用Redis路由器灵活搭配，性能提升其实没那么难也挺有意思的

直接整合自网络公开技术分享与博客文章,不进行重写与排版）

前几天我在逛技术论坛的时候，看到一个挺有意思的帖子，楼主在抱怨他们的业务数据量上来了，单个Redis实例有点顶不住压力，感觉马上就要搞那种特别复杂的分布式架构，想想都头大，底下有个回复挺亮眼的，说：“别想那么复杂，先用用Redis路由器试试，灵活搭配一下，性能提升其实没那么难，玩起来也挺有意思的。” 这句话一下子就把我的兴趣勾起来了，因为我之前对Redis的认知也停留在“单机牛逼”和“集群复杂”这两个极端上。

这个“Redis路由器”听起来高大上，其实核心思想很简单，就是一种让你能把数据自动、智能地分发到多个Redis实例上的中间件或者客户端工具，它就像一个交通指挥员，你的应用程序不用关心数据具体存在哪个Redis里，只管把请求发给这个“指挥员”，它来帮你决定哪条路最顺畅、最合理，这种思路的来源，其实在很多互联网公司的技术实践中都能看到影子，比如有些公司会采用基于Twemproxy的方案，或者使用Codis这样的开源项目,它们本质上都扮演了路由器的角色。

为什么说这种方式“没那么难”呢？它通常对业务代码的侵入性很小，你不需要大规模重写你的应用程序，很多时候，只是修改一下配置文件，把原来连接单个Redis的地址，改成连接这个路由器的地址就行了，路由器会帮你处理好后面所有的事情，比如把不同的Key按照一定的规则（比如一致性哈希）分配到后端的多个Redis实例上，这就好比你家原本只有一条水管供水，水压不够了，你不是去换掉家里所有的水龙头和管道，而是在门口装了一个智能分水器，接上了好几根市政水管，用水体验立刻提升,但家里的装修基本不用动。

那“有意思”又体现在哪儿呢？我觉得在于它的灵活性，你可以像搭积木一样，根据你业务的特点来搭配你的Redis资源，论坛里有人分享经验说，他们就把用户会话（Session）这种读写都非常频繁的数据，单独放在一组性能特别高的Redis实例上，然后用路由器设定规则，所有Session相关的请求都导到这一组来，而另外一些像文章浏览量、用户签到记录这类更新不频繁但量很大的数据，则放在另一组用大内存的、性价比更高的实例上，甚至，你还可以玩出更花的操作，比如把热点数据同时存放在多个实例上来应对极高的读取压力（虽然这会增加数据一致性的复杂度，但某些场景下确实有效），这种根据数据特性和访问模式进行“精准投放”的能力，让优化不再是蛮力地堆硬件，而是变成了一个有思考、有设计的过程,成就感十足。

它也不是银弹，这个“路由器”本身可能会成为一个新的单点，如果它挂了，所有服务就都访问不了Redis了，所以高可用的路由器方案本身也需要设计，比如给它也做集群，数据迁移、扩容缩容的时候，怎么保证数据不丢失、服务不停机，也是需要仔细考虑的问题，相比于直接上马一个全功能的、重量级的Redis Cluster，这种路由器方案提供了一个更平滑的过渡路径和更灵活的调配空间，它让你可以一步步来，先解决眼前的性能瓶颈,同时为未来更复杂的架构演进留出了余地。

回过头来看那句话，“用Redis路由器灵活搭配，性能提升其实没那么难也挺有意思的”，确实挺有道理的，它把一件看似高深莫测的分布式系统优化工作，拉回到了一个更务实、更可操作的层面，技术不总是冷冰冰的条条框框，在这种探索和组合的过程中，找到最适合自己业务的那套“搭积木”方案,本身就是一个充满乐趣的挑战。