場景：前提為多業務使用的是同乙個redis，多業務間用redis，會出現很多快取key，根本沒法知道哪些key是屬於哪個業務的，如：key： user:1000、user:book、book、user:like:book、book:user；甚至會出現key衝突。
解決方案：就是強制在方法中，要開發人員賦予業務區分，每個業務都是在開發前，管理人員定下來的，這個管理就比較簡單了。以業務簡碼作為redis key的字首。
場景： 我們在開發web服務時，會用類似jedis客戶端連線redis伺服器，會在配置檔案中加入redis集群位址。不過當系統遇到redis負載太高，或者redis的資料需要擴容，就需要增加redis伺服器。這時就需要重新把配置檔案中的redis集群更改，再重啟應用。
解決方案：原理比較簡單，就是程式如果能夠知道redis集群位址產生了變化，重新設定一下jedis客戶端的連線配置。現在的問題就是如何知道redis集群位址發生了改變？
我們可以採用把redis的集群位址配置在zookeeper中，應用在啟動的時候，獲取zk上的集群位址的值，進行初始化。如果想要改變集群位址，要在zk上面進行設定。
場景：因為不同的業務，不同的團隊，不同的開發人員在真實業務場景中，我們管理者是無法避免bug存在的，也無法**線上會發生什麼樣的問題？如：發現redis集群有不穩定情況，cpu負載非常高，那我們怎麼知道是哪個業務導致的呢？
解決方案:
1. 問題本質： 發現異常這個問題，其實就是乙個監控的問題，我們需要把各個客戶端使用redis的情況進行監控。怎麼監控？ 需要乙個監控工具，這個監控工具網上有幾個，推薦使用小公尺的open-falcon。
2. redis使用：再使用aop攔截redis操作類，攔截redis操作，把相關資料進行封裝。每隔1分鐘把這些資料上報到open-falcon平台中。具體監控什麼資料，由業務決定，一般要把設定的key，業務，操作時長，哪個客戶端ip發起的，都需要監控。在可以設定相關的報警規則，如：某個key一直被呼叫，在一段時間內操作次數太高。這樣就可以方便排查哪些key導致cpu負載太高，就可以去看一下設定這個key的**，有沒有什麼問題？是不是死迴圈等問題？
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