快速下发到一部分机器上去执行，比如紧急清理一下磁盘缓存，或者临时调整某个服务的日志级别，用传统的配置管理工具，流程有点重，不够快，我们就想，能不能有个像“公共黑板”一样的东西？让管理端把要执行的命令往上一写，各个服务器自己定时去瞄一眼，看到有自己的任务就领走执行，Redis的列表（List）和发布订阅（Pub/Sub）功能，天生就是干这个的，它速度快，简单可靠，而且我们团队对Redis都非常熟,不用引入新的学习成本。

我们具体用Redis搭建了哪些自动运维场景？

1. 分布式任务下发与抢答机制 这是我们用得最溜的一个模式，我们创建了一个Redis列表，比如叫 ops:tasks:urgent，运维人员通过一个简单的Web界面或者命令行工具，把任务内容（比如一条Shell命令）和一批目标服务器的IP列表塞进去，每台服务器上跑着一个常驻的Agent程序，这个Agent会定时（比如每秒）去尝试从另一个专属的列表里取任务，这个列表的键名是根据自己服务器IP命名的，ops:tasks:host:192.168.1.100，管理端的“分发器”干嘛呢？它就负责从 ops:tasks:urgent 里取出任务，根据IP列表，把任务分别塞到各个服务器对应的那个列表里去，这样，每台服务器只关心自己的任务列表，避免了“抢任务”的混乱，Agent拿到任务后执行，然后把执行结果再写回到Redis的另一个Key里（比如用Hash结构，Key是任务ID，Field是服务器IP，Value是执行结果），管理端就能统一查看结果了，这种模式特别适合做批量、并发的紧急操作。

2. 系统指标收集与简易监控 我们用Redis的集合（Set）和有序集合（Sorted Set）做了一个轻量级的监控系统，每台服务器上的Agent会定时收集本机的关键指标，比如CPU五分钟负载、内存使用率、磁盘空间等，然后以一个JSON字符串的形式，用 HSET 命令写入一个大的Hash里，这个Hash的Key可以叫 metrics:system，Field就是服务器的IP地址，Value就是JSON数据，这样，我们在一个地方就能看到所有服务器的最新状态，对于需要看历史趋势的指标，比如某个服务的响应时间，我们就用 ZADD 命令，以时间戳作为分数（Score），指标值作为成员（Member），写入一个有序集合，这样就可以很方便地用 ZRANGEBYSCORE 命令取出最近一小时、一天的数据来画个简单的趋势图，虽然比不上专业的监控系统精细，但对于一些自定义的业务指标或者做快速问题排查,非常灵活和高效。

   

3. 分布式锁保证操作互斥 这个算是经典用法了，比如我们有一个定时任务，需要在每天凌晨对数据库进行归档，但这个任务只能在一台服务器上运行，即使这个任务本身是部署在多台机器上做高可用的，我们就用Redis的 SET key value NX PX 30000 命令来搞一把分布式锁，第一个成功执行这个命令的服务器就拿到了锁（NX表示只有key不存在时才设置），并设置30秒的过期时间（PX 30000），然后它就去执行归档任务，其他服务器再来尝试设这个key，会因为NX选项而失败，就知道已经有别的服务器在干活了，自己直接跳过，执行任务的服务器完成后，会主动删除这个key释放锁，关键是一定要设置过期时间,防止因为服务器宕机导致锁永远无法释放。

踩过的坑和积攒的经验

1. 网络不是100%可靠的：最大的教训就是，不能认为Redis是万无一失的，我们遇到过网络闪断，导致Agent连不上Redis，结果任务下发失败，或者监控数据丢失。重试机制是必须的，无论是Agent连接Redis，还是执行任务后的结果上报，都要有幂等性的重试，任务执行成功后，Agent会反复尝试上报结果,直到收到成功应答为止。

   

2. 别把Redis当数据库用：我们曾经把大量的历史监控数据都堆在Redis里，结果就是内存暴涨，Redis的核心优势是快，但它存储成本高，我们后来做了改造，只把最新的、热的数据放在Redis里供实时查询和告警，历史数据定期转移到MySQL或者时序数据库里去做长期存储和分析，一定要设置合理的Key过期时间（TTL）,让Redis自动清理没用的数据。

3. 做好命名规范：当Key越来越多的时候，如果命名乱七八糟，管理和清理都会成为噩梦，我们定了规矩，系统:功能:具体标识，像 ops:task:host:192.168.1.100, metrics:business:order_qps，这样一看就知道是干嘛的，也方便用通配符 KEYS ops:task:* 来批量查找和管理。

4. 避免大Key和热Key：早期我们有一次把一整份很大的配置文件序列化后存成一个String类型的Value，结果读写这个Key的时候特别慢，还拖慢了Redis的整体性能，这就是“大Key”问题，后来我们改用Hash结构，把配置项拆开存储。“热Key”是指某个Key被超高并发访问，比如所有服务器同时去读一个全局开关，对于这种情况，我们会在应用层做本地缓存,或者用Redis的只读副本来分摊压力。

总结一下

用Redis做自动运维，核心思想就是把它当作一个高速、共享的内存数据交换中心，它让我们能用很低的开发成本，快速搭建起灵活、高效的分布式运维小工具，它不是要取代那些专业的运维平台，而是在某些特定场景下，提供了一个非常犀利的补充方案，关键是，要清楚Redis的长处和短处，扬长避短，做好容错和规范,这个小个子数据库就能在运维自动化的大舞台上发挥出让你意想不到的大能量。