ElastiCache 内存使用在集群模式下不平衡

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造成这种行为的原因可能有多种。以下是一些需要考虑的典型要素和要采取的行动：

密钥分发：ElastiCache 使用密钥哈希来存储来自 Redis 分片的数据。不均匀的分片利用率可能是由于数据访问模式的偏差造成的，其中某些键的使用频率明显高于其他键。查看应用程序中的密钥分配和数据访问模式。如果可能的话，设计您的应用程序以更公平地在键之间传播数据。

缓存关联性：应用程序的缓存关联性可能会导致分片消耗不均匀，其中某些键更频繁地一起访问。 Redis 将相似的键存储在同一个分片上，这会导致这种情况发生。如果您的数据模型或应用程序逻辑造成分片消耗不均匀，请考虑对其进行优化以降低缓存关联性。

ElastiCache for Redis 分片重新平衡操作不会立即发生。它在后台自动且逐渐发生。集群可能需要一些时间才能达到平衡状态，具体取决于数据量和访问模式。要确定分片使用平衡是否随着时间的推移而改善，您可以密切关注集群的状况。

集群配置：验证集群是否设置了适当数量的节点和分片。如果您配置了三个分片，每个分片包含三个节点，那么您总共应该有九个节点。确保每个节点都完好并正确链接到集群。

内存和驱逐策略：验证频繁使用的分片是否面临内存压力并遭受大量驱逐。如果由于内存限制而经常被迫逐出数据，则分片可能会承受更大的负担。您可能必须更改逐出规则和缓存大小，或者考虑使用更大的实例类型。

监控和指标：要了解集群的活动，请利用 ElastiCache 的监控和 CloudWatch 指标。在每个单独的分片上，查找 CPU、RAM 和缓存命中和未命中的指标。该信息可用于定位性能瓶颈。

将数据写入缓存时，请考虑您的数据分布计划。如果您使用一致散列，请确保密钥尽可能均匀地分散在可用分片中。应避免一小部分键主导分片。

扩展注意事项：为了更有效地处理工作负载，您可能需要根据您的使用案例和流量模式，通过添加更多分片或节点来扩展 ElastiCache 集群。

缓存分段：为了更均匀地分配工作负载，您有时可能需要将缓存数据划分到多个 ElastiCache 集群中。