聚合多个Redis服务灵活用起来，一个集群里头其实能跑两个redis实例，挺方便的方案

这个想法其实挺实用的，就像在一栋大楼里给不同的公司租了不同的楼层，虽然大家共用同一部电梯和主体结构（也就是服务器集群），但每家公司的办公室（Redis实例）都是独立、隔开的，互不干扰，下面我就根据一些技术社区里的讨论和实践，比如像是一些开发者在论坛里分享的经验，来具体说说这是怎么回事,以及怎么用起来方便。

得理解一个核心概念，我们常说的Redis集群，默认情况下，是指一个由多个Redis节点组成的、数据分片存储的大集群，这个集群对外就像一个巨大的、容量和性能都得到提升的单一Redis服务，你往里面存数据，集群自己会决定这个数据放在哪个节点上，我们这里想做的“一个集群跑两个实例”，指的是在同一套物理或虚拟的服务器上，运行两个逻辑上完全独立的Redis集群,或者至少是独立的Redis服务进程。

那为什么会有这种需求呢？来源内容里提到，场景其实很多，比如说，你有一个电商平台，订单相关的数据非常重要，读写都很频繁，而且对数据一致性要求极高，不能出半点差错，同时呢，你还有用户的行为日志、页面缓存这类数据，量也很大，但偶尔丢几条或者读取稍微慢一点点，问题不大，它的核心要求是写入要快，不能因为写日志而拖慢了核心的交易流程，如果你把这两种数据都塞进同一个Redis集群里，虽然管理起来简单，但风险是共担的，万一某个操作不当，或者日志写入量突然暴增，可能会挤占资源，影响到核心的订单服务,这就因小失大了。

这时候，把这两种数据分开，放在两个独立的Redis实例里，就很有必要了，但要是为此分别搭建两套完整的物理集群，成本就上去了，管理维护起来也要操心两套系统，如果能在一组已有的服务器上，同时跑起来两个Redis实例，一个专门服务核心的订单业务，另一个专门处理日志和缓存，那就完美了，资源得到了更精细的划分和利用，就像给重要的订单业务开辟了“VIP通道”，保证了它的服务质量,同时又满足了其他业务的需求。

具体怎么实现“一个集群跑两个实例”呢？根据常见的做法，主要有两种路子,来源内容中也反复被提及。

第一种路子，是利用Redis本身的多数据库功能，是的，Redis支持在同一个服务器进程中创建多个数据库，默认有16个，你可以用SELECT命令来切换，理论上，你可以把订单数据放在db0，日志数据放在db1，这种方法配置最简单，几乎不需要改动，但为什么很多人在实践中不太推荐呢？因为问题也出在“共用”上，这两个数据库虽然逻辑分开，但底层还是共用同一个Redis进程、同一个CPU核心、同一块内存空间，它们会相互竞争资源，如果db1的日志写入突然爆发，大量消耗内存和CPU，db0的订单查询响应时间就可能会被拖慢，这并没有实现真正的隔离，风险依然存在，这只适用于业务量不大、或者对隔离性要求不高的内部小项目。

第二种路子，也是更被推崇的方案，就是在同一台或多台服务器上，运行多个Redis进程实例，这才是真正意义上的“一个集群里跑两个实例”，具体操作起来，就是为每个实例准备独立的配置文件，你想跑两个实例，就准备两个redis.conf文件。

在这两个配置文件里，有几个关键的地方必须设置成不一样的，这样才能保证它们能和平共处在一台机器上，首先就是端口号，这是最基本的，一个实例用默认的6379端口，另一个就必须改成别的，比如6380，这样你的应用程序在连接的时候，通过指定不同的端口，就能连接到不同的实例了，如果这些实例都跑在同一台服务器上，那么它们的持久化文件也得分开，比如RDB文件的名字和AOF文件的名字，还有日志文件的路径，都要在配置文件里分别指定，避免互相覆盖，如果服务器资源紧张，你可能还需要对每个实例的最大内存使用量进行限制，在配置文件里用maxmemory参数设定一个上限,防止一个实例吃光所有内存导致另一个实例崩溃。

这样一来，你就相当于在一台服务器上部署了两个完全独立的Redis服务，它们有各自的内存空间、各自的网络端口、各自的持久化机制，订单服务连接6379端口的实例，日志服务连接6380端口的实例，即使日志实例因为某种原因负载极高或者甚至短暂出现问题，对订单实例的影响也会降到最低,因为它们已经是两个独立的进程了。

把这个思路再扩大一下，如果你有多台服务器组成的集群环境，你可以在每一台服务器上都部署这样两个Redis实例进程，你可以用Redis Cluster的模式，把所有的6379端口的实例组建成一个集群，专门服务订单业务；再把所有的6380端口的实例组建成另一个集群，专门服务日志业务，这样，你就在同一套物理硬件上，得到了两个逻辑隔离、可独立扩展和管理的Redis集群，真正实现了资源的高效、灵活利用。

总结起来，这个方案的“方便”之处就在于：它用很直接的方式（配置不同端口和文件路径），实现了服务的逻辑隔离，既保证了关键业务的稳定性，又提高了硬件资源的利用率，还避免了维护多套物理集群的复杂性，对于很多正在成长中的项目来说,这是一个在成本和效果之间取得很好平衡的实用策略。