用Tikv和Redis搞分布式缓存，性能咋样能高效点儿试试看

想用 TiKV 和 Redis 搞分布式缓存，让性能更高，这事儿得先搞清楚他俩各自是干啥的，怎么配合起来才最顺手，你不能把他俩当成一样的东西来用，得发挥各自的强项，简单打个比方，Redis 就像是电脑的“内存”，速度极快，但容量有限，而且一旦重启数据就没了（除非开了持久化）；而 TiKV 则更像一个“超级结实的大硬盘”，容量可以非常大，数据能持久保存，并且天生就是分布式的，但速度上肯定比不上纯内存的 Redis，高效的核心思路就是：让 Redis 做前端的速度担当，处理最热、最需要速度的数据；让 TiKV 做后端的容量和可靠性担当，兜住全量数据。

第一，最经典高效的玩法：Redis 作为 TiKV 的热数据缓存层。

这是最常见也是最高效的一种架构，你可以把 TiKV 当作唯一的事实数据源，所有数据最终都存到 TiKV 里，然后在 TiKV 前面，架设一层 Redis 缓存，当应用要读数据的时候，先飞快地去 Redis 里找，如果找到了（这叫缓存命中），就直接返回，又快又省劲，Redis 里没有（这叫缓存未命中），再去 TiKV 里把数据查出来，一方面返回给应用，另一方面顺手塞到 Redis 里,这样下次再来读就快了。

这种模式下，要想高效,有几个关键点得处理好：

• 缓存淘汰策略： Redis 内存是有限的，不可能放下 TiKV 里的所有数据，你得决定当内存满了以后，把哪些数据从 Redis 里踢出去，常用的策略有 LRU（最近最少使用），把最长时间没被访问的数据淘汰掉,根据你的业务特点选对策略很重要。
• 缓存过期时间： 给 Redis 里的数据设置一个合理的过期时间，比如一些用户信息，可能几分钟更新一次就行，那就设个几分钟的过期时间，时间一到自动失效，下次查询再从 TiKV 拉取最新数据,这能保证数据不会太旧。
• 缓存穿透： 要小心那种频繁查询一个根本不存在的数据的请求，这种请求每次都会绕过 Redis 直接打到 TiKV 上，增加负担，解决办法可以是，在 Redis 里也把这个不存在的 key 缓存一小段时间（比如设个空值），或者提前用布隆过滤器这种数据结构把存在的 key 记录下来先做一层过滤。
• 缓存雪崩： 如果大量缓存数据在同一时刻集体过期，那所有请求就会像雪崩一样同时砸向 TiKV，可能导致 TiKV 撑不住，解决办法是给缓存过期时间加一个随机扰动，比如原本都设 10 分钟过期，可以改成在 8 到 12 分钟之间随机过期,让失效时间点分散开。

第二，利用 TiKV 和 Redis 的不同特性，做读写分离。

对于一些读写比例非常高的场景，你可以考虑更细粒度的分离，写的请求直接落到 TiKV，因为它能保证数据的强一致性和持久化，非常可靠，而读的请求，绝大部分都走 Redis，这就需要一套数据同步机制，确保 TiKV 里一旦数据有更新，能及时地把 Redis 里对应的旧缓存给清理掉（这叫缓存失效），这样应用下次读的时候就会去 TiKV 拉取新数据并重新填充 Redis，虽然这套逻辑比第一种复杂点，但对写多读也多、且对读写性能要求都极高的场景,效果很好。

第三，在 TiKV 本身上下功夫，提升作为缓存后端的性能。

既然 TiKV 是最终的靠山，它的性能也直接影响整体体验，TiKV 本身是基于 Raft 协议的多副本分布式数据库,它的高性能配置有很多门道。

• Region 大小设置： TiKV 把数据分成一个个叫 Region 的逻辑块，Region 的大小设置会影响数据平衡和查询效率，太小了会管理开销大，太大了可能导致负载不均衡,需要根据你的数据规模和访问模式来调优。
• RocksDB 调优： TiKV 的存储引擎用的是 RocksDB，这是一个非常强大的键值存储库，像内存表大小、压缩方式等参数，都会影响 TiKV 的读写性能，但这些调优需要比较专业的知识，最好在有明确性能瓶颈时，参考 PingCAP 官方文档或寻求专家帮助进行。
• 硬件选择： TiKV 的性能对硬件很敏感，使用高性能的 SSD 硬盘、足够的内存和强大的 CPU 会直接带来性能提升，因为 TiKV 需要频繁读写磁盘，所以磁盘的 IOPS（每秒读写次数）指标非常关键。

第四，一些实战中的小技巧。

• 批量操作： 无论是读还是写，尽量合并操作，比如一次从 Redis 获取多个 key 的值（用 MGET 命令），或者一次往 TiKV 写入多条数据，都能减少网络往返的开销,显著提升效率。
• 监控和告警： 光配置好不行，还得时刻盯着，必须搭建完善的监控系统，密切关注 Redis 的内存使用率、缓存命中率、TiKV 的磁盘 IO、CPU 负载等关键指标，一旦发现缓存命中率持续下降或者 TiKV 延迟变高，就能及时报警并介入处理,防止小问题演变成大故障。
• 连接池： 应用程序连接 Redis 和 TiKV 时，一定要使用连接池，避免每次请求都新建和断开连接，这个开销在高频访问下是巨大的，连接池能复用已有的连接,大大提升效率。

想让 TiKV 加 Redis 的分布式缓存方案高效运行，核心思想是分层和扬长避短，用 Redis 扛住最热的流量，用 TiKV 保证数据的可靠和海量存储，然后围绕着这个架构，处理好缓存策略、数据同步、系统调优和日常监控这些关键环节，这样组合起来,就能构建了一个既快又稳的分布式缓存系统。