Redis集群性能到底咋样，实际操作验证和体验分享

我之前在一个用户量挺大的电商项目里,亲身经历了从单机Redis切换到Redis集群的全过程，说实话，一开始心里是有点打鼓的，毕竟听人说集群会有点性能损耗，操作也变复杂了，但业务增长太快，单机内存眼看就不够用了，还有单点故障的风险，不上集群不行，下面我就聊聊自己实际折腾下来的真实感受。

最关心的性能问题：是变快了还是变慢了？

答案是：看情况，但绝大多数场景下，你觉得是“更快了”，尤其是整体吞吐量。

1. 单条命令的延迟： 理论上，因为集群模式下，客户端需要先根据key计算应该发到哪个分片（他们叫slot），然后再发请求，这个多出来的步骤会带来一丁点的延迟，但说实话，在实际网络环境中，这点延迟增长微乎其微，正常业务根本感觉不到。 我用测试工具压测过，在局域网环境下，单次GET/SET操作的延迟增加可能连零点几毫秒都不到，对于大部分要求毫秒级响应的业务来说，完全可以忽略不计，担心集群会“变卡”的朋友可以放宽心。

2. 吞吐量（QPS）： 这是集群最大的优势所在，单机Redis的性能再高，也是有上限的，CPU和网络带宽就那么多，我们把数据分到三个主节点上，相当于把压力也分摊了，最直观的感受就是，在大促期间做秒杀活动，以前单机Redis的CPU使用率经常飙到90%以上，响应开始变慢，上了集群之后，每个节点的负载都很均衡，CPU使用率基本维持在50%-60%，整个系统非常稳定，吞吐量几乎是线性增长。如果你的业务瓶颈在于并发量太大，那集群带来的性能提升是立竿见影的。

实际操作中的一些体验和“坑”：

1. 键值设计变得超级重要： 这是我最想强调的一点！Redis集群要求单个命令操作的多个key必须位于同一个slot，而slot是由key的hash tag决定的，我们有个需求是要同时删除一个用户的所有购物车商品（多个key），如果这些key没有使用相同的hash tag（比如都用{userId}包起来），那么你就没法直接用DEL key1 key2 key3这种命令，因为key可能分布在不同的节点上，会导致命令执行失败，我们必须改造代码，要么用hash tag保证这些key在同一个slot，要么就只能一个个删除，或者使用Lua脚本（但Lua脚本也有要求所有key在同一个节点的限制）。上集群前，一定要仔细梳理业务，规划好key的命名规则，这是个细致活，但能避免后面很多麻烦。

2. 批量操作要小心： 像MSET、MGET这种批量命令，同样受到上面说的“多key必须在同一slot”的限制，我们一开始没注意，导致很多批量操作的代码报错，后来要么拆成单个命令执行（会牺牲一点性能），要么就重新设计key，市面上一些好的Redis客户端（比如Java的Lettuce）支持自动根据key的slot分组，然后并行发送到不同节点，最后合并结果，这算是一个不错的解决方案。

3. 运维复杂度确实增加了： 以前只需要监控一个Redis实例，现在要同时监控好几个主节点和从节点的状态、内存、网络等，虽然有了集群管理工具，但心理压力还是比单机大，比如有一次，我们一个主节点的物理机网络出了点问题，触发了故障转移，从节点切换成了主节点，这个过程虽然是自动的，但也导致了有几秒钟的服务不可用和少量写入失败。集群的高可用不是百分百无缝的，要有容错和重试机制。

   

4. 资源消耗更多： 这个很好理解，原来跑一个Redis实例，现在至少要跑三个（三主三从是最小要求），对服务器资源（CPU、内存）的消耗肯定是成倍增加的，这是为了获得高可用和高并发必须付出的成本。

总结一下我的体验：

Redis集群的性能表现,在应对大数据量和高并发场景时是非常出色的，它通过分布式架构解决了单机的根本性瓶颈，你感受到的那一点点理论上的延迟损耗，在巨大的吞吐量收益面前基本可以忽略。

它绝对不是简单地换个配置就能无缝使用的，它对你使用Redis的方式提出了更高的要求，特别是数据模型设计和key的规划，如果你之前的代码写得很随意，上集群时的改造工作量可能会不小。

我的建议是：如果你的数据量不大（比如几个G），并发也不高，单机Redis加个从库做备份就足够了，简单省心，但一旦你预估业务会快速增长，或者已经遇到了单机性能瓶颈，那就应该尽早规划和迁移到集群模式，提前把key的设计规范好，这样后面会顺利很多，Redis集群是个非常成熟和可靠的解决方案，只要你用对了，它会是你系统稳定运行的强大后盾。