性能优化：Redis集群分布不均-导致单节点CPU使用率高--doing

1.背景

业务使用hashkey，控制key存储到哪个分片，但随着业务的发展，这一点不是很合理，有的key很大，有的key很小，整个Redis集群的CPU使用率可能很低不到10%，但某个节点的CPU使用率就很高90%，业务高峰或者抖动，就会导致该节点的CPU使用率到100%，写不进去数据，导致故障

2.优化措施

2.1 开启副本只读

使得读写分离

2.2 扩分片，尽可能使得槽位分散

redis有16384个槽位，每个key根据CRC16算法，计算得到此key分部的槽位，一个分片对应一个槽位范围
比如一分片就是【0-16383】
三分片就是【0 - 5460】、【 5461 - 10922】、【10923 - 16383】
尽可能的均分，如果未均分可能就是Redis内核或者管控层面的bug

2.3 evalsha代替eval

业务使用Redis的lua脚本进行一些计算，然后存储，eval命令每次都要解析和编译lua脚本，evalsha则不用，省去了解析和编译，但这部分降低的CPU有限

2.4 存储结构优化，lua脚本里尽可能更多的执行命令

猜想？
lua里执行十次命令和执行十次lua脚本里面只有一个命令，哪个性能更好

通过evaslsha的执行次数结果对比可以发现，当同一时刻evalsha执行的次数增多后将会影响qps