Redis运维那些事儿，框架搭建和实操经验聊聊

主要参考自多位资深运维工程师的社区分享、技术博客以及《Redis设计与实现》一书中的运维相关章节）

说起Redis运维,很多刚开始接触的人可能觉得就是启动一下服务，改改配置，但真要在生产环境里把Redis用得稳如老狗，里头的事儿可就多了，我今天就想到哪儿说到哪儿，聊聊搭建和实操中那些容易踩坑的地方。

第一部分：框架怎么搭？别一上来就蛮干

你得想清楚用Redis来干啥,是纯粹做缓存，还是当数据库用？这个选择直接决定了你的搭建策略，如果只是缓存，数据丢了可能还能从数据库再拉一次，配置可以奔放一点；要是当数据库使，那持久化、数据安全就是天大的事，容不得半点马虎。

（参考多位工程师的共识）单机Redis最简单，但绝对是生产环境的大忌，除非是测试或者小的不能再小的项目，否则一定要搭集群，主从复制（Master-Slave）是最基础的保障，弄一个主节点负责写，挂几个从节点负责读和备份，这样好处多：一来读写分离能减轻主节点压力，二来主节点万一挂了，还能快速切到一个从节点顶上，不至于服务全挂。

哨兵（Sentinel）这套东西，可以说是主从模式的“管家”，光有主从还不够，因为主节点挂了需要人手动去切换，这中间服务可就中断了，哨兵就是干自动监控和切换这活儿的，一般哨兵也得搭个奇数个，比如3个，它们自己会开会投票，决定主节点是不是真挂了，然后集体选举出一个新的主节点，搭建的时候，哨兵的配置文件里一定要把它同伴的地址都写对喽，不然它们找不到对方，这会就开不成了。

更复杂或者数据量巨大的,就得用Redis Cluster了，它把数据分片存储在多个节点上，能水平扩展，但Cluster搭建和维护起来也更麻烦，比如扩容缩容的时候得小心处理数据迁移。

第二部分：实操里的坑，一个个都是教训

1. 内存是关键：Redis是内存数据库，内存用完了可就真完了，运维的眼睛得时刻盯着内存使用率。（参考某电商运维案例）光看总使用量还不够，得看看有没有那种单个特别大的Key（我们叫它“大Key”），比如一个List里塞了几十万条数据，这种大Key不仅占地方，操作起来还特别慢，容易把整个实例拖垮，还有“热Key”，就是某个Key被疯狂访问，所有请求都打到一个节点上，也可能导致瓶颈，定期用redis-cli --bigkeys扫一扫，或者用监控工具分析一下访问模式，很有必要。

   

2. 持久化配置是门艺术：RDB是快照，AOF记的是操作日志，很多人纠结用哪个，稳妥的做法是两个都开，RDB用来做定期的完整备份，恢复起来快，AOF用来保证数据安全性，就算服务器突然宕机，最多也就损失一秒的数据（如果配置为每秒同步一次），但AOF文件会越来越大，所以要配置自动重写机制，压缩日志，这里有个坑：重写的时候如果数据量巨大，会非常耗CPU和内存，最好选在业务低峰期自动触发。

3. 慢查询日志不能关：Redis有个慢查询日志功能，默认超过10毫秒的操作都会记下来，你可别小看这10毫秒，对于内存操作来说这已经算很慢了，定期检查慢查询日志，能帮你发现哪些命令效率低，是不是用了KEYS *这种全库扫描的“自杀式”命令，或者有没有复杂的Lua脚本执行太久了，发现问题命令就得优化，比如用SCAN代替KEYS。

4. 网络和安全不能忘：别把Redis服务暴露在公网上！这是血泪教训，最好绑定在内网IP上，如果客户端和Redis不在同一台机器，网络延迟会直接影响Redis的响应时间，还有，给Redis设个复杂点的密码，虽然性能有一丁点影响，但安全第一啊。

5. 监控和告警是生命线：没有监控的Redis就是在裸奔，起码要监控这几样：内存使用率、连接数、每秒操作数（QPS）、延迟时间（Latency），一旦这些指标有异常，比如内存突然暴涨、延迟升高，告警系统要能立刻通知到你，这样你才能在问题变成事故之前介入处理。

Redis运维就是个细活儿,需要持续的关注和优化，搭建好框架只是第一步，后期的监控、调优、排障才是真正的挑战，多看看别人的经验，自己多动手实践，慢慢就能摸出门道了。