Redis入门完整教程：CacheCloud是什么？

article/2025/10/18 10:25:01

如果让你去运维大规模的Redis节点，例如数千个
Redis节点、数百台机器、数百个业务支撑，会遇到什么问题吗？很明显就
是缺少一个好的可视化运维平台。本节首先分析如果没有好的运维平台可能
存在的问题，接着介绍Redis开源私有云平台CacheCloud。

13.1.1　现有问题
1.部署成本
我们在第9章和第10章详细讲解了Redis Sentinel和Redis Cluster的安装、
配置、部署、运维。以Redis Cluster为例子，虽然Redis的作者开发了redis-
trib.rb这样的工具帮助我们快速构建和管理Redis Cluster，但是每个Redis节
点仍然需要手工配置和启动，相对来说还是比较繁琐的，而且由于是人工操
作，所以存在一定的错误率。例如作为一个Redis运维人员，管理几百上千
个Redis节点是很正常的事，如果单纯手工安装配置，既耗时又容易出错。

2.实例碎片化
关系型数据库（例如Oracle、MySQL）发展很多年已经非常成熟，会有
专职的DBA人员管理，运维流程和监控平台相对成熟稳定。对于像Redis这
样的NoSQL数据库，很多公司没有专职人员来维护，于是就会出现一种现
象：Redis由各个业务组来维护，造成Redis散落在各个机器上，没有整体的
管理。并且存在着很多由于业务收缩或者下线无人管理的Redis节点。高效
的做法应该是提供统一管理和监控的Redis平台，用于管理机器、集群、节
点、用户等资源并做好全方位监控，防止各种“私搭乱建”造成的混乱现象。
3.监控、统计和管理不完善
Redis Live [1] 等工具虽然提供了可视化的方式来监控Redis的相关数据，
但是如果从功能全面性上还是不够的，例如Redis2.8之后提供的Redis
Sentinel和Redis3.0提供的Redis Cluster，目前的开源工具没有提供较好的支
持，而且对于Redis info中的某些重要指标也没有实现很好的监控和报警功
能。

4.运维、经济成本
业务组运维Redis会造成如下三个问题：
·业务组的开发人员可能更加善于使用Redis实现各种功能，但是没有足
够的精力和经验来维护好Redis。
·各个业务组的Redis较为分散地部署在各自服务器上，造成机器利用率
较低，出现大量闲置资源，同时监控和运维无法有效支撑。
·各个业务组的Redis使用各种不同的版本，不便于管理和交互。
所以，应该由一些在Redis运维方面更有经验的人来维护，使得开发者
更加关注于Redis使用本身，这样开发和运维可以各自做自己擅长的事情。
[1] https://github.com/nkrode/RedisLive
13.1.2　CacheCloud基本功能
笔者团队于2016年在GitHub上正式开源了Redis的私有云平台
CacheCloud [1] ，它实现多种Redis类型（Redis Standalone、Redis Sentinel、
Redis Cluster）的自动部署、解决Redis节点碎片化现象，提供完善的统计、
监控、运维功能，减少运维成本和误操作，提高机器的利用率，提供灵活的
伸缩性，可方便地接入客户端，对于Redis的开发和运维人员非常有帮助。
整体功能架构如图13-1所示。

CacheCloud于2014年9月在搜狐视频正式上线，期间每天的平均命令调
793
用量约为200亿次，有1000个以上的Redis节点，100台以上的机器，服务着
公司几十个项目。
截止到本书截稿，CacheCloud在GitHub的star数量已经超过了1500，目
前已经在几十家公司上线使用 [2] ，得到了许多Redis开发和运维人员的欢迎
和认可。
CacheCloud提供的主要功能如下：
·监控统计：提供了机器、应用、实例下各个维度数据的监控和统计界
面。
·一键开启：Redis Standalone、Redis Sentinel、Redis Cluster三种类型的
应用，无需手动配置初始化。
·Failover：支持Redis Sentinel、Redis Cluster的高可用模式。
·可伸缩性：提供完善的垂直和水平在线伸缩功能。
·完善运维：提供自动化运维功能，避免纯手工运维出错。
·方便的客户端：方便快捷的客户端接入，同时支持客户端性能统计。
·元数据管理：提供机器、应用、实例、用户信息管理。
·流程化：提供申请、运维、伸缩、修改等完善的处理流程。
·一键导入：一键导入已经存在的Redis。
·迁移数据：Redis Standalone、Redis Sentinel、Redis Cluster、AOF、

RDB可进行数据迁移。
[1] https://github.com/sohutv/cachecloud
[2] https://github.com/sohutv/cachecloud#cc9