Redis运维那些事儿，怎么搭个靠谱框架顺利管理才不崩盘

主要综合自多位一线运维工程师的实践经验分享，以及《Redis开发与运维》等书籍中的运维理念）

Redis这东西，现在基本上是个互联网公司都在用，速度是快，但真要让它老老实实、安安稳稳地干活，不给你关键时刻掉链子，那可不是简单启动个服务就完事儿了，你得有个周全的框架管着它，就跟养孩子似的，不能光给饭吃，还得关心它健康、教它规矩、防着它学坏，下面就来聊聊怎么搭这个“靠谱”的框架。

第一件事：先把“家底”摸清楚，做好规划。

你不能等到服务器快撑爆了才手忙脚乱,一开始就要想好：

• 这台Redis主要干啥用？ 是当缓存，还是当数据库？如果是缓存，数据丢了可能还能从数据库再捞回来，配置策略就可以大胆一点；如果是当数据库用，存了关键数据，那可靠性就是第一位，容不得半点闪失,这个定位决定了你后面所有运维策略的基调。
• 它大概要承担多大的量？ 你得预估一下未来一段时间的数据量有多大，每秒的读写请求有多少（QPS），这决定了你需要多大的内存、多强的CPU，别拍脑袋决定，最好根据业务历史数据做个估算，并留出足够的富余量，比如预留30%以上的 buffer，不然业务量一上来，内存瞬间告警,你就得半夜爬起来扩容了。

第二件事：高可用是“保命符”，不能省。

单点的Redis服务器就是颗定时炸弹，机器硬件坏了、网络断了、甚至只是重启一下，服务就全停了，必须搞高可用，最常用的方案就是主从复制加哨兵（Sentinel）模式。

• 主从复制：弄一个主节点（Master）负责写，然后挂几个从节点（Slave）实时同步主节点的数据，这样读请求可以分散到从节点上，减轻主节点压力,这叫读写分离。
• 哨兵模式：光有主从还不够，万一主节点宕机了，得有人能自动发现这个情况，并且从从节点里选出一个新的主节点，让业务能无缝切换过去，哨兵就是干这个“监控和自动故障转移”的活儿，哨兵自己也得部署至少三个节点，防止它自己成为单点。 这套组合拳打下来，就算一台机器挂了，业务也能在很短时间内自动恢复，这才是“不崩盘”的基石，很多云服务商提供的“主从版”或“集群版”Redis,底层也是类似的原理。

第三件事：日常“体检”和“监控”不能停。

你不能等用户投诉说页面卡了，才发现Redis出问题了，必须建立完善的监控体系,就像给Redis装上7x24小时的心电图。

• 关键指标要盯紧：内存使用率（绝对不能让它跑到100%）、连接数（太多连接会拖垮服务）、CPU使用率、网络流量、以及每秒操作命令数，这些指标都要设置合理的报警阈值，比如内存使用超过80%就发短信提醒你。
• 慢查询日志要定期看：Redis会记录执行时间比较长的命令，你得像看病例一样定期检查这些慢查询，是不是有哪个业务代码写了条超级复杂的查询，或者一次获取了几十万个key？这种操作就是性能杀手,发现一个就得优化一个。
• 定期做“健康检查”：可以用redis-cli自带的--bigkeys命令找找有没有特别大的key，大key会影响网络传输和数据处理效率，也可以用info命令全面查看Redis的内部状态。

第四件事：制定好“规矩”，防止乱来。

没有规矩不成方圆，Redis也得有使用规范,不然开发同学随手一写就可能埋个坑。

• Key的命名要有规范：比如用冒号分隔，业务:模块:ID这样，清晰明了,也方便后期管理。
• 禁止使用危险命令：比如KEYS *，在生产环境用这个命令查询所有key，如果数据量巨大，Redis会直接卡住，跟假死一样，应该用SCAN命令来替代，最好直接在Redis配置里把这些危险命令给禁掉（rename-command）。
• 设置合理的内存淘汰策略：如果Redis是当缓存用，内存满了之后，得告诉它怎么淘汰旧数据，常用的allkeys-lru策略就挺好，淘汰最近最少使用的key，千万别设成noeviction（不淘汰）,那样写请求会直接报错。

第五件事：备份和演练，留好“后悔药”。

就算有高可用，也怕一些极端情况，比如程序员误删了核心数据，而且这个删除命令还同步到了所有从节点,这时候就需要备份来恢复了。

• 定期做持久化备份：RDB快照和AOF日志都要配置好，RDB像是拍一张数据全景照，恢复快；AOF像是记录所有操作日记，数据更完整，可以两者结合使用，备份文件不能放在Redis服务器本地，得传到别的安全地方（比如对象存储）。
• 定期演练恢复流程：光备份不行，你得真的找个测试环境，定期用备份文件恢复一下数据，确保这招在真需要的时候管用，不然等出了事，可能发现备份文件是坏的，或者恢复步骤都忘了,那才叫绝望。

管理Redis不是一锤子买卖，而是一个持续的、系统性的工程，从规划、搭建、监控、规范到容灾，每个环节都得考虑到，形成一个闭环，才能让这个性能猛兽乖乖听话，为业务保驾护航，而不是动不动就“崩盘”给你看。