Redis集群到底怎么搞才能真提升性能，别光说理论了实操才关键

第一，别一上来就集群，先看看是不是真的需要。

很多人一听高并发，就想当然要上集群，但Redis单机性能非常猛，除非你的数据量大到一台机器内存根本装不下（比如超过64G），或者写操作的QPS高到单机CPU扛不住了，否则盲目上集群只会增加复杂性和维护成本，来自阿里云开发者社区的一篇实践总结提到，他们很多场景下优先考虑升级单机硬件（比如用更强的CPU、更大的内存），或者通过优化数据结构、使用Pipeline等方式，就能解决问题,这比搞集群简单多了。

第二，如果数据量是硬伤，非上集群不可，那关键是怎么分片。

Redis集群用的是分片机制，也就是把数据分散到不同的节点上，这里最大的坑就是“热点Key”，比如你有一个超级大V的微博信息，这个Key被频繁访问，即使你集群有100个节点，但这个Key只存在其中一个节点上，导致这个节点的网卡被打满，其他99个节点闲得慌，整个集群的性能瓶颈就是这个节点，这叫“木桶效应”。

那怎么办？实操中有几个土办法：

1. 拆Key：比如那个大V的信息，别存成一个巨大的Key叫user:12345，你可以拆成user:12345:base_info、user:12345:fans_list、user:12345:latest_posts，这样通过合理的命名，这些被拆开的小Key可能会被散列到不同的节点上，分摊压力,这是来自腾讯云数据库团队在解决实际热点问题时的常用技巧。
2. 本地缓存：对于那种读远多于写的热点数据，比如商品详情页的头部信息，可以在业务应用层加一个本地缓存（比如Guava Cache），设置一个短的过期时间（比如几秒钟），这样绝大部分请求在应用层就返回了，根本不会打到Redis集群上,这是高并发场景下的标准做法。
3. 避免大Key：一个Key对应的Value值太大（比如一个List里塞了10万条数据），在读取、删除甚至迁移时，都会严重阻塞集群，导致性能抖动,平时开发时就要有意识地把大Key打散。

第三，管住客户端的嘴，别让它乱说话。

客户端是直接跟集群打交道的，它的行为直接影响集群性能,这里有三个必须要注意的操作：

1. 一定要用连接池：禁止每次操作都创建新连接！连接建立和销毁的成本很高，使用连接池，让连接复用，像Jedis、Lettuce这些客户端都有连接池配置，要根据业务量合理设置最大最小连接数，不然连接数不够会报错,太多又会压垮服务器。
2. Pipeline（管道）批量操作：如果你要连续执行很多个SET或GET命令，别一个个发，网络来回一次（网络延迟）的时间可能比Redis处理本身还长，Pipeline能把多个命令打包成一个请求发过去，服务器处理完再一次性返回结果，极大减少网络往返次数，这对手动挡车型来说是提升性能的必杀技，根据京东零售技术团队的实践，在批量写入场景下,使用Pipeline可以将性能提升数倍甚至十倍。
3. *禁止使用Keys 这种命令**：在生产环境，尤其是在集群里，这个命令会扫描所有Key，直接导致Redis假死，模糊查询请用SCAN命令，它是游标式的,不会阻塞服务。

第四，主从配置不是摆设，读写分离要用起来。

Redis集群每个分片都是主从结构，默认情况下，写操作走主节点，读操作也默认走主节点，这会造成主节点压力大，你得让客户端支持“读写分离”，把读请求合理地分发到从节点上去，这样主节点专心处理写操作，读的压力由多个从节点分担，整体吞吐量就上去了，不过要注意，从节点同步主节点数据有毫秒级的延迟，对数据一致性要求极高的读操作（比如读了马上要写）还是要走主节点。

第五，监控和慢查询日志是你的眼睛。

性能优化不能瞎猜，必须打开Redis的慢查询日志（slowlog），设置一个阈值（比如5毫秒），凡是超过这个时间的命令都会被记录下来，你定期去分析慢查询日志，就能找到是哪些操作拖慢了集群，是某个复杂命令？还是出现了大Key？要用监控工具（如Prometheus+Grafana）实时监控集群的QPS、内存使用率、网络流量、连接数等指标，发现哪个指标异常，比如某个节点连接数飙升,就能马上定位问题。

提升Redis集群性能的实操核心就是：

• 分片前：想想能不能避免，避免不了就精心设计Key，防热点、防过大。
• 分片后：管好客户端，用池化、用批量、禁用危险命令。
• 运行时：用好读写分离分摊压力,用监控工具时刻掌握集群健康状况。

理论告诉你集群能扩展，但只有把这些实操细节做到位，才能真正把集群的性能榨出来，否则可能就是买个拖拉机发动机装在了法拉利上,根本跑不起来。