Redis运维那些事儿，怎么才能既高效又稳妥地搞定框架问题

说到Redis运维,很多刚开始接触的朋友可能会觉得头大，感觉这东西虽然快，但动不动就出点幺蛾子，不是内存满了就是响应变慢了，搞不好还会丢数据，其实吧，想把Redis用得既高效又稳妥，没那么玄乎，关键是把一些常见的“坑”提前踩明白，然后准备好应对办法，这就像开车，你知道了哪些路段容易出事，提前减速慢行，备好备胎，心里就不慌了。

最常遇到也最让人头疼的,就是内存问题，Redis是把所有数据都放在内存里的，所以内存对它来说就是命根子。（参考《Redis设计与实现》中关于内存管理的讨论）内存一旦用满，Redis就开始“闹脾气”了，它会根据你设定的策略（maxmemory-policy）来淘汰一些数据，比如淘汰最近最少使用的键（LRU），或者直接拒绝新的写入请求，要是你的应用没考虑到数据会被淘汰，那可就乱套了，高效稳妥的第一步，就是给Redis的内存设置一个上限，并且选一个符合你业务逻辑的淘汰策略，如果是缓存场景，用LRU淘汰旧数据很合适；但如果有些数据是绝对不能丢的，那可能就得考虑别的方案了，比如扩容，平时呢，得养成习惯，用info memory命令看看内存使用情况，别等快满了才手忙脚乱。

数据持久化也是个大学问,Redis为啥能重启之后不丢数据？全靠持久化。（参考Redis官方文档关于持久化的章节）它主要有两种方式：RDB和AOF，RDB就像是给数据拍个快照，在某个时间点把整个数据库存成一个文件，这个方式恢复起来快，但可能会丢失最后一次快照之后的数据，AOF呢，像是写日记，把每一个写命令都记录下来，这样数据丢失少，但日子久了日记本（AOF文件）会很大，恢复起来也慢，那怎么选？小孩子才做选择，成年人可以都要！通常稳妥的做法是同时开启RDB和AOF，用RDB做定期的完整备份，用AOF来保证数据的安全性，你可以配置AOF每秒同步一次，这样即使宕机，最多也就丢一秒的数据，在大多数业务里这都是可以接受的，记得定期检查AOF文件大小，必要时让Redis重写一下，瘦瘦身。

再说说性能问题,Redis本来是以快著称的，但要是用得不小心，也会慢得像蜗牛。（参考博客“Redis Latency Problems Troubleshooting”）一个常见的坑就是使用keys *这种命令，这个命令会遍历所有键，如果数据库里有几百万个键，那这个命令就会直接卡死Redis，让其他请求全都排队等着。绝对不要在生产的Redis上使用keys命令！想查找键，可以用scan命令，它虽然慢一点，但是分批次的，不会阻塞服务，如果发现平时很快的Redis突然变慢了，可以用redis-cli自带的--latency和--latency-history命令来检测一下延迟情况，看看是不是网络问题，或者有没有执行什么慢查询，还有，如果Redis的CPU占用很高，可以看看是不是有 big key（大键），比如一个hash里面存了几十万个字段，操作这种key会很耗资源，尽量把它拆开。

然后是高可用和扩容,单机的Redis万一挂了，整个服务就瘫了，这肯定不行，所以对于重要的业务，搭建一个主从复制（replication）架构是基本操作。（参考《Redis开发与运维》中复制相关的章节）主节点（master）负责写，从节点（slave）负责读和备份，这样既能分担读的压力，主节点挂了还能让从节点顶上去，不过这里有个细节，主从之间的数据同步是异步的，所以可能会有一点点数据不一致的窗口期，如果这都接受不了，那就得上Redis Sentinel（哨兵）或者Redis Cluster（集群）了，哨兵能自动监控主节点，并在它宕机时自动选一个新主节点出来，实现故障自动切换，而集群则主要是为了解决单机内存不够用的问题，能把数据分片存放在多个节点上，上哨兵或集群算是进阶玩法，搭建和运维起来会复杂一些，但为了稳妥，业务量大了之后这是必经之路。

日常的监控和备份是绝对不能省的“笨功夫”。（参考多种运维实践社区经验）光靠人肉盯着肯定不行，得用监控工具（比如Prometheus+Grafana）把Redis的关键指标管起来，比如内存使用率、连接数、命中率、延迟等等，设置好报警阈值，一旦有异常马上就能知道，备份也一样，就算你开了AOF和RDB，也最好定期把持久化文件拷贝到别的机器上，做个冷备，以防万一。

搞定Redis的运维,就是想尽办法让它“别饿着”（内存充足）、“别累着”（避免慢查询和阻塞命令）、“别摔着”（做好持久化和备份）、“别单着”（搭建高可用架构），把这些事儿都想在前面，做在前面，Redis就能成为一个既高效又靠谱的好帮手。