去哪兒網Redis高并發實戰：從問題定位到架構升級

在互聯網行業競爭日益激烈的當下，高并發場景下的系統性能優化一直是技術團隊面臨的重要挑戰。對于去哪兒網這類在線旅游平臺來說，節假日期間的流量高峰更是對系統架構的嚴峻考驗。本文將深入剖析去哪兒網在五一假期期間，針對Redis高并發問題的實戰解決方案，從問題定位、優化策略到架構升級，全方位展現整個優化過程。

一、案例背景：五一假期流量峰值挑戰

1.1 業務場景

去哪兒網作為國內領先的在線旅游平臺，提供機票預訂、酒店預訂、旅游攻略等多種服務。在五一假期這樣的旅游旺季，平臺的業務流量呈現爆發式增長。其中，機票搜索、酒店推薦等核心接口的日請求量突破5億大關，支撐這些業務的Redis集群QPS（每秒查詢率）更是達到了驚人的80萬。如此龐大的訪問量，對Redis集群的性能和穩定性提出了極高的要求。

在機票搜索業務中，用戶頻繁查詢航線價格日歷，這使得與價格日歷相關的Redis key訪問量極為集中；酒店推薦接口則需要快速獲取酒店的各類信息，同樣依賴Redis緩存來提升響應速度。Redis作為內存數據庫，憑借其高性能、高并發的特點，成為了去哪兒網緩存數據的首選方案，但在極端流量下，也暴露出了一系列問題。

1.2 核心問題

隨著流量的持續攀升，Redis集群出現了嚴重的性能瓶頸。首先，熱點航線價格日歷key的訪問過于集中，導致承載這些key的單節點CPU使用率飆升至90%。過高的CPU負載使得該節點處理請求的能力大幅下降，不僅影響了自身的響應速度，還可能導致整個集群的性能波動。

其次，緩存雪崩問題給系統帶來了巨大壓力。由于大量緩存數據同時過期，瞬間產生的大量請求無法從Redis獲取數據，只能回源到數據庫（DB）。DB回源QPS超過4000，遠超其正常承載能力，接口響應時間也從正常的幾十毫秒延長至500ms以上，用戶體驗急劇下降。如果不及時解決這些問題，可能會導致用戶流失，對業務造成嚴重影響。

二、問題定位與分析

2.1 熱點key識別

為了找出導致單節點CPU過高的原因，技術團隊首先進行了熱點key的識別。通過使用redis-cli --bigkeys命令，對Redis集群中的key進行掃描分析。該命令能夠快速找出占用內存較大的key以及訪問頻率較高的key。

經過掃描發現，像flight:price:calendar:CN-SHA這樣與熱點航線價格日歷相關的key，其訪問占比超過了30%。這些熱點key的集中訪問，使得負責存儲它們的Redis節點負載過重，成為了系統性能的瓶頸。

2.2 慢查詢分析

除了熱點key問題，慢查詢也是影響Redis性能的重要因素。去哪兒網技術團隊開啟了Redis的慢查詢日志功能，對執行時間較長的命令進行分析。分析結果顯示，大量的HGETALL操作耗時超過10ms，而Redis是單線程模型，這些耗時較長的操作會阻塞其他請求的執行，導致整體響應速度變慢。

HGETALL命令用于獲取哈希表中的所有字段和值，在實際業務中，可能并不需要一次性獲取所有數據，這種過度的數據獲取方式不僅浪費了資源，還降低了系統的并發處理能力。

三、優化策略與實施

3.1 熱key多副本拆分

針對熱點key訪問集中的問題，去哪兒網采用了熱key多副本拆分的策略。以flight:price:calendar:CN-SHA這個熱點key為例，將其拆分為10個副本，分別命名為flight:price:calendar:CN-SHA:0 到 flight:price:calendar:CN-SHA:9。

在客戶端訪問時，通過hash(userId) % 10的方式，將用戶請求隨機分配到這10個副本上。這樣一來，原本集中在一個節點上的流量就被分散到了10個節點，有效降低了單個節點的負載壓力。通過這種方式，不僅提升了系統的并發處理能力，還增強了系統的穩定性。

