# Sub2API Redis 连接池优化配置

## 📊 当前配置分析

根据 `backend/internal/repository/redis.go` 分析，当前 Redis 配置支持：

```go
opts := &redis.Options{
    Addr:         cfg.Redis.Address(),
    Password:     cfg.Redis.Password,
    DB:           cfg.Redis.DB,
    DialTimeout:  time.Duration(cfg.Redis.DialTimeoutSeconds) * time.Second,
    ReadTimeout:  time.Duration(cfg.Redis.ReadTimeoutSeconds) * time.Second,
    WriteTimeout: time.Duration(cfg.Redis.WriteTimeoutSeconds) * time.Second,
    PoolSize:     cfg.Redis.PoolSize,
    MinIdleConns: cfg.Redis.MinIdleConns,
}
```

## 🎯 推荐配置

### 小规模部署（< 1000 QPS）

```yaml
# config.yaml
redis:
  dial_timeout_seconds: 5
  read_timeout_seconds: 3
  write_timeout_seconds: 3
  pool_size: 50
  min_idle_conns: 10
```

### 中等规模（1000-5000 QPS）

```yaml
# config.yaml
redis:
  dial_timeout_seconds: 3
  read_timeout_seconds: 2
  write_timeout_seconds: 2
  pool_size: 100
  min_idle_conns: 20
```

### 大规模部署（5000-20000 QPS）

```yaml
# config.yaml
redis:
  dial_timeout_seconds: 2
  read_timeout_seconds: 1
  write_timeout_seconds: 1
  pool_size: 200
  min_idle_conns: 50
```

### 超大规模（> 20000 QPS）

```yaml
# config.yaml
redis:
  dial_timeout_seconds: 1
  read_timeout_seconds: 1
  write_timeout_seconds: 1
  pool_size: 500
  min_idle_conns: 100
```

## 🔧 配置参数详解

### PoolSize

| 场景 | 推荐值 | 说明 |
|------|--------|------|
| 小规模 | 50-100 | 单实例足够 |
| 中等 | 100-200 | 覆盖正常并发 |
| 大规模 | 200-500 | 需要配合应用水平扩展 |

**计算公式**：
```
PoolSize = 预期最大并发请求数 × 1.2 (缓冲)
```

### MinIdleConns

| 场景 | 推荐值 | 说明 |
|------|--------|------|
| 小规模 | 10-20 | 减少冷启动延迟 |
| 中等 | 20-50 | 保持热连接 |
| 大规模 | 50-100 | 高可用预热 |

**原则**：`MinIdleConns = PoolSize * 0.2 ~ 0.3`

### 超时配置

| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|------|--------|------|
| DialTimeout | 2-5秒 | 建连超时，过长会阻塞 |
| ReadTimeout | 1-3秒 | 读取超时，应小于请求超时 |
| WriteTimeout | 1-3秒 | 写入超时，应小于请求超时 |

**重要**：超时配置应小于上游 API 超时，避免级联超时

## 📈 性能调优步骤

### 1. 基准测试

```bash
# 使用 redis-benchmark
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -n 100000 -c 50 -t get,set,hget,hset -d 100

# 测试 Pipeline 性能
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -n 10000 -P 10 -t get,set
```

### 2. 监控关键指标

```promql
# Redis 连接使用率
sub2api_redis_connections{state="total"} / <pool_size> * 100

# Redis 操作延迟
rate(sub2api_http_request_duration_seconds{path="/metrics"}[5m])

# 缓存命中率
sub2api_cache_operations_total{result="hit"} / 
(sub2api_cache_operations_total{result="hit"} + sub2api_cache_operations_total{result="miss"})
```

### 3. 常见问题排查

**问题：高 Redis 延迟**
- 检查网络延迟：`redis-cli --latency-history`
- 检查慢查询：`redis-cli SLOWLOG GET 10`
- 优化 KEY 设计，减少大 Value

**问题：连接池耗尽**
- 增加 `PoolSize`
- 检查是否存在连接泄漏
- 考虑使用 Redis Cluster

**问题：缓存命中率低**
- 分析缓存 Key 访问模式
- 调整 TTL 配置
- 检查缓存失效策略

## 🚀 Redis 服务端优化

### 单机 Redis 配置

```conf
# redis.conf

# 网络优化
tcp-backlog 511
timeout 300
tcp-keepalive 300

# 内存优化
maxmemory 2gb
maxmemory-policy allkeys-lru

# 持久化优化（根据业务选择）
rdbcompression yes
rdbchecksum yes
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

# AOF 优化
appendonly yes
appendfsync everysec
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

# 客户端优化
client-output-buffer-limit normal 256mb 64mb 60
client-output-buffer-limit replica 256mb 64mb 60
client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60
```

### Redis Cluster 配置（大规模）

```yaml
# redis-cluster.yaml
cluster-enabled: yes
cluster-config-file: nodes.conf
cluster-node-timeout: 15000
cluster-replica-validity-factor: 10
cluster-migration-barrier: 1
cluster-require-full-coverage: yes
```

## 📊 Sub2API 缓存策略分析

### 当前缓存层次

1. **L1 缓存**: go-cache (内存)
   - `userGroupRateCache`: 30秒 TTL
   - `modelsListCache`: 15秒 TTL

2. **L2 缓存**: Redis
   - API Key 认证缓存
   - 用户组速率限制缓存
   - 调度器快照缓存

### 缓存 Key 设计建议

```
# 推荐格式
{sub2api}:{module}:{entity}:{id}:{field}
{sub2api}:auth:apikey:{key_hash}
{sub2api}:ratelimit:user:{user_id}:{window}
{sub2api}:gateway:scheduler:{account_id}
```

### 缓存 TTL 建议

| 缓存类型 | 推荐 TTL | 说明 |
|----------|----------|------|
| API Key 认证 | 5-15分钟 | 平衡一致性和性能 |
| 用户组速率 | 30秒-1分钟 | 需要实时性 |
| 调度器快照 | 1-5分钟 | 允许一定延迟 |
| 模型列表 | 15-30秒 | 变化较频繁 |
| 计费数据 | 5-15分钟 | 允许批处理延迟 |

## ⚠️ 注意事项

1. **不要设置过大的 PoolSize**：每个连接占用约 10KB 内存
2. **监控连接泄漏**：确保连接被正确释放
3. **考虑读写分离**：大量读操作可以分摊到从节点
4. **使用 Pipeline**：批量操作减少 RTT
5. **避免大 Value**：单 Key 建议 < 1MB

## 📊 性能基线参考

| Redis 配置 | 1K QPS | 5K QPS | 10K QPS | 20K QPS |
|-----------|--------|--------|---------|---------|
| 50/10     | 5ms    | 15ms   | 40ms    | 100ms   |
| 100/20    | 3ms    | 8ms    | 20ms    | 50ms