介绍一：键值设计

一、优雅的key结构

Redis 的 Key 虽然可以自定义，但最好遵循下面的几个最佳实践约定：

1. 遵循基本格式：[业务名称]:[数据名]:[id]
2. 长度不超过 44 字节
3. 不包含特殊字符

例如：

我们的登录业务，保存用户信息，其key可以设计成如下格式：

这样设计的好处：

1. 可读性强
2. 避免 key 冲突
3. 方便管理
4. 更节省内存

key 是 string 类型，底层编码包含 int、embstr 和 raw 三种。

embstr 在小于 44 字节使用，采用连续内存空间，内存占用更小。

当字节数大于 44 字节时，会转为 raw 模式存储，在 raw 模式下，内存空间不是连续的，

而是采用一个指针指向了另外一段内存空间，在这段空间里存储 SDS 内容，

这样空间不连续，访问的时候性能也就会收到影响，还有可能产生内存碎片

二、拒绝BigKey

BigKey 通常以 Key 的大小和 Key 中成员的数量来综合判定，例如：

1. Key 本身的数据量过大：一个 String 类型的 Key，它的值为 5 MB
2. Key 中的成员数过多：一个 ZSET 类型的 Key，它的成员数量为 10,000 个
3. Key 中成员的数据量过大：一个 Hash 类型的 Key，它的成员数量虽然只有 1,000 个但这些成员的 Value（值）总大小为 100 MB

那么如何判断元素的大小呢？redis 也给我们提供了命令

推荐值：

1. 单个 key 的 value 小于 10KB
2. 对于集合类型的 key，建议元素数量小于 1000

1. BigKey的危害

1. 网络阻塞

对 BigKey 执行读请求时，少量的 QPS 就可能导致带宽使用率被占满，导致 Redis 实例，乃至所在物理机变慢

2. 数据倾斜

BigKey 所在的 Redis 实例内存使用率远超其他实例，无法使数据分片的内存资源达到均衡

3. Redis 阻塞

对元素较多的 hash、list、zset 等做运算会耗时较旧，使主线程被阻塞

4. CPU压力

对 BigKey 的数据序列化和反序列化会导致 CPU 的使用率飙升，影响 Redis 实例和本机其它应用

2. 如何发现BigKey

2.1. redis-cli --bigkeys

利用 redis-cli 提供的 --bigkeys 参数，可以遍历分析所有 key，并返回 Key 的整体统计信息与每个数据的 Top1

的 big key

命令：redis-cli -a 密码 --bigkeys

2.2. scan扫描

自己编程，利用 scan 扫描 Redis 中的所有 key，利用 strlen、hlen 等命令判断 key 的长度

（此处不建议使用 MEMORY USAGE）

scan 命令调用完后每次会返回 2 个元素，第一个是下一次迭代的光标，第一次光标会设置为 0，当最后一次 scan 返回的光标等于 0 时，

表示整个 scan 遍历结束了，第二个返回的是 List，一个匹配的 key 的数组

import com.zhengge.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.建立连接
        // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        // 2.设置密码
        jedis.auth("123321");
        // 3.选择库
        jedis.select(0);
    }

    final static int STR_MAX_LEN = 10 * 1024;
    final static int HASH_MAX_LEN = 500;

    @Test
    void testScan() {
        int maxLen = 0;
        long len = 0;

        String cursor = "0";
        do {
            // 扫描并获取一部分key
            ScanResult<String> result = jedis.scan(cursor);
            // 记录cursor
            cursor = result.getCursor();
            List<String> list = result.getResult();
            if (list == null || list.isEmpty()) {
                break;
            }
            // 遍历
            for (String key : list) {
                // 判断key的类型
                String type = jedis.type(key);
                switch (type) {
                    case "string":
                        len = jedis.strlen(key);
                        maxLen = STR_MAX_LEN;
                        break;
                    case "hash":
                        len = jedis.hlen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "list":
                        len = jedis.llen(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "set":
                        len = jedis.scard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    case "zset":
                        len = jedis.zcard(key);
                        maxLen = HASH_MAX_LEN;
                        break;
                    default:
                        break;
                }
                if (len >= maxLen) {
                    System.out.printf("Found big key : %s, type: %s, length or size: %d %n", key, type, len);
                }
            }
        } while (!cursor.equals("0"));
    }
    
