Redis在运维体系里的那些事儿，怎么搭架构顺手又高效

Redis这东西,现在搞互联网的几乎没人不用，它就是个速度飞快的内存数据库，活儿干得漂亮，但脾气也挺大，运维上要是没理顺，它能让你熬夜熬到掉头发，咱们就聊聊怎么把它收拾得服服帖帖，架构搭得既省心又高效。

最开始用Redis,很多团队就一台服务器，所有应用都往上面怼，这阶段图个快，但问题一抓一大把，最要命的是数据说没就没，服务器一重启或者崩溃，内存里的数据全丢了，根据早期不少创业公司的教训，这导致过线上事故，比如用户购物车突然清空，第一件要紧事就是别把Redis当垃圾桶，什么数据都往里塞，只放那些真的需要飞快访问的、丢了也能从别处找回来的数据，比如会话信息、热门商品列表，核心的业务数据，可不敢只放它这儿。

单机玩不转,就得考虑高可用，说白了就是别让一台机器坏了就全站瘫痪，最经典的法子是“主从复制”，弄一个主节点负责写，后面挂几个从节点，主节点把数据同步给从节点，这样读的请求可以分散到从节点上，压力就小了，万一主节点挂了，得有个机制能选个从节点顶上去，这就是“哨兵”干的活儿，哨兵就像几个监工，时刻盯着主节点，它一倒，监工们就开会，自动选个新的主节点出来，这个模式很成熟，很多公司用了好多年，但根据某电商平台的运维复盘，这里有个暗坑：如果网络不好，哨兵可能会误判主节点挂了，引发“脑裂”，就是一下子出现两个主节点，数据就乱套了，所以网络一定要稳，哨兵最好部署在独立的机器上。

业务量再往上翻,单个Redis实例内存可能就不够用了，或者写的压力太大，这时候就得上Redis集群，它的思路是把数据分片，存到多组主从节点上去，比如你有三个分片，你的数据会被算个哈希值，分散到这三个片里，每片自己还有主从，负责高可用，这个架构扩展性就强了，能加机器，但根据某社交平台的技术分享，集群模式对运维的要求高了一截，扩容缩容时要搬移数据，操作不当会影响性能；再比如，很多客户端对集群的支持参差不齐，配置起来麻烦，还有个关键是，集群模式并不支持那些需要操作多个key的复杂命令，因为key可能分布在不同的机器上，这在设计业务时就得提前避开。

搭好了架子,日常运维的细活儿才见真章。内存管理是头等大事，Redis内存满了，它会根据你设定的策略淘汰旧数据，可能引发缓存雪崩——大量请求直接砸到后端的数据库上，数据库可能就扛不住了，所以必须监控内存使用率，提前扩容，还要警惕“大key”，比如一个hash里存了几十万个字段，操作它的时候会严重阻塞，拖慢整个服务，得定期扫描，把大key拆开。持久化也不能马虎，RDB是拍快照，恢复快但可能丢一点数据；AOF是记操作日志，更安全但文件大，通常两者结合用，但要根据业务对数据丢失的容忍度来调参数，比如每秒同步一次AOF，平衡性能和安全。

监控报警是运维的眼睛,不能光看CPU和内存，更要看慢查询、连接数、淘汰的key数量这些指标，一个突然增多的慢查询，可能就是一个即将引爆的“大key”，根据一位资深运维老王的经验，关键业务Redis的响应时间必须设报警，超过5毫秒就得查原因了。

想把Redis用得顺手,架构上得一步步来，从主从哨兵到集群，根据实际压力和规模来选，心里要时刻绷着几根弦：数据别乱丢、服务别轻易挂、内存别撑爆、操作别太慢，它就像一把锋利的快刀，用好了所向披靡，用不好反而容易伤到自己，多看看别人踩过的坑，结合自己业务的实际，在稳当和高效之间找到那个平衡点，这架构自然就顺手了。