Redis Cluster 实战：高并发场景下的最佳实践，吃透这些坑，让你少走弯路！

大家好，我是你们的老朋友，码农老王。

今天咱们聊聊 Redis Cluster 在高并发场景下的最佳实践。相信不少做后端开发的朋友，都或多或少跟 Redis 打过交道。单机 Redis 扛不住？上 Cluster！这话说起来容易，但真正把 Redis Cluster 用好、用稳，可不是件轻松的事儿。尤其是在高并发场景下，各种各样的问题都会冒出来，让你焦头烂额。

别担心，老王我今天就结合自己多年的实战经验，给大家扒一扒 Redis Cluster 的那些坑，分享一些最佳实践，让你少走弯路，把 Redis Cluster 玩得更溜！

一、 为什么选择 Redis Cluster？

在深入探讨最佳实践之前，我们先来回顾一下，为什么要选择 Redis Cluster。或者说，Redis Cluster 解决了什么问题？

单机 Redis 的问题，相信大家都清楚：

1. 容量有限：一台机器的内存再大，也有上限。当数据量超过单机内存限制时，就麻烦了。
2. 并发能力有限：单机 Redis 的 QPS（每秒查询率）再高，也扛不住海量请求。
3. 单点故障：单机 Redis 挂了，整个服务就不可用了。

为了解决这些问题，Redis 官方推出了 Cluster 模式。Redis Cluster 提供了以下几个关键特性：

1. 数据分片：将数据分散存储在多个 Redis 节点上，突破单机内存限制。
2. 读写分离：可以配置多个 slave 节点，实现读写分离，提高并发能力。（虽然官方推荐Cluster模式下不建议使用读写分离，主要原因是为了保证数据强一致性。但实际应用中，根据业务场景，为了提升读取性能，仍然有使用的必要，需要自己权衡。）
3. 高可用：通过主从复制和自动故障转移机制，保证集群的高可用性。

简单来说，Redis Cluster 就是一个分布式的 Redis，它将数据分散存储在多个节点上，每个节点负责一部分数据。这样，既可以突破单机内存限制，又可以提高并发能力，还能保证高可用性。

二、 Redis Cluster 的核心概念

要用好 Redis Cluster，必须先理解它的几个核心概念：

1. 节点 (Node)：Redis Cluster 中的每个 Redis 实例，就是一个节点。节点分为主节点 (master) 和从节点 (slave)。主节点负责处理写请求，从节点负责处理读请求（如果开启了读写分离）和进行数据备份。
2. 槽 (Slot)：Redis Cluster 将所有的数据划分为 16384 个槽。每个键都会根据 CRC16 校验和对 16384 取模来决定放置哪个槽中。每个主节点负责一部分槽。
3. 集群总线 (Cluster Bus): Redis Cluster 节点之间通过集群总线进行通信，集群总线使用一种特殊的二进制协议，主要用于故障检测、配置更新、故障转移授权等。
4. 客户端路由: 客户端连接集群中任意节点均可, 客户端发送的命令会根据CRC16算法计算出所属的slot, 再根据slot找到对应的主节点. 如果主节点不正确, 会返回MOVED错误指引客户端到正确的节点.

理解了这些概念，我们才能更好地理解 Redis Cluster 的工作原理，以及如何进行配置和优化。

三、 高并发场景下的最佳实践

接下来，就是本文的重点了。在高并发场景下，如何才能把 Redis Cluster 用好呢？老王我总结了以下几点最佳实践：

1. 合理规划集群规模

集群规模的大小，直接影响到 Redis Cluster 的性能和稳定性。太小了，扛不住压力；太大了，又浪费资源。如何合理规划集群规模呢？

• 评估数据量：首先，要评估你的业务数据量。包括当前的数据量，以及未来的增长趋势。根据数据量来确定需要多少个节点。
• 评估 QPS：其次，要评估你的业务 QPS。包括峰值 QPS 和平均 QPS。根据 QPS 来确定每个节点的配置。
• 考虑冗余：为了保证高可用性，建议每个主节点至少配置一个从节点。同时，还要考虑集群的扩展性，预留一定的冗余空间。