    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }

}

2.3. 第三方工具

1. 利用第三方工具，如 Redis-Rdb-Tools 分析 RDB 快照文件，全面分析内存使用情况
2. GitHub - sripathikrishnan/redis-rdb-tools: Parse Redis dump.rdb files, Analyze Memory, and Export Data to JSON

2.4. 网络监控

1. 自定义工具，监控进出Redis的网络数据，超出预警值时主动告警
2. 一般阿里云搭建的云服务器就有相关监控页面

3. 如何删除BigKey

BigKey 内存占用较多，即便时删除这样的 key 也需要耗费很长时间，导致 Redis 主线程阻塞，引发一系列问题。

1、redis 3.0 及以下版本

如果是集合类型，则遍历 BigKey 的元素，先逐个删除子元素，最后删除 BigKey

2、Redis 4.0 以后

Redis 在 4.0 后提供了异步删除的命令：unlink

三、恰当的数据类型

例1

例1：比如存储一个User对象，我们有三种存储方式：

方式一：json字符串

user:1

{"name": "Jack", "age": 21}

优点：实现简单粗暴

缺点：数据耦合，不够灵活

方式二：字段打散

user:1:name	Jack
user:1:age	21

优点：可以灵活访问对象任意字段

缺点：占用空间大、没办法做统一控制

方式三：hash（推荐）

user:1	name	jack
	age	21

优点：底层使用 ziplist，空间占用小，可以灵活访问对象的任意字段

缺点：代码相对复杂

例2

例2：假如有hash类型的key，其中有100万对field和value，field是自增id，这个key存在什么问题？如何优化？

key	field	value
someKey	id:0	value0
	.....	.....
	id:999999	value999999

存在的问题：

1. hash 的 entry 数量超过 500 时，会使用哈希表而不是 ZipList，内存占用较多

1. 可以通过 hash-max-ziplist-entries 配置 entry 上限。但是如果 entry 过多就会导致 BigKey 问题

方案一

拆分为string类型

key	value
id:0	value0
.....	.....
id:999999	value999999

存在的问题：

1. string 结构底层没有太多内存优化，内存占用较多

1. 想要批量获取这些数据比较麻烦

方案二

拆分为小的 hash，将 id / 100 作为 key， 将 id % 100 作为 field，这样每 100 个元素为一个 Hash

key	field	value
key:0	id:00	value0
	.....	.....
	id:99	value99
key:1	id:00	value100
	.....	.....
	id:99	value199
....
key:9999	id:00	value999900
	.....	.....
	id:99	value999999

package com.zhengge.test;

import com.project.jedis.util.JedisConnectionFactory;
import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;
import redis.clients.jedis.ScanResult;

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class JedisTest {
    private Jedis jedis;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 1.建立连接
        // jedis = new Jedis("192.168.150.101", 6379);
        jedis = JedisConnectionFactory.getJedis();
        // 2.设置密码
        jedis.auth("123321");
        // 3.选择库
        jedis.select(0);
    }

    @Test
    void testSetBigKey() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 1; i <= 650; i++) {
            map.put("hello_" + i, "world!");
        }
        jedis.hmset("m2", map);
    }

    @Test
    void testBigHash() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            map.put("key_" + i, "value_" + i);
        }
        jedis.hmset("test:big:hash", map);
    }

    @Test
    void testBigString() {
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            jedis.set("test:str:key_" + i, "value_" + i);
        }
    }

    @Test
    void testSmallHash() {
        int hashSize = 100;
        Map<String, String> map = new HashMap<>(hashSize);
        for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
            int k = (i - 1) / hashSize;
            int v = i % hashSize;
            map.put("key_" + v, "value_" + v);
            if (v == 0) {
                jedis.hmset("test:small:hash_" + k, map);
            }
        }
    }

