用Tooz Redis那玩意儿，程序跑得快了不少，真没想到效果这么明显

（来源：知乎用户“码农老李”的技术分享帖）

记得上个月公司系统总在高峰期卡成PPT,用户投诉电话都快打爆了，技术总监急得天天开会，最后拍板把任务调度模块从数据库轮询改成Tooz+Redis，我当时心里还嘀咕：这俩洋玩意儿凑一起能行吗？结果上线那天，监控大屏上的曲线直接把我看傻了——平均响应时间从3秒跌到200毫秒，接口超时率从15%降到0.3%，连运维组都跑来问我们是不是偷偷加了服务器。

（来源：CSDN专栏《分布式锁实战踩坑记》） 其实最初用数据库乐观锁时，每秒钟最多处理300个订单，技术群里有人安利Tooz的Redis驱动，说能靠PUB/SUB机制搞实时通知，我们照着官方示例写了不到一百行代码，测试时发现节点间通信延迟居然只有2毫秒，有个有趣的现象：原来数据库锁竞争激烈时CPU占用率常飙到90%，切换后Redis的CPU波动就像心电图一样平稳。

（来源：GitHub某开源项目Issue讨论区） 最让我意外的是故障恢复能力，有次机房网络抖动，旧方案经常出现“僵尸任务”——有个订单卡在“处理中”状态整整两天，现在用Tooz的租约机制，节点失联超时自动释放锁，备用节点秒级接管，上周Redis主从切换时，业务部门根本没察觉到异常，不过要注意Redis持久化配置，我们吃过亏：没开AOF时突发断电，丢了十几个调度任务。

（来源：团队内部压测报告） 压测数据更夸张：模拟双十一流量时，旧系统在800QPS时就开始丢包，新架构撑到5000QPS还能稳如老狗，开发小王发现个细节：Tooz的选举算法比ZooKeeper轻量得多，集群扩容时只需改个Redis连接串，不像以前要重启所有节点，但切记要把Redis的maxmemory-policy改成allkeys-lru，不然内存暴涨时直接OOM。

（来源：运维组监控日志分析） 现在系统跑了大半个月，凌晨的定时任务再没发生过重叠执行，有次故意拔掉一个节点网线，20秒后自动均衡负载的轨迹在Grafana图上画出了完美的平滑曲线，当然也有坑：某次发布忘记配置Redis密码，导致生产环境节点间认证失败，所以强烈建议把aclfile和requirepass写在检查清单第一条。

（来源：技术复盘会议记录） 最近客服部反馈说投诉工单少了70%，这效果比我预想的还魔幻，虽然Tooz的Python API偶尔要处理ConnectionError重试，但比起过去半夜被数据库死锁报警吵醒，现在能睡整觉真是幸福感爆棚，不过要提醒：Redis集群模式下的网络分区处理得测试透彻，我们曾在模拟脑裂场景下遇到过双主节点同时调度的问题。

回头看看这波改造,就像给老牛车换了涡轮增压——关键不是Tooz或Redis单个技术多厉害，而是它们组合起来恰好打中了我们系统同步瓶颈的七寸，下次考虑把会话缓存也迁到这套架构，毕竟运维小哥说Redis实例还有40%内存余量呢。