Redis缓存压力大，效率难提升，到底该怎么破这瓶颈呢？

行，那咱们就直接聊Redis缓存压力大、效率上不去这个让人头疼的问题，这事儿不少团队都遇到过，你不是一个人，下面这些思路和方法，有些是从像“阿里云开发者社区”、“美团技术博客”、“高可用架构”这类经常讨论实战问题的技术社区分享中提炼出来的,咱们用大白话捋一捋。

先别急着加机器，看看是不是“家里”出了问题

缓存压力大，很多人的第一反应是：“Redis扛不住了，赶紧加内存！加机器！”，这就像感觉身体虚弱就猛吃补品，可能没对症，首先得搞清楚，压力是真的流量太大,还是咱们自己用得不合适造成的。

• 查查是不是有“坏邻居”在捣乱：一个大号的Redis实例可能同时服务几十个甚至上百个应用，如果其中一个应用写了段烂代码，疯狂地循环查询某个Key，或者某个大Key被频繁访问，就会拖累整个Redis实例的性能，让其他应用感觉“缓存变慢了”，这就是典型的“邻居吵，睡不着”。第一步是做资源隔离，可以把不同业务线的缓存数据迁移到不同的Redis实例上（这叫业务拆分），或者直接使用Redis Cluster（Redis集群）模式，把数据分到多个实例上，这样，一个业务出问题，不会把所有业务都拉下水，美团技术团队就分享过通过集群化拆分解决热点问题,从而提升整体稳定性的案例。

• 揪出那些“拖后腿”的大对象和慢查询：Redis最怕两种数据：一是“大Key”，比如一个List里存了几十万条数据；二是“热Key”，某个Key被以极高的频率访问，大Key的问题在于，网络传输慢，删除它或者查询它都可能让Redis“卡”一下，热Key则会让某一台Redis服务器的CPU或网络带宽达到极限,解决办法是：

  • 拆解大Key：把一个大List拆成多个小的List,或者用其他数据结构代替。
  • 分散热Key：比如一个叫product_info_123的Key太热，可以把它变成product_info_123_v1、product_info_123_v2……，然后在客户端用简单的算法（比如对数字123取模）随机访问其中一个，把压力分摊开,这招在很多互联网公司的实践中都被证明是有效的。

优化缓存的使用姿势，别让好刀砍在刀背上

很多时候，压力不是来自数据量,而是来自访问方式。

• 避免“惊群效应”——缓存雪崩：假设你设置了大量缓存，并且它们在同一时间点过期，那么当这个时间点到来时，所有请求会像约好了一样，直接砸向数据库，数据库瞬间压力山大，可能就直接崩溃了，解决办法很简单：给缓存过期时间加个随机值，比如原本统一设置过期时间10分钟，可以改成在8-12分钟之间随机，这样就能保证缓存不会在同一时刻全部失效,请求会平摊开。

• 别让“小偷”钻空子——缓存穿透：如果有人恶意攻击，频繁请求一个数据库中根本不存在的数据（比如查询id为-1的商品），这个数据在缓存里肯定也没有，每次请求都会穿透缓存去查数据库，数据库就白白承受了压力,解决办法：

  • 缓存空对象：即使查不到数据，也在缓存里存一个空值（比如NULL），并设置一个较短的过期时间（比如1分钟）,这样后续的短时重复请求就能在缓存层被挡住。
  • 使用布隆过滤器：在查询缓存之前，先用一个非常节省内存的布隆过滤器判断一下这个数据是否存在，如果布隆过滤器说“不存在”，那就可以直接返回，连缓存都不用查了，更别说数据库，这相当于在缓存前面又加了一道高效的安检,高可用架构公众号里多次提到过布隆过滤器在解决缓存穿透方面的妙用。

• 减少“废话”——优化命令：Redis非常快，但网络通信是相对慢的，如果你要执行10次GET命令，就意味着有10次网络来回的开销，可以用管道（pipeline） 或者批量操作命令（比如mget），把多个命令打包一次发送，大大减少网络开销，这就像搬东西,一趟搬十箱比跑十趟搬一箱效率高得多。

架构层面动动手术，给缓存找个帮手

当单靠Redis确实撑不住时,就得考虑升级架构了。

• 建立“双层缓存”体系：就像电脑有CPU高速缓存和内存一样，我们也可以搞一个本地缓存+Redis缓存的二级缓存架构，像Ehcache、Caffeine这样的本地缓存工具，速度极快（因为就在应用进程内），但容量小且无法在多个应用间共享，可以把最热的数据（比如热Key）放在本地缓存，减轻Redis的压力，次热的数据放在Redis中，这样大部分请求在本地缓存就解决了，只有少部分会走到Redis,阿里云的一些最佳实践文档中常建议这种模式来应对极高的读并发。

• 给缓存加上“读钞机”——读写分离：如果业务是读多写少，可以搭建Redis的主从复制（Replication）架构，主节点（Master）主要负责处理写请求，从节点（Slave）负责处理读请求，通过增加多个从节点，就可以将读请求水平扩展，显著提升整体的读吞吐量，不过要注意，主从同步有微小的延迟,对数据一致性要求极高的场景要谨慎。

• 数据分片，化整为零：当数据量真的巨大，一个Redis实例的内存装不下时，就必须使用Redis Cluster或者通过像Codis这样的代理中间件进行数据分片，原理就是把数据按照一定规则（比如对Key做哈希）分布到多个Redis实例上，每个实例只存一部分数据，这样就从“一辆大卡车拉所有货”变成了“一个车队拉货”，压力和容量问题都得到了解决,这是应对海量数据的终极方案之一。

破解Redis瓶颈，不能一味地“硬刚”，正确的思路是：先诊断后开药，从使用方式到架构层次，由浅入深地解决问题。 先检查是不是有错误使用导致的内耗（比如大Key、热Key、资源不隔离），然后优化缓存策略（防雪崩、防穿透、用管道），最后在架构上引入二级缓存、读写分离或数据分片来水平扩展，这套组合拳打下来,大部分的Redis性能瓶颈都能得到有效的缓解。