Redis运维那些事儿，怎么高效又专业地管好数据管理方案

我记得在“Redis Labs”官方博客的一篇关于内存优化的文章里提到过一个很关键的点，Redis的性能和稳定性，十有八九都跟内存有关，你别看它是个内存数据库，就觉得内存管理很简单，其实里头门道不少，高效专业地管好Redis，说白了，就是管好它的内存、管好它的状态、定好规矩,然后时刻盯着它。

第一件事，你得像侦探一样盯着内存。

内存使用率不能只看一个数字，你得弄清楚，这些内存都被谁吃了？是业务数据正常增长，还是因为某个键没设过期时间变成了“僵尸数据”？或者更糟，发生了内存泄漏？《Redis设计与实现》这本书里讲得很透彻，Redis有不同的内存分配器（比如jemalloc），有时候内存碎片率太高，明明显示还有空闲内存，但就是分配不出新空间，导致服务不可用，这时候，光看used_memory不行，还得看mem_fragmentation_ratio这个指标，如果这个比值太高（比如长期超过1.5），可能就得考虑重启一下Redis实例来整理碎片了，有个实战中特别有用的命令叫MEMORY USAGE key，你可以抽样检查一些大键，看看它们到底占了多大地方，动不动就几个MB的Hash键或者List键，绝对是性能杀手,得想办法拆开。

第二件事，备份和恢复方案不能停在“有”的层面，要追求“可靠”。

光配置了RDB快照和AOF日志还不够，你得真刀真枪地测试你的备份文件能不能用，我记得有一次，一个同事自信满满地说备份没问题，结果真出事了，发现AOF文件是损坏的，根本加载不了，最后差点酿成大祸，定期做恢复演练非常重要，把生产环境的备份文件拿到测试环境，模拟一次完整的恢复流程，确保万无一失，还有，备份策略要灵活，你可以结合RDB和AOF，用RDB做定时的全量备份（比如每天一次），因为它恢复速度快；同时用AOF做增量备份（每秒同步），保证数据丢失最少，关于数据持久化的具体配置策略，在“Redis官方文档”的Persistence章节有最权威的说明，比如save指令的触发条件，appendfsync的everysec和always选项之间的性能与可靠性权衡,这些都得根据业务容忍度来定。

第三件事，制定并执行清晰的数据管理规范。

这听起来像是开发层面的事，但运维不管，最后擦屁股的还是运维，你得推动团队建立Key的命名规范，比如业务:模块:类型:ID这种形式，清晰明了，用KEYS命令排查问题时也方便（不过生产环境慎用KEYS *，可以用SCAN替代），更要命的是过期时间，除非是核心字典数据，否则必须给Key设置TTL，这样可以避免数据无限增长，也算是给内存上个保险，还有，要明确禁止哪些危险命令，比如FLUSHALL和FLUSHDB，在生产环境绝对不能随意执行，正规的做法是通过配置文件的rename-command把它们重命名成一个超级复杂的名字，或者直接禁用,防止误操作。

第四件事，监控和告警是你的眼睛和耳朵。

不能等用户反馈说系统卡了，你才去查，你得搭建完善的监控系统，把Redis的关键指标都监控起来，除了最基本的内存使用率、连接数、QPS（每秒请求数）之外，更要关注慢查询，Redis的慢日志（slowlog）功能一定要开启，并设置一个合理的阈值（比如10毫秒），一旦有慢查询出现，立刻告警，然后顺藤摸瓜找到是哪个命令、哪个业务逻辑导致的，是用了KEYS还是对大集合做了全量操作，从根源上优化，CPU使用率突然飙升、网络流量异常、主从复制延迟过大,这些都是需要设置告警的红线。

别把Redis当成万能钥匙。

这是很多团队容易犯的错，Redis很快，但它不是关系型数据库，也不是消息队列的完美替代品，如果你想用它做消息队列，Pub/Sub模式的消息是不持久化的，消费者掉线就丢了，而用List做的队列，又缺乏高级的ACK机制，这些特性决定了它的适用场景，在架构设计之初，就要和开发同学一起评估，某些数据是否真的适合放在Redis里，会不会有强一致性要求？想清楚了再存,能避免后续很多麻烦。

管好Redis不是一个静态的动作，而是一个持续的过程，你得 proactive（主动），而不是 reactive（被动响应），核心就是：摸清内存底细、保证备份可靠、立下使用规矩、建立监控防线，并且对它的能力有清醒的认识，把这些“事儿”都做到位了,Redis才能在你的系统里稳定高效地跑下去。