Redis多实例同时读写那点事，怎么才能快起来呢？

说到Redis多实例同时读写，想让它快起来，这事儿其实挺有意思的，它不像我们平时给一台电脑加个内存条那么简单，而是更像管理一个团队，看你怎么分工协作，让每个人（每个实例）都发挥出最大效率,还不互相打架。

咱们得搞清楚一个最根本的问题：为什么单个Redis实例会碰到瓶颈？ （来源：Redis官方文档关于持久化的说明）Redis为了保证数据不丢，有个叫持久化的机制，简单说就是定期把内存里的数据写到硬盘上，这个过程，尤其是做快照（RDB）的时候，Redis可能会为了保持数据一致性而暂时不太能全力处理新的命令，虽然新版本优化了很多，但在数据量巨大时仍可能对性能有影响，单个实例的CPU核心是有限的，网络带宽也是固定的，当读写请求多到一定程度,它自然就忙不过来了。

核心思路就是“别把鸡蛋放在一个篮子里”，也就是做分布式部署，主要有以下几种常见的招数,咱们一个一个说。

第一招，也是最基础的：主从复制（Replication）。（来源：普遍认可的Redis基础架构模式）这个模式很简单，就是弄一个主实例（Master）专门负责写操作，然后挂上好几个从实例（Slave）来同步主实例的数据，并专门负责读操作，这样一来，写的压力全在主实例身上，读的压力可以分散到多个从实例上，这就好比一个公司，老板（Master）负责做重大决策（写），然后有一堆员工（Slave）负责执行和对外提供咨询（读），这个方法对读多写少的场景特别管用，瞬间就能把读性能提升好几倍，但它的软肋是，写的压力一点都没减少，全指着主实例那一个“老板”，万一老板累倒了（主实例宕机），虽然可以选个员工当新老板（故障切换）,但切换期间整个系统可能会短暂不可用。

第二招，解决写瓶颈的利器：分片（Sharding），也常被叫做分区。（来源：Redis官方对数据分区的介绍）这个思路更彻底，它觉得光分担读压力不够，写压力也得拆开，怎么拆呢？就是把整个数据集合砍成好几块，每一块数据放到一个独立的Redis实例里，比如说，你可以决定所有以字母A-M开头的键放到实例1，N-Z开头的键放到实例2，这样，客户端读写不同键的时候，就会被自动引导到不同的实例上去操作，这就好比把一个超大仓库分成了好几个小库房，每个库房有自己独立的出入口和管理员，同时进货出货，效率自然高，现在最流行的Redis集群（Redis Cluster）就是官方给出的一个完整的分片解决方案，它帮你自动管理数据该放在哪片，以及当某个实例宕机时怎么恢复，分片是真正实现读写性能线性扩展的关键，理论上，只要你增加实例,性能就能一直往上走。

第三招，在应用层动脑筋：客户端缓存。（来源：Redis官方博客关于客户端缓存的探讨）这个方法有点“作弊”的意思，但非常有效，它的想法是：干嘛所有请求都非要跑到Redis那里去呢？对于一些不怎么变化的热点数据（比如用户的个人信息、商品分类目录），能不能直接在访问Redis的应用程序自己的内存里存一份？这样，绝大部分的读请求根本不用走网络，直接在应用本地就返回了，速度是纳秒级的，快得飞起，这带来了一个新问题：如果Redis里的数据被修改了，怎么通知应用程序把它本地的缓存删掉或更新？Redis 6.0版本之后提供了一个叫“客户端跟踪”的功能，能很好地解决这个问题，这招相当于给每个应用程序发了一个小本本，记下最常用的信息，只有小本本上没有或者信息可能过期时，才去翻中央档案室（Redis）。

除了这三板斧，想让多实例环境快起来，还得注意一些“细节”。

比如网络延迟，如果你把Redis实例都放在同一个机房的内网里，它们之间通信速度很快，但要是你把几个实例分散到天南海北的数据中心，那光在路上传输数据就要花很多时间，再好的架构也快不起来,实例之间的网络质量是生命线。

再比如数据持久化策略，就像开头说的，持久化会影响性能，在多实例环境下，你可以灵活配置，对主实例配置一个比较保守的持久化策略，保证数据安全；而对只读的从实例，可以配置更激进的策略，或者干脆关闭持久化，让它心无旁骛地处理读请求,最大化性能。

还有键的设计，在分片环境下，怎么设计键名变得特别重要，如果你能把一批需要同时访问的数据，通过键名设计，让它们落在同一个分片实例上，就能避免跨实例的复杂操作,效率会高很多。

总结一下，让Redis多实例快起来，没有一颗银弹，通常你需要根据自己业务的实际情况，像搭积木一样组合使用这些方法，读压力大，就先上主从复制；读压力写压力都大，就必须得分片；对极致性能有追求，再配合上客户端缓存，把网络、配置、键设计这些细节做到位，这样才能真正让你的Redis“团队”协同高效,跑出飞一样的速度。