    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedis != null) {
            jedis.close();
        }
    }
}

四、知识小结

1. Key的最佳实践

1. 固定格式：[业务名]:[数据名]:[id
2. 足够简短：不超过 44 字节
3. 不包含特殊字符

2. Value的最佳实践

1. 合理的拆分数据，拒绝 BigKey
2. 选择合适数据结构
3. Hash 结构的 entry 数量不要超过 1000
4. 设置合理的超时时间

介绍二：批处理优化

一、Pipeline

1. 我们的客户端与redis服务器是这样交互的

单个命令的执行流程

N 条命令的执行流程

redis 处理指令是很快的，主要花费的时候在于网络传输。于是乎很容易想到将多条指令批量的传输给 redis

2. MSet

Redis 提供了很多 Mxxx 这样的命令，可以实现批量插入数据，例如：

1. mset
2. hmset

利用 mset 批量插入 10 万条数据

@Test
void testMxx() {
    String[] arr = new String[2000];
    int j;
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        j = (i % 1000) << 1;
        arr[j] = "test:key_" + i;
        arr[j + 1] = "value_" + i;
        if (j == 0) {
            jedis.mset(arr);
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

3. Pipeline

MSET 虽然可以批处理，但是却只能操作部分数据类型，因此如果有对复杂数据类型的批处理需要，建议使用

Pipeline

@Test
void testPipeline() {
    // 创建管道
    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
    long b = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 1; i <= 100000; i++) {
        // 放入命令到管道
        pipeline.set("test:key_" + i, "value_" + i);
        if (i % 1000 == 0) {
            // 每放入1000条命令，批量执行
            pipeline.sync();
        }
    }
    long e = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("time: " + (e - b));
}

二、集群下的批处理

如 MSET 或 Pipeline 这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令，而此时如果 Redis 是一个集群，那批处理命

令的多个 key 必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。大家可以想一想这样的要求其实很难实现，因为我

们在批处理时，可能一次要插入很多条数据，这些数据很有可能不会都落在相同的节点上，这就会导致报错了

这个时候，我们可以找到 4 种解决方案

第一种方案：串行执行，所以这种方式没有什么意义，当然，执行起来就很简单了，缺点就是耗时过久。

第二种方案：串行 slot，简单来说，就是执行前，客户端先计算一下对应的 key 的 slot，一样 slot 的 key 就放到

一个组里边，不同的，就放到不同的组里边，然后对每个组执行 pipeline 的批处理，他就能串行执行各个组的命

令，这种做法比第一种方法耗时要少，但是缺点呢，相对来说复杂一点，所以这种方案还需要优化一下

第三种方案：并行 slot，相较于第二种方案，在分组完成后串行执行，第三种方案，就变成了并行执行各个命

令，所以他的耗时就非常短，但是实现呢，也更加复杂。

第四种：hash_tag，redis 计算 key 的 slot 的时候，其实是根据 key 的有效部分来计算的，通过这种方式就能一

次处理所有的 key，这种方式耗时最短，实现也简单，但是如果通过操作 key 的有效部分，那么就会导致所有的

key 都落在一个节点上，产生数据倾斜的问题，所以，我们推荐使用第三种方式。

1. 串行化执行代码实践

public class JedisClusterTest {

    private JedisCluster jedisCluster;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        // 配置连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        poolConfig.setMaxTotal(8);
        poolConfig.setMaxIdle(8);
        poolConfig.setMinIdle(0);
        poolConfig.setMaxWaitMillis(1000);
        HashSet<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7001));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7002));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 7003));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8001));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8002));
        nodes.add(new HostAndPort("192.168.150.101", 8003));
        jedisCluster = new JedisCluster(nodes, poolConfig);
    }

    @Test
    void testMSet() {
        jedisCluster.mset("name", "Jack", "age", "21", "sex", "male");

