Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群模式下，数据（以及相应的访问请求和负载）在各个分片（Shard）之间分布严重不均匀的现象。这会导致部分节点成为热点或超载，而其他节点资源闲置，最终引发性能瓶颈、高延迟、内存溢出、主从切换失败甚至节点宕机。

以下是 Redis 数据倾斜的常见原因、检测方法以及解决方案：

键分布不均：
- 哈希槽映射不均： Redis 集群使用 CRC16 算法计算键的哈希槽（Slot）。如果键的设计不合理，导致大量键被映射到同一个或少量几个哈希槽中（这些槽恰好在同一节点）。
- 键名使用特定模式： 例如大量键使用相同的固定前缀 + 流水号（user:1000:order:1, user:1000:order:2...）。如果 CRC16 算法对这类前缀敏感，可能导致哈希槽集中。
- 哈希标签（Hash Tag）滥用： Redis 允许用 {...} 定义哈希标签，确保带相同标签的键分配到同一个槽。如果标签过于集中或所有键都使用同一个标签，所有数据会被打到一个节点上。正确使用能聚合数据，滥用则导致严重倾斜。
大 Key（Big Key）：
- 单个 Key 的大小远超平均值（如几百KB、几MB甚至更大）。常见于：
  - 大字符串（大缓存对象、序列化数据）
  - 元素数量巨大的集合（Set/Hash/List/Sorted Set）
- 这个大 Key 及其相关操作会消耗所在节点不成比例的内存、网络带宽和 CPU。
热 Key（Hot Key）：
- 某个或某几个特定 Key 的访问频率（QPS）远高于其他键。即使数据大小正常，极高的并发访问也会使其所在节点成为计算和网络流量的瓶颈。
配置或路由问题：
- 集群配置错误（如节点数少、槽分配不均）
- 客户端使用非集群感知的驱动或不正确路由逻辑

Redis 监控工具：
- Redis 自带命令：
  - CLUSTER NODES：查看所有节点信息、状态、分配的哈希槽范围。
  - CLUSTER SLOTS：详细列出哈希槽与节点的映射关系。
  - INFO memory + INFO keyspace（在特定节点上执行）：对比不同节点的 used_memory 和键数量。
  - MEMORY USAGE <key>（检查特定 Key 的大小）
  - redis-cli --bigkeys（找出实例中的大 Key，需谨慎在线上使用，避免阻塞）
  - redis-cli --hotkeys（需要开启 maxmemory-policy，找出访问频率高的 Key）
- 图形化工具：
  - RedisInsight (官方可视化工具，强烈推荐)
  - Grafana + Prometheus（配置 Redis Exporter）
  - 云服务商提供的监控控制台（如阿里云、腾讯云的 Redis 监控）
分析指标：
- 各节点的内存使用率（差异巨大）
- 各节点的 CPU 使用率（某个节点持续高负载）
- 各节点的网络输入/输出流量（不均衡）
- 各节点的键数量差异巨大
- 慢查询日志中高频出现访问特定 Key 的操作

优化键设计：
- 避免使用可能导致哈希冲突的单一固定前缀。
- 合理使用哈希标签： 只在需要将强关联数据放在同一个节点时才使用 {tag}，并确保标签分散度高（例如，不要所有键都用 {user123}）。
- 引入随机后缀或分散因子，使键名更加均匀。
集群扩容： 增加分片（主节点）数量。当节点数增加时，集群会自动重新分配哈希槽（需要迁移数据）。扩容是解决分布不均的根本方法。
手动迁移哈希槽（高级）：
- 使用 CLUSTER SETSLOT <slot> IMPORTING <node-id> 和 CLUSTER SETSLOT <slot> MIGRATING <node-id> 结合 MIGRATE 命令手动移动倾斜的槽到负载低的节点。操作复杂且有风险，通常由自动化工具完成或在专业指导下进行。
- 云服务商通常提供在线扩容和槽迁移功能，操作更简单安全。

识别与拆分：
- 使用 --bigkeys 或内存分析找到大 Key。
- 拆分：
  - 超大 Hash/Set：拆分成多个小的键（如 user:1000:profile:base, user:1000:profile:contact），通过组合读取。
  - 超大 List：拆成多个列表或考虑使用多个 Key。
  - 超大 String：检查是否可压缩或拆分存储（例如分段存储）。
  - Sorted Set：考虑按分数范围或业务维度拆分。
压缩值： 对文本型内容使用压缩算法（如 snappy, gzip）。
异步处理： 如果大 Key 的值不需要强实时性，可以考虑异步计算后存入。
选择合适的结构： 避免滥用一种数据结构。
删除/过期： 如果数据已无价值，及时清理或设置 TTL。

本地缓存（Client-Side Caching）： 在应用层（靠近业务逻辑的地方）对热 Key 进行缓存（如 Guava Cache, Caffeine）。需注意缓存一致性问题（可通过 Redis Pub/Sub 或过期机制处理）。这是解决读热 Key 最有效、成本最低的方案。
增加副本：
- 如果热 Key 主要是读取操作，可以为热点所在的主节点多挂几个从节点分担读压力。客户端采用读写分离策略读从库。
- 注意： 写操作仍需落到主节点，纯写热 Key 仍需其他方法。
二级缓存： 在 Redis 层之前再增加一层缓存（例如另一组 Redis 实例/Memcached），专门存放这些热 Key。复杂度较高。
使用代理分片/分片代理：
- 在 Redis 集群前架设代理层（如 Twitter 的 Twemproxy, Codis, 或云服务商的 Proxy 如阿里云 Tair、腾讯云 CKV），并在代理层实现热 Key 的自动探测和复制分发（将单个热 Key 的读请求分发到集群中的多个节点，该 Key 的数据在这些节点上冗余存储）。这是解决极端热 Key 的高阶方案，会带来额外的数据一致性和管理复杂性。
数据冗余： 业务层将热 Key 复制多份存储在不同键名下（如 hotkey_v1, hotkey_v2 等），由客户端随机读取或代理层分配。管理成本高。
优化查询： 检查是否可以优化减少对热 Key 的访问频率。

诊断先行： 确定是键分布不均、大 Key 还是热 Key（或组合） 导致倾斜，方法不同。
对症下药：
- 分布不均/容量不足：优化键名设计 + 集群扩容是核心。
- 大 Key：找出来，拆掉、压缩或删除。
- 读热 Key：本地缓存 + 增加副本读分离是首选。
- 写热 Key/极端热 Key：考虑代理分片或二级缓存等复杂方案。
预防为主： 设计阶段关注键结构，避免大 Key，监控常态化。