3.2 邏輯過期+異步刷新

為了解決緩存雪崩問題，去哪兒網引入了邏輯過期+異步刷新的機制。在緩存數據結構中新增logical_expire_time字段，用于記錄數據的邏輯過期時間，同時將物理TTL（生存時間）設置為24小時。

當系統檢測到logical_expire_time < now時，并不會立即阻塞請求去更新數據，而是觸發一個異步任務來刷新數據。在異步任務刷新數據的過程中，請求仍然可以獲取到舊數據，這樣就避免了大量請求同時回源到數據庫，有效防止了緩存雪崩的發生。通過這種方式，保證了系統在緩存數據更新過程中的高可用性和穩定性。

3.3 本地緩存前置

為了進一步減少對Redis的訪問量，去哪兒網在客戶端引入了本地緩存。選用Caffeine作為本地緩存框架，對熱門航線數據進行緩存，設置TTL為10分鐘。Caffeine具有高性能、低內存占用等特點，非常適合在客戶端使用。

通過引入本地緩存，大量對熱門航線數據的請求可以直接從本地緩存中獲取，命中率達到了85%。這不僅減輕了Redis集群的壓力，還顯著提升了接口的響應速度，為用戶提供了更好的使用體驗。

四、架構升級與監控完善

4.1 集群拆分

隨著業務的不斷發展，Redis集群中的資源競爭問題日益突出。為了解決這一問題，去哪兒網對Redis集群進行了拆分，按照業務維度將其拆分為機票、酒店、攻略3個Cluster集群。

通過集群拆分，不同業務的數據存儲在不同的集群中，避免了資源的相互競爭。例如，機票業務的流量不會影響到酒店業務的性能，每個集群可以根據自身業務的特點進行針對性的優化和擴展。這種架構設計不僅提升了系統的性能，還增強了系統的可維護性和擴展性。

4.2 監控體系建設

為了及時發現和解決系統中出現的問題，去哪兒網構建了完善的監控體系，選用Prometheus作為監控工具。Prometheus能夠實時采集和存儲Redis集群的各項指標數據，并提供強大的查詢和告警功能。

監控的關鍵指標包括QPS、命中率、慢查詢數、內存使用率等。通過對這些指標的實時監控，技術團隊可以及時了解Redis集群的運行狀態。同時，設置了告警規則，當CPU使用率超過80%、命中率低于70%時，系統會自動觸發告警，通知相關人員進行處理。這樣一來，能夠在問題發生的第一時間做出響應，保障系統的穩定運行。

4.3 大key治理

大key不僅會占用大量的內存空間，還會影響Redis的性能。去哪兒網制定了大key治理方案，定期對Redis中的大key進行掃描。對于像粉絲列表等數據量大的key，將其拆分為多個子key，確保每個key的大小不超過1MB。

通過大key治理，減少了內存碎片的產生，提高了內存的利用率，同時也降低了大key對系統性能的影響，進一步提升了Redis集群的整體性能。

五、優化效果對比

經過一系列的優化和架構升級，去哪兒網Redis集群的性能得到了顯著提升。以下是優化前后各項指標的對比：

指標	優化前	優化后
單節點CPU峰值	90%	35%
緩存命中率	68%	96.5%
DB回源QPS	4200	380
接口響應時間	320ms	65ms

從數據可以看出，單節點CPU峰值從90%下降到35%，有效解決了熱點key導致的CPU過高問題；緩存命中率從68%提升到96.5%，大幅減少了對數據庫的訪問；DB回源QPS從4200降至380，極大減輕了數據庫的壓力；接口響應時間從320ms縮短至65ms，顯著提升了用戶體驗。

六、總結與展望

去哪兒網在Redis高并發實戰中的優化經驗，為其他面臨類似問題的互聯網企業提供了寶貴的參考。通過熱點key多副本拆分、邏輯過期+異步刷新、本地緩存前置等優化策略，以及集群拆分、監控體系建設、大key治理等架構升級措施，成功解決了五一假期流量峰值下的性能瓶頸問題。

未來，隨著業務的持續增長和用戶需求的不斷變化，去哪兒網將繼續關注Redis技術的發展，探索更多優化方案和架構創新，進一步提升系統的性能和穩定性，為用戶提供更加優質的服務。同時，也會將這些實踐經驗應用到更多的業務場景中，推動整個技術團隊的能力提升。