多台Redis一起跑，系统速度嗖嗖涨，体验也跟着爽起来了

（开头部分参考了某技术社区用户“码农小高”的分享帖）记得之前我们那个系统，每次搞活动就跟要了老命一样，用户一窝蜂涌进来，页面加载那个圈圈转啊转，转得人心烦意乱，后台数据库更是压力山大，感觉随时都要挂掉，那时候用的就是一台Redis，虽然比直接读数据库快多了，但感觉就像让一个大力士扛整个仓库的货，再厉害也得累趴下，我们技术团队天天盯着监控图，心惊胆战,就盼着别出啥幺蛾子。

（中间部分核心思想融合了知名技术博客“架构师之路”中关于分布式缓存的论述以及某大厂技术专家在公开演讲中的案例）后来我们实在受不了了，决定对缓存层动个大手术，不能再让那一台Redis兄弟单打独斗了，得给它找帮手，搞个“Redis集群”，说白了，就是让好几台Redis服务器一起干活，把数据和应用服务的压力分摊开，这事儿听起来好像很高深，其实道理不复杂，想象一下，原来一个超市只有一个收银台，高峰期排长队；现在我们多开几个收银台，顾客分散开，结账速度自然就上去了,我们用的就是类似的思路。

具体怎么做的呢？我们没搞那种特别复杂的集群模式，而是根据业务特点用了更直接的方法——分片，就是把缓存的数据分成好几份，不同的Redis实例存放不同的数据，用户会话信息放第一台Redis，商品详情信息放第二台，排行榜数据放第三台，这样每台Redis只需要处理自己那一亩三分地的请求，压力瞬间就小了很多，这就好比把一个大仓库的货物分到几个小仓库里，每个仓库都有专门的管理员，找东西、放东西的效率自然高。

（效果描述部分借鉴了某电商平台技术团队在复盘报告中的表述）改造完成上线那天，大家心里都挺忐忑的，结果活动一开始，效果立竿见影，监控大屏上显示，系统的响应时间曲线以前像个起伏不定的心电图，现在变成了一条平稳的低位直线，最直观的感受就是，前台页面“嗖”一下就打开了，图片、数据加载几乎没有延迟，以前那种卡顿感消失得无影无踪，用户下单、支付的流程也异常顺畅，后台报警邮件和短信少了一大半，运营的同事跑过来兴奋地说，这次活动用户反馈特别好，都说从来没这么流畅过,购物体验爽多了。

我们后台开发也轻松了不少，以前一出问题，十有八九是那台独苗Redis扛不住了，大家就得火急火燎地上去排查、重启，或者紧急扩容，搞得人仰马翻，现在好了，即使其中一台Redis因为某些原因有点小波动，其他的实例还能正常服务，整个系统照样稳稳当当，不会说一个点出问题就全盘崩溃，这种“东方不亮西方亮”的感觉,让我们的系统可靠性上了个大台阶。

（后续优化思路参考了云服务商提供的Redis最佳实践文档）用了多台Redis也不是一劳永逸，后面我们也做了一些优化，怎么合理地分配数据，让每台机器的负载更均衡；再比如，设置好主从复制，万一哪台主机器宕机了，能从机器能马上顶上去，保证数据不丢，服务不停，这些措施就像是给这个多人的团队制定了更明确的工作职责和应急预案，让协作更加高效、可靠。

回过头看，从一台Redis到多台Redis一起跑，这个转变带来的提升是全方位的，不仅仅是那几个冷冰冰的响应时间毫秒数的下降，更是整个系统健壮性的质变，以及最终用户实实在在感受到的流畅体验，那种“速度嗖嗖涨，体验爽起来”的感觉，对于我们这些 behind the scene 的开发者来说，就是最好的奖励，现在再遇到大促活动，我们心里有底了，终于可以从容地看着系统平稳运行,而不用再像以前那样提心吊胆了。