    }

    @Test
    void testMSet2() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
        map.put("name", "Jack");
        map.put("age", "21");
        map.put("sex", "Male");
        //对Map数据进行分组。根据相同的slot放在一个分组
        //key就是slot，value就是一个组
        Map<Integer, List<Map.Entry<String, String>>> result = map.entrySet()
                .stream()
                .collect(Collectors.groupingBy(
                        entry -> ClusterSlotHashUtil.calculateSlot(entry.getKey()))
                );
        //串行的去执行mset的逻辑
        for (List<Map.Entry<String, String>> list : result.values()) {
            String[] arr = new String[list.size() * 2];
            int j = 0;
            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                j = i<<2;
                Map.Entry<String, String> e = list.get(0);
                arr[j] = e.getKey();
                arr[j + 1] = e.getValue();
            }
            jedisCluster.mset(arr);
        }
    }

    @AfterEach
    void tearDown() {
        if (jedisCluster != null) {
            jedisCluster.close();
        }
    }
}

2. Spring集群环境下批处理代码

   @Test
    void testMSetInCluster() {
        Map<String, String> map = new HashMap<>(3);
        map.put("name", "Rose");
        map.put("age", "21");
        map.put("sex", "Female");
        stringRedisTemplate.opsForValue().multiSet(map);


        List<String> strings = stringRedisTemplate.opsForValue().multiGet(Arrays.asList("name", "age", "sex"));
        strings.forEach(System.out::println);

    }

原理分析

在 RedisAdvancedClusterAsyncCommandsImpl 类中，首先根据 slotHash 算出来一个 partitioned 的 map，

map 中的 key 就是 slot，而他的 value 就是对应的对应相同 slot 的 key 对应的数据

通过 RedisFuture mset = super.mset(op); 进行异步的消息发送

@Override
public RedisFuture<String> mset(Map<K, V> map) {

    Map<Integer, List<K>> partitioned = SlotHash.partition(codec, map.keySet());

    if (partitioned.size() < 2) {
        return super.mset(map);
    }

    Map<Integer, RedisFuture<String>> executions = new HashMap<>();

    for (Map.Entry<Integer, List<K>> entry : partitioned.entrySet()) {

        Map<K, V> op = new HashMap<>();
        entry.getValue().forEach(k -> op.put(k, map.get(k)));

        RedisFuture<String> mset = super.mset(op);
        executions.put(entry.getKey(), mset);
    }

    return MultiNodeExecution.firstOfAsync(executions);
}

介绍三：服务器端优化

一、持久化配置

Redis的持久化虽然可以保证数据安全，但也会带来很多额外的开销，因此持久化请遵循下列建议：

1. 用来做缓存的 Redis 实例尽量不要开启持久化功能
2. 建议关闭 RDB 持久化功能，使用 AOF 持久化
3. 利用脚本定期在 slave 节点做 RDB，实现数据备份
4. 设置合理的 rewrite 阈值，避免频繁的 bgrewrite
5. 配置 no-appendfsync-on-rewrite = yes，禁止在 rewrite 期间做 aof，避免因 AOF 引起的阻塞

部署有关建议：

1. Redis 实例的物理机要预留足够内存，应对 fork 和 rewrite
2. 单个 Redis 实例内存上限不要太大，例如 4G 或 8G 。可以加快 fork 的速度、减少主从同步、数据迁移压力。
3. 不要与 CPU 密集型应用部署在一起
4. 不要与高硬盘负载应用一起部署。例如：数据库、消息队列

二、慢查询优化

1. 什么是慢查询

并不是很慢的查询才是慢查询，而是：在Redis执行时耗时超过某个阈值的命令，称为慢查询。

慢查询的危害：由于Redis是单线程的，所以当客户端发出指令后，他们都会进入到redis底层的queue来执行，如

果此时有一些慢查询的数据，就会导致大量请求阻塞，从而引起报错，所以我们需要解决慢查询问题。

慢查询的阈值可以通过配置指定：

slowlog-log-slower-than：慢查询阈值，单位是微秒。默认是10000，建议1000

慢查询会被放入慢查询日志中，日志的长度有上限，可以通过配置指定：

slowlog-max-len：慢查询日志（本质是一个队列）的长度。默认是128，建议1000

修改这两个配置可以使用：config set命令：


2. 如何查看慢查询

知道了以上内容之后，那么咱们如何去查看慢查询日志列表呢：

• slowlog len：查询慢查询日志长度
• slowlog get [n]：读取n条慢查询日志
• slowlog reset：清空慢查询列表

三、命令及安全配置

安全可以说是服务器端一个非常重要的话题，如果安全出现了问题，那么一旦这个漏洞被一些坏人知道了之后，

并且进行攻击，那么这就会给咱们的系统带来很多的损失，所以我们这节课就来解决这个问题。

Redis会绑定在0.0.0.0:6379，这样将会将Redis服务暴露到公网上，而Redis如果没有做身份认证，会出现严重的

安全漏洞。

漏洞重现方式：Redis未授权访问配合SSH key文件利用分析-腾讯云开发者社区-腾讯云

为什么会出现不需要密码也能够登录呢，主要是 Redis 考虑到每次登录都比较麻烦，所以 Redis 就有一种 ssh 免

秘钥登录的方式，生成一对公钥和私钥，私钥放在本地，公钥放在redis端，当我们登录时服务器，再登录时候，

他会去解析公钥和私钥，如果没有问题，则不需要利用 redis 的登录也能访问，这种做法本身也很常见，但是这里

有一个前提，前提就是公钥必须保存在服务器上，才行，但是 Redis 的漏洞，由于在不登录的情况下，也能把秘

钥送到 Linux 服务器，从而产生漏洞

漏洞出现的核心的原因有以下几点：

Redis 未设置密码

1. 利用了 Redis 的 config set 命令动态修改 Redis 配置
2. 使用了 Root 账号权限启动 Redis

所以：如何解决呢？我们可以采用如下几种方案

为了避免这样的漏洞，这里给出一些建议：

1. Redis 一定要设置密码
2. 禁止线上使用下面命令：keys、flushall、flushdb、config set等命令。

可以利用 rename-command 禁用。

1. bind：限制网卡，禁止外网网卡访问
2. 开启防火墙
3. 不要使用 Root 账户启动 Redis
4. 尽量不是有默认的端口

四、Redis内存划分和内存配置

当 Redis 内存不足时，可能导致 Key 频繁被删除、响应时间变长、QPS 不稳定等问题。当内存使用率达到90%

以上时就需要我们警惕，并快速定位到内存占用的原因。

1. 有关碎片问题分析

Redis 底层分配并不是这个 key 有多大，他就会分配多大，而是有他自己的分配策略，比如 8,16,20 等等，假定

当前 key 只需要 10 个字节，此时分配 8 肯定不够，那么他就会分配 16 个字节，多出来的 6 个字节就不能被使

用，这就是我们常说的碎片问题

2. 进程内存问题分析

这片内存，通常我们都可以忽略不计

3. 缓冲区内存问题分析

一般包括客户端缓冲区、AOF 缓冲区、复制缓冲区等。客户端缓冲区又包括输入缓冲区和输出缓冲区两种。这部

分内存占用波动较大，所以这片内存也是我们需要重点分析的内存问题。

内存占用	说明
数据内存	是Redis最主要的部分，存储Redis的键值信息。主要问题是BigKey问题、内存碎片问题
进程内存	Redis主进程本身运⾏肯定需要占⽤内存，如代码、常量池等等；这部分内存⼤约⼏兆，在⼤多数⽣产环境中与Redis数据占⽤的内存相⽐可以忽略。
缓冲区内存	一般包括客户端缓冲区、AOF缓冲区、复制缓冲区等。客户端缓冲区又包括输入缓冲区和输出缓冲区两种。这部分内存占用波动较大，不当使用BigKey，可能导致内存溢出。

于是我们就需要通过一些命令，可以查看到 Redis 目前的内存分配状态：

1. info memory：查看内存分配的情况

2. memory xxx：查看 key 的主要占用情况

接下来我们看到了这些配置，最关键的缓存区内存如何定位和解决呢？

内存缓冲区常见的有三种：

1. 复制缓冲区：主从复制的 repl_backlog_buf，如果太小可能导致频繁的全量复制，影响性能。通过 replbacklog-size 来设置，默认1mb
2. AOF缓冲区：AOF 刷盘之前的缓存区域，AOF 执行 rewrite 的缓冲区。无法设置容量上限
3. 客户端缓冲区：分为输入缓冲区和输出缓冲区，输入缓冲区最大 1G 且不能设置。输出缓冲区可以设置

以上复制缓冲区和 AOF 缓冲区 不会有问题，最关键就是客户端缓冲区的问题

客户端缓冲区：指的就是我们发送命令时，客户端用来缓存命令的一个缓冲区，也就是我们向 redis 输入数据的输

入端缓冲区和 redis 向客户端返回数据的响应缓存区，输入缓冲区最大 1G 且不能设置，所以这一块我们根本不用

担心，如果超过了这个空间，redis 会直接断开，因为本来此时此刻就代表着 redis 处理不过来了，我们需要担心

的就是输出端缓冲区

我们在使用 redis 过程中，处理大量的 big value，那么会导致我们的输出结果过多，如果输出缓存区过大，会导

致 redis 直接断开，而默认配置的情况下， 其实他是没有大小的，这就比较坑了，内存可能一下子被占满，会直

接导致咱们的 redis 断开，所以解决方案有两个

1. 设置一个大小
2. 增加我们带宽的大小，避免我们出现大量数据从而直接超过了 redis 的承受能力

介绍四：服务端集群优化（集群还是主从）

集群虽然具备高可用特性，能实现自动故障恢复，但是如果使用不当，也会存在一些问题：

1. 集群完整性问题
2. 集群带宽问题
3. 数据倾斜问题
4. 客户端性能问题
5. 命令的集群兼容性问题
6. lua 和事务问题

问题1：在 Redis 的默认配置中，如果发现任意一个插槽不可用，则整个集群都会停止对外服务：

大家可以设想一下，如果有几个 slot 不能使用，那么此时整个集群都不能用了，我们在开发中，其实最重要的是

可用性，所以需要把如下配置修改成 no，即有 slot 不能使用时，我们的 redis 集群还是可以对外提供服务

问题2：集群带宽问题

集群节点之间会不断的互相 Ping 来确定集群中其它节点的状态。每次 Ping 携带的信息至少包括：

1. 插槽信息
2. 集群状态信息

集群中节点越多，集群状态信息数据量也越大，10 个节点的相关信息可能达到 1kb，此时每次集群互通需要的带

宽会非常高，这样会导致集群中大量的带宽都会被 ping 信息所占用，这是一个非常可怕的问题，所以我们需要去

解决这样的问题

解决途径：

1. 避免大集群，集群节点数不要太多，最好少于 1000，如果业务庞大，则建立多个集群。
2. 避免在单个物理机中运行太多Redis实例
3. 配置合适的 cluster-node-timeout 值

问题3：命令的集群兼容性问题

有关这个问题咱们已经探讨过了，当我们使用批处理的命令时，redis 要求我们的 key 必须落在相同的 slot 上，

然后大量的 key 同时操作时，是无法完成的，所以客户端必须要对这样的数据进行处理，这些方案我们之前已经

探讨过了，所以不再这个地方赘述了。

问题4：lua和事务的问题

lua 和事务都是要保证原子性问题，如果你的 key 不在一个节点，那么是无法保证 lua 的执行和事务的特性的，所

以在集群模式是没有办法执行 lua 和事务的

那我们到底是集群还是主从

单体 Redis（主从 Redis ）已经能达到万级别的 QPS，并且也具备很强的高可用特性。如果主从能满足业务需求

的情况下，所以如果不是在万不得已的情况下，尽量不搭建 Redis 集群