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Redis怎么搞计算和存储分开，性能能不能飞起来啊？

颜泰平
问答
2026-01-06 14:26:51
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你问的这个问题，“Redis怎么搞计算和存储分开，性能能不能飞起来啊？”，其实是戳到了现在很多用Redis遇到瓶颈的公司的痛点，这个想法非常棒，而且在某些场景下，性能确实能“飞起来”，但它不是一颗万能药,需要看你的菜吃饭。

为啥会有这个想法？

想象一下Redis本来是怎么工作的：它就像一个超级厉害的快餐店，后厨（计算，比如处理你的读写命令）和仓库（存储，放数据的地方）都在同一个房间里，厨师（CPU）伸手就能拿到食材（数据），所以出餐速度极快，但当你的生意好到爆炸，客人（请求）多得要排到马路上的时候,问题就来了：

后厨挤爆了：CPU就那么多，既要炒菜又要管仓库，忙不过来,CPU使用率飙升。
仓库太小：所有数据都放在内存里，内存是有限的而且贵，数据量太大，内存就不够用了，要么淘汰旧数据（可能把常客爱吃的菜扔了）,要么整个店歇业。
升级成本高：想扩大规模？只能换一个更大的店面（换更强大的服务器）,这种垂直扩展又贵又有上限。

这时候你就想了，能不能把仓库搬到隔壁更大的平房里去，后厨还在原址，但修一条超级快的传送带连接两者呢？这就是“计算和存储分离”的核心思想：让负责计算的CPU和负责存储的内存/磁盘解耦。

Redis怎么搞计算和存储分开，性能能不能飞起来啊？

Redis怎么实现这个“分开”？

有几种不同的路子，有的成熟些,有的还在发展。

用Redis原生方案：Redis Cluster + 大内存机器（这算一种“伪分离”） 这不算严格意义上的分离，但思路是类似的，在Redis集群中，数据被分片到多个节点上，你可以把计算能力（CPU）强的节点和存储能力（内存）大的节点混搭，让某些节点主要承担读写流量（计算型），但它们的数据可以配置副本在那些内存超大、但CPU一般的节点上（存储型），这样在一定程度上缓解了压力，但本质上，每个节点还是“计算+存储”绑定的。（来源：Redis官方文档关于集群的架构说明）
用云服务商的“托管版”分离架构 这是目前最主流、最省心的方式，比如阿里云的Tair（持久内存版） 和AWS的MemoryDB for Redis,它们底层做了大量的改造。
- 怎么分的：它们通常用一种共享存储的架构，所有数据都放在一个高性能、高可靠的共享存储池里（可能用了新型的持久内存或者分布式块存储），有一堆专门的计算节点（Proxy或Redis Server）来处理你的应用请求，这些计算节点本身不持久化数据，它们通过高速网络（比如RDMA）去访问共享存储里的数据，看起来还是一个巨大的Redis实例。（来源：阿里云、AWS官方产品介绍页）
- 好处：扩容变得超级灵活，计算不够了，就加计算节点；存储不够了，后台自动扩容存储池，几乎无感，数据可靠性也更高,因为数据是集中管理和备份的。
新兴的开源方案：KeyDB、Dragonfly等 这些是Redis的“增强版”或替代品，它们不是通过分离架构来解决，而是通过更极致的“单机”性能来间接缓解问题，比如KeyDB是多线程的，能更好地利用多核CPU，让一个节点的“计算”能力更强。Dragonfly用了全新的算法，号称内存效率更高、单实例性能极强，当单个节点就能扛住巨大的压力和容量时，你对“分离”的迫切性就降低了。（来源：KeyDB、Dragonfly项目官方介绍）

性能到底能不能“飞起来”？

Redis怎么搞计算和存储分开，性能能不能飞起来啊？

答案是：在正确的场景下，能！但也要付出代价。

能飞起来的场景：
- 数据量巨大且读多写少：这是共享存储架构的绝佳场景，计算节点可以无限扩展来处理海量读取，底层的大容量存储池hold住数据,性能线性增长。
- 需要极致弹性扩容：业务波动大，需要快速伸缩,计算存储分离架构的云服务是首选。
- 成本考虑：如果全是超大容量、低频访问的“冷”数据，用基于持久内存的分离架构,可能比全部放在DRAM内存里更省钱。
飞不起来的代价和限制：
- 延迟会增加：这是最关键的代价，再快的网络，也比不过直接访问本地内存的速度，计算节点每次访问数据都要经过网络，必然比原生Redis直接操作内存要慢，对于延迟极其敏感的场景（比如微秒级要求）,这可能是个问题。
- 写性能可能瓶颈在存储：虽然读可以扩展，但所有的写操作最终都要落到那个共享存储上，如果写请求非常密集，共享存储的IOPS（每秒读写次数）可能会成为新的瓶颈。
- 复杂度转移：你不用关心数据分片了，但你需要依赖云服务商底层架构的稳定性和性能，架构变得更“黑盒”了。