一般来说，建议刚开始时，集群规模不要太大，可以先从小规模开始，然后根据实际情况进行扩容。Redis Cluster 支持在线扩容，非常方便。

2. 优化客户端连接

在高并发场景下，客户端连接的管理也非常重要。如果连接管理不当，很容易导致性能问题。

• 使用连接池：强烈建议使用连接池来管理 Redis 连接。连接池可以复用连接，减少连接创建和销毁的开销，提高性能。
• 配置合理的连接参数：连接池的参数配置也很重要。例如，最大连接数、最小空闲连接数、连接超时时间等，都需要根据实际情况进行调整。
• 使用长连接：Redis Cluster 的客户端通常使用长连接与服务器通信。长连接可以减少 TCP 连接建立和断开的开销。
• 避免使用阻塞命令：尽量避免使用 BLPOP、BRPOP 等阻塞命令。这些命令会导致客户端连接阻塞，影响其他请求的处理。
• 客户端分片: 如果单个Redis Cluster无法满足需求, 可以考虑客户端分片, 将数据分散到多个Redis Cluster集群。

3. 优化数据结构和命令

Redis 支持多种数据结构，不同的数据结构和命令，性能差异很大。在高并发场景下，选择合适的数据结构和命令，可以显著提高性能。

• 使用简单的数据结构：尽量使用 String、Hash 等简单的数据结构。List、Set、Sorted Set 等复杂数据结构，操作复杂度较高，性能相对较低。
• 避免使用大 Key：大 Key 会占用更多的内存，而且在进行数据迁移时，也更容易导致阻塞。尽量将大 Key 拆分成多个小 Key。
• 使用批量操作：Redis 支持批量操作，例如 MGET、MSET、HMSET 等。批量操作可以减少网络开销，提高性能。
• 使用 Pipeline：Pipeline 可以将多个命令打包发送给服务器，减少网络往返次数，提高性能。尤其是在需要执行多个命令时，强烈建议使用 Pipeline。
• 避免使用耗时命令：尽量避免使用 KEYS、FLUSHALL、FLUSHDB 等耗时命令。这些命令会导致 Redis 阻塞，影响其他请求的处理。如果确实需要使用，建议在从节点上执行。
• 合理使用 Lua 脚本：Lua 脚本可以将多个命令组合在一起执行，减少网络开销。但是，Lua 脚本的执行是原子性的，如果脚本执行时间过长，也会导致 Redis 阻塞。因此，要谨慎使用 Lua 脚本。

4. 监控和告警

在高并发场景下，监控和告警非常重要。通过监控，可以及时发现 Redis Cluster 的性能瓶颈和潜在问题。通过告警，可以在问题发生时及时通知相关人员。

• 监控关键指标：Redis 提供了丰富的监控指标，例如内存使用率、CPU 使用率、连接数、QPS、命中率、延迟等。需要监控这些关键指标，以便及时发现问题。
• 设置合理的告警阈值：根据实际情况，设置合理的告警阈值。例如，当内存使用率超过 90% 时，触发告警。
• 使用专业的监控工具：可以使用 Redis 自带的 redis-cli 工具进行监控，也可以使用一些专业的监控工具，例如 RedisLive、Prometheus、Grafana 等。

5. 故障转移和容灾

在高并发场景下，Redis Cluster 的故障转移和容灾能力非常重要。当某个节点发生故障时，集群需要能够自动进行故障转移，保证服务的可用性。

• 理解故障转移机制：Redis Cluster 使用 Sentinel 或内置的 Cluster 模式进行故障检测和自动故障转移。需要理解故障转移的原理和流程，以便在发生故障时能够快速定位和解决问题。
• 配置合理的超时时间：故障转移的超时时间配置也很重要。如果超时时间太短，可能会导致误判；如果超时时间太长，又会影响服务的可用性。需要根据实际情况进行调整。
• 进行故障演练：定期进行故障演练，模拟节点故障，验证故障转移机制是否正常工作。
• 异地多活：对于要求极高可用性的业务，可以考虑异地多活部署。将 Redis Cluster 部署在不同的机房或不同的地区，即使某个机房或地区发生故障，也能保证服务的可用性。（成本较高，需要仔细评估）

6. 数据迁移和扩容

随着业务的发展，数据量和 QPS 可能会不断增长。当 Redis Cluster 的容量或性能达到瓶颈时，就需要进行数据迁移和扩容。

• 使用 redis-trib.rb 工具：Redis 官方提供了 redis-trib.rb 工具（Redis 5 之后，redis-trib.rb 的功能已经集成到 redis-cli 中），可以方便地进行数据迁移和扩容。
• 在线扩容：Redis Cluster 支持在线扩容，可以在不中断服务的情况下，添加新的节点。
• 数据迁移过程中的监控：在数据迁移过程中，需要密切关注集群的状态，确保迁移过程顺利进行。
• 灰度发布：在扩容完成后，建议进行灰度发布，逐步将流量切换到新的节点上。

7. 避免雪崩、穿透、击穿

这三个问题是 Redis 使用中常见的问题，在高并发场景下，更容易暴露出来。

• 缓存雪崩：大量缓存同时失效，导致请求直接打到数据库，造成数据库压力过大，甚至崩溃。
  • 解决方案：
    • 设置不同的过期时间，避免缓存同时失效。
    • 使用互斥锁，保证只有一个请求去加载数据。
    • 使用熔断机制，当请求超过阈值时，直接返回错误，避免数据库崩溃。
    • 构建多级缓存，例如本地缓存 + Redis 缓存。
• 缓存穿透：请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致每次请求都直接打到数据库。
  • 解决方案：
    • 缓存空对象，即使数据不存在，也缓存一个空对象，避免每次都去查询数据库。
    • 使用布隆过滤器，将所有可能存在的数据的 key 放到布隆过滤器中，如果布隆过滤器判断数据不存在，则直接返回，避免查询数据库。
• 缓存击穿：某个热点 key 失效，导致大量请求同时去加载这个 key，造成数据库压力过大。
  • 解决方案：
    • 设置热点 key 永不过期。
    • 使用互斥锁，保证只有一个请求去加载数据。

8. 真实案例分享

说了这么多理论，咱们来分享一个真实的案例。

老王我之前负责过一个电商平台的秒杀系统。秒杀商品的库存信息，就是存储在 Redis Cluster 中的。当时，我们遇到了一个问题：秒杀开始后，Redis Cluster 的 CPU 使用率飙升，接近 100%，导致大量请求超时。

经过排查，我们发现，问题出在一个 Lua 脚本上。这个 Lua 脚本的作用是扣减库存，并判断是否超卖。为了保证原子性，我们使用了 Lua 脚本。但是，这个 Lua 脚本的逻辑比较复杂，执行时间较长。在秒杀场景下，大量请求同时执行这个 Lua 脚本，导致 Redis Cluster 的 CPU 负载过高。

找到问题后，我们对 Lua 脚本进行了优化。我们将复杂的逻辑拆分成多个简单的步骤，并使用 Pipeline 将多个命令打包发送给服务器。优化后，Lua 脚本的执行时间大大缩短，Redis Cluster 的 CPU 使用率也降了下来。

这个案例告诉我们，在高并发场景下，即使是一个小小的细节，也可能导致性能问题。因此，我们需要对 Redis Cluster 的每一个环节都进行精细化的优化。

总结

Redis Cluster 在高并发场景下的最佳实践，是一个系统性的工程，涉及到集群规划、客户端连接、数据结构和命令、监控和告警、故障转移和容灾、数据迁移和扩容等多个方面。我们需要根据实际情况，综合考虑这些因素，才能把 Redis Cluster 用好。

希望老王我今天的分享，能对大家有所帮助。如果大家还有其他问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。

最后，祝大家都能玩转 Redis Cluster，让你的系统飞起来！