Redis里怎么调优先级，设置优先用哪个redis才靠谱？

第一个是单个Redis服务器内部，不同任务或数据之间的优先级处理；第二个是在使用了多个Redis实例（主从、集群或不同业务库）的场景下，应用程序应该优先连接和使用哪个Redis才更可靠,我们分开来谈。

Redis服务器内部的任务优先级

首先要明确一点，Redis本身是单线程处理命令的（指核心的网络IO和键值操作），它采用了一个简单而高效的事件循环模型，所有到达的命令都会排成一个队列，按照先来后到的顺序（FIFO）逐个执行。从严格意义上讲，在标准的Redis中，你无法像操作系统调度进程那样，给一个“设置键A”的命令赋予比“获取键B”的命令更高的执行优先级。 所有命令在核心执行层面是平等的。

这并不意味着我们完全无法影响“优先级”，我们可以通过一些设计和配置技巧，间接地达到类似的效果,主要思路是避免不重要或耗时的操作阻塞重要的操作。

1. 使用不同数据库（Database）： Redis支持在同一个实例内创建多个逻辑数据库（默认16个，编号0-15），虽然它们共享同一个CPU线程，但你可以通过命名规范进行隔离，你可以把实时性要求高的会话（Session）数据放在db0，把一些用于内部统计的、可短暂延迟的缓存数据放在db1，这样在心理上和运维上做了区分，但请注意，如果db1有一个非常耗时的操作（比如KEYS *），依然会阻塞整个实例，影响db0，所以这只是逻辑隔离,并非真正的优先级调度。

2. 关键配置项：maxmemory-policy（内存满时的淘汰策略）： 这是最接近“数据优先级”概念的地方，当Redis内存使用达到上限时，它需要根据设定的策略淘汰一些键来腾出空间，这个策略就直接决定了哪些数据“更重要”。

   

   • 高优先级数据应避免被淘汰：对于你认为是高优先级的数据（如用户核心信息），你应该给它设置较长的过期时间（TTL）或者不设置过期时间，将maxmemory-policy设置为volatile-lru或allkeys-lru。
     • volatile-lru：只从设置了过期时间的键中淘汰最近最少使用的，这意味着你那些没设置过期时间的“高优先级”键永远不会因为这个策略被淘汰。
     • allkeys-lru：从所有键中淘汰最近最少使用的，这时，数据的“重要性”就体现在它的访问频率上，访问越频繁（优先级越高）越不容易被淘汰。
   • 低优先级数据应优先被淘汰：对于那些可丢失、可重建的缓存数据，你应该给它们设置一个较短的TTL，并明确它们就是被淘汰的首选，通过将高优先级数据设置为永不过期，再配合volatile-*策略，就能间接实现低优先级数据先被清理的目标。 （来源：Redis官方文档关于MAXMEMORY POLICY的说明）

3. 避免使用耗时命令： 最影响“高优先级”命令快速执行的，其实是那些慢查询命令，比如对一个包含百万元素的Set求SMEMBERS，或者在不合适的键上使用KEYS模式匹配。确保所有操作都是O(1)或O(log N)时间复杂度，是保证整体响应速度、让所有请求都感觉“及时”的关键，你可以使用SLOWLOG命令来监控和发现慢查询。

在多个Redis实例间选择优先级（如何选才靠谱）

在实际生产环境中，我们通常会部署多个Redis实例，比如一主一从、一主多从，或者Redis集群，这时，“优先用哪个”就是一个至关重要的架构问题。

1. 基本原则：读写分离

   • 写操作：必须永远、绝对、无条件地指向主节点（Master），这是由Redis主从复制的单向性决定的,写从节点会导致数据不一致。
   • 读操作：可以优先考虑从节点（Slave/Replica），这样做的好处是：
     • 减轻主节点压力：将大量的读请求分散到多个从节点上，主节点专心处理写操作和复制数据,保证系统整体吞吐量。
     • 高可用性：当主节点故障时，其中一个从节点会被提升为新的主节点，其他从节点转而从新主节点复制数据，应用程序的客户端（如Lettuce、Jedis等）通常支持故障自动转移，在旧主节点恢复后,它会作为新主节点的从节点重新加入集群。

2. 如何实现“优先读从节点”？ 你不需要在业务代码里写死IP地址来判断优先级,成熟的Redis客户端库都提供了简单的配置项。

   • 以Java的Lettuce客户端为例：在配置连接时，你可以设置readFrom参数，例如设置为REPLICA_PREFERRED，这个配置的含义就是：优先从副本（从节点）读取数据，只有当所有从节点都不可用时，才去主节点读取。 这是一种非常常见且靠谱的设置。 （来源：Lettuce客户端库官方文档关于ReadFrom设置的解释）
   • 类似的，在Spring Boot的配置文件中，你可以通过spring.redis.lettuce.read-from=replica-preferred这样的配置轻松实现。

3. 什么情况下不应该“优先读从节点”？ 虽然读写分离好处多，但有一个关键问题：数据一致性延迟，主节点写入的数据，需要一定时间（通常是毫秒级）才能复制到从节点，如果你的应用场景对读到的数据一致性要求极高（用户刚支付成功，立刻要查询余额），那么这次查询就必须读主节点,以确保读到最新数据。

   • 解决方案：对于绝大多数读操作，使用“优先读从”模式，对于少数强一致性要求的读操作，在代码中显式指定这次操作必须从主节点读取,大多数客户端库也支持在代码层面为单次操作指定数据源。

总结一下怎么才靠谱：

• 单个Redis内部：别指望真正的优先级调度，核心是优化命令（避免慢查询）和设置合理的内存淘汰策略（maxmemory-policy）,通过数据生命周期管理来间接区分重要性。
• 多个Redis之间：这是设置优先级的主战场，靠谱的做法是：
  1. 写操作坚决走主节点。
  2. 读操作默认优先走从节点，通过在客户端配置（如REPLICA_PREFERRED）来实现,以提升性能和可用性。
  3. 对一致性要求极高的特定读操作，在代码中强制指定走主节点,以牺牲少量性能换取数据强一致性。

通过这种主从架构配合客户端的智能路由配置，你就能构建一个既高效又可靠的Redis使用方案，这才是真正“靠谱”的优先级设置之道。