怎么用Redis集群搭出靠谱又高效的系统，聊聊那些实操中最管用的方法

要拿Redis集群搭个既稳当又飞快的系统，光知道几个命令可不够，得在实操里摸爬滚打，把一些关键点吃透，下面这些方法，都是很多人踩过坑后总结出来的,很管用。

第一，先把钥匙配好：选对数据分片策略。 Redis集群默认用的是哈希槽（slot），总共有16384个，你不用管它具体怎么算的，但核心思想是得让你的数据均匀地散列到这些槽里，从而分散到不同的主节点上，这里最容易出问题的是“热点Key”，你有个叫global_counter的Key，访问量巨大，但它只属于一个哈希槽，这就意味着所有对这个Key的请求都只会打到集群里的某一个节点上，这个节点压力就会特别大，其他节点却闲着，集群的优势就没了，对付这种热点Key，一个实用的办法是“拆”，你可以把这个Key拆成global_counter:1、global_counter:2……比如拆成10份，客户端访问时，随机选一个后缀来操作，最后再汇总，这样就把压力分摊了。（来源：Redis官方文档关于分片的说明以及常见性能优化实践）

第二，把护城河挖深：主从架构与读写分离。 集群里每个主节点都应该配至少一个从节点，这不仅仅是用来备份数据的，更重要的是“顶上去”，当主节点宕机时，集群能自动把它的一个从节点提升为新的主节点，服务基本不受影响，这叫高可用，但很多人没充分利用的是“读写分离”，那些对数据实时性要求不高的读操作，比如查询历史记录、生成报表，完全可以指定让从节点来处理，这样就大大减轻了主节点的压力，让它专心处理写请求和关键读请求，不过要注意，从节点同步主节点数据有毫秒级的延迟，如果业务要求读到的必须是最新数据，那这种请求还是得走主节点。（来源：基于Redis主从复制特性的常见架构设计模式）

第三，别让内存成为绊脚石：内存优化与淘汰策略。 Redis是内存数据库，内存满了可就啥都干不成了，集群环境下，你得监控每个节点的内存使用情况，不能有的快爆了有的还空着一半，除了用INFO memory命令监控，更要设置好内存上限和Key的过期时间，但光设过期时间不够，万一在过期之前内存就满了呢？所以必须设置内存淘汰策略，在集群里，比较靠谱的策略是allkeys-lru，意思是当内存不够时，淘汰最近最少使用的Key，不管它有没有设置过期时间，这能保证服务在内存压力下还能继续提供写操作，而不是直接报错，对于存储的数据，能用整数就别用字符串，能用hash结构存储对象就别用多个string，这些小技巧能帮你省下非常可观的内存。（来源：Redis内存优化最佳实践）

第四，让网络延迟不再是瓶颈：连接池与管道化操作。 客户端连Redis集群，如果每次操作都建立一次TCP连接，光握手的时间就比操作本身还长了，肯定快不了，所以必须用连接池，维护一批长连接，随用随取，用完放回，如果业务场景允许，比如要一次性写入或读取多个Key，一定要用管道（pipeline），管道能把多个命令打包，一次性地发送给服务器，服务器处理完再一次性返回结果，这极大地减少了网络往返的次数，对性能的提升是巨大的，尤其是在跨机房部署网络延迟比较高的情况下，但要注意，管道里的命令过多会阻塞其他请求，一般建议一批命令控制在100个以内。（来源：Redis客户端性能优化指南）

第五，不上监控就是在“裸奔”：监控与告警。 你以为搭好集群设置完策略就高枕无忧了？那可就错了，没有监控的系统就像在黑夜里开车，迟早要出事，必须监控几个核心指标：每秒操作数（QPS）、延迟（latency）、连接数、内存使用率、主从同步状态，任何一个指标出现异常，比如延迟突然飙升、从节点同步落后太多，都要立刻告警，发现问题越快，解决问题就越主动，可以用redis-cli --stat命令看实时状态，但生产环境一定要用Prometheus+Grafana这类专业的监控工具来做持续监控和可视化。（来源：运维Redis集群的常见经验总结）

再靠谱的系统也得经得起考验：压测。 在系统正式上线前，必须用和线上环境类似的集群进行压力测试，用redis-benchmark或者更专业的工具，模拟真实的业务场景，不停地加大压力，直到找出系统的瓶颈在哪里：是网络带宽不够？是某个节点先达到性能极限？还是内存增长过快？压测的目的就是提前暴露问题,让你有机会在用户抱怨之前把它们解决掉。

用Redis集群搭建系统，它是个技术活，更是个细心活，从数据设计、架构安排，到日常维护和故障预防，每一步都得想到位，把这些实操中验证过的方法用好了,你的Redis集群才能真正变得靠谱又高效。