由于我们网站上的大量负载增加，redis现在正努力应对峰值负载，因为redis服务器实例达到100％CPU（在八个内核之一上）导致超时。

我们已将客户端软件更新为ServiceStack V3（来自BookSleeve
1.1.0.4），并将redis服务器升级至2.8.11（来自2.4.x）。我之所以选择ServiceStack，是因为存在使用ServiceStack.Redis
的Harbour.RedisSessionStateStore。我们之前将AngiesList.Redis与BookSleeve一起使用，但是我们也经历了100％的经历。

我们有八个Redis服务器配置为主/从树。一台用于会话状态的服务器。其他用于数据缓存。一个主设备，其中两个主设备/从设备分别连接到两个从设备。

当服务器在100％CPU上开始阻塞时，它们的高峰时将容纳大约600个客户端连接。

我们该怎么做才能提高性能？

分片和/或StackExchange Redis客户端（据我所知，没有会话状态客户端可用…）。

还是其他呢？会话服务器的命中率也达到100％，并且未连接到任何其他服务器（数据和网络吞吐量很低）。

更新1：redis-cli INFO分析

这是运行Redis 2.8一晚后的INFO命令的输出。

# Server
redis_version:2.8.11
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:7a57b118eb75b37f
redis_mode:standalone
os:Linux 2.6.32-431.11.2.el6.x86_64 x86_64
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.7
process_id:5843
run_id:d5bb838857d61a9673e36e5bf608fad5a588ac5c
tcp_port:6379
uptime_in_seconds:152778
uptime_in_days:1
hz:10
lru_clock:10765770
config_file:/etc/redis/6379.conf

# Clients
connected_clients:299
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0

# Memory
used_memory:80266784
used_memory_human:76.55M
used_memory_rss:80719872
used_memory_peak:1079667208
used_memory_peak_human:1.01G
used_memory_lua:33792
mem_fragmentation_ratio:1.01
mem_allocator:jemalloc-3.2.0

# Persistence
loading:0
rdb_changes_since_last_save:70245
rdb_bgsave_in_progress:0
rdb_last_save_time:1403274022
rdb_last_bgsave_status:ok
rdb_last_bgsave_time_sec:0
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
aof_enabled:0
aof_rewrite_in_progress:0
aof_rewrite_scheduled:0
aof_last_rewrite_time_sec:-1
aof_current_rewrite_time_sec:-1
aof_last_bgrewrite_status:ok
aof_last_write_status:ok

# Stats
total_connections_received:3375
total_commands_processed:30975281
instantaneous_ops_per_sec:163
rejected_connections:0
sync_full:10
sync_partial_ok:0
sync_partial_err:5
expired_keys:8059370
evicted_keys:0
keyspace_hits:97513
keyspace_misses:46044
pubsub_channels:2
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:22040

# Replication
role:master
connected_slaves:2
slave0:ip=xxx.xxx.xxx.xxx,port=6379,state=online,offset=272643782764,lag=1
slave1:ip=xxx.xxx.xxx.xxx,port=6379,state=online,offset=272643784216,lag=1
master_repl_offset:272643811961
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:272642763386
repl_backlog_histlen:1048576

# CPU
used_cpu_sys:20774.19
used_cpu_user:2458.50
used_cpu_sys_children:304.17
used_cpu_user_children:1446.23

# Keyspace
db0:keys=77863,expires=77863,avg_ttl=3181732
db6:keys=11855,expires=11855,avg_ttl=3126767

更新2：twemproxy（共享）

我发现了一个有趣的组件twemproxy。据我了解，该组件可以跨多个Redis实例进行分片。

这样有助于减轻CPU负担吗？

这将为我们节省大量编程时间，但仍需要花费一些精力在每台服务器上配置3个额外的实例。因此，我希望有人在我们投入工作之前可以确认或揭穿该解决方案。