Redis单机模式扩容咋整，非集群环境下怎么加节点和数据迁移

关于Redis单机模式下的扩容问题,首先要明确一个核心概念：标准的Redis单机模式本身不支持在线动态添加节点，它不像Redis Cluster那样设计之初就考虑了横向扩展，单机模式的性能上限取决于单个服务器的CPU、内存和网络资源，所谓的“扩容”通常不是指为单机实例增加伙伴节点，而是指两种主要思路：一是提升原单机实例的硬件能力（垂直扩容），二是创建一个新的、更大容量的单机实例，然后将数据从旧实例迁移到新实例（数据迁移），这后一种方式，本质上是用一个更强的“单机”替换掉旧的“单机”。

第一部分：垂直扩容（Scale-up）

这是最直接的方法,当你的Redis单机实例性能达到瓶颈（如内存不足、CPU跑满）时，如果预算允许，最快速的解决方案就是升级服务器硬件。

• 增加内存：这是最常见的需求，如果Redis主要是内存瓶颈，那么给服务器安装更大的内存条，然后在Redis配置文件中调整maxmemory参数，重启Redis服务即可，这种方法简单、快速，服务中断时间相对较短（仅为重启时间）。
• 提升CPU和磁盘性能：如果瓶颈在于CPU（例如处理复杂命令或高并发连接）或磁盘IO（如果开启了AOF持久化），可以考虑更换更强大的CPU或使用更高速的SSD硬盘。

垂直扩容有物理上限,而且成本高昂，当单台服务器的硬件达到极限，或者你希望获得更好的性价比和可扩展性时，就必须考虑第二种方案。

第二部分：数据迁移（迁移到新的单机实例）

这种方案的核心思想是“另起炉灶”，我们准备一个配置更高（主要是内存更大）的新服务器，在上面部署一个新的Redis实例，然后将旧实例中的数据全部迁移到新实例上，最后将应用程序的连接指向新实例。

根据对业务停机时间的容忍度,可以选择不同的迁移策略，主要参考了Redis官方文档中关于持久化和复制的原理。

停机迁移 这是最简单粗暴但也最稳妥的方法，适用于可以安排维护窗口的业务。

• 步骤：
  1. 在计划的时间点,停止所有连接到旧Redis实例的应用程序，确保没有新的写入。
  2. 使用Redis的SAVE或BGSAVE命令，手动创建一个当前数据的快照（RDB文件）。BGSAVE是后台执行，不会阻塞服务，但为确保数据一致性，最好在业务低峰期或已停写后执行。
  3. 将生成的RDB文件（通常是dump.rdb）从旧服务器复制到新服务器上。
  4. 关闭旧Redis实例,启动新Redis实例，新实例启动时会自动加载放置在其配置目录下的RDB文件。
  5. 修改应用程序的配置,将Redis连接地址和端口指向新的服务器。
  6. 重启应用程序。
• 优点：操作简单，逻辑清晰，数据一致性有保障。
• 缺点：需要停止服务，停机时间取决于数据量大小（RDB生成、传输和加载的速度）。

不停机迁移（基于复制） 这种方法利用了Redis的主从复制功能，可以实现平滑迁移，尽可能减少业务中断时间，其思路是让新实例成为旧实例的从库，待数据同步完成后，再切换应用连接。

• 步骤：
  1. 在新的服务器上启动一个新的Redis实例,配置好但先不填充数据。
  2. 在新实例上执行命令 REPLICAOF <旧实例IP> <旧实例端口>，新实例会作为从库，开始从旧实例（主库）全量同步数据，这个过程中，旧实例会生成RDB文件传输给新实例，并持续同步新的写命令。
  3. 通过INFO replication命令监控同步状态，当主从两者的数据偏移量master_repl_offset基本一致时，表示数据同步完成。
  4. 数据同步完成后,在应用程序端做好准备（准备好新的配置）。
  5. 执行切换操作： a. 在新实例上执行 REPLICAOF NO ONE 命令，使其脱离从库角色，晋升为独立的主库，停止从旧实例接收数据。 b. 短暂暂停应用程序的写操作（可能只需几秒钟），这是为了确保在切换瞬间，没有数据写入旧的、即将下线的实例而造成丢失。 c. 迅速将应用程序的配置全部指向新的Redis实例地址。 d. 恢复应用程序的写操作。
  6. 确认新实例工作正常后,即可下线旧的Redis实例。
• 优点：服务中断时间极短，仅在切换配置的瞬间需要停写，用户体验影响小。
• 缺点：操作步骤比停机迁移复杂，需要谨慎处理切换逻辑，否则有数据不一致的风险。

总结与选择

在非集群环境下,没有“添加节点”一说，所谓的扩容，要么是给现有机器“升舱”（垂直扩容），要么是“换一艘更大的船”（数据迁移）。

• 如果业务能接受几分钟到几十分钟的停机，选择停机迁移，简单可靠。
• 如果要求业务几乎不间断，选择基于复制的不停机迁移，这对技术操作的要求更高。

需要特别注意的是,无论哪种方式，在迁移前都必须备份数据，迁移完成后，要在预发布环境或进行充分测试，验证新Redis实例的数据完整性和性能表现，才能最终下线旧实例。

如果你的业务增长迅速,频繁进行单机扩容变得吃力，那么就应该长远考虑，评估是否需要迁移到Redis Cluster集群模式，集群模式通过分片（Sharding）将数据分布到多个节点上，天然支持横向扩展，是解决大数据量和高并发问题的根本方案，但集群模式也引入了新的复杂性，比如客户端需要支持集群协议、某些跨键操作受限等，这就需要根据具体的业务场景来做权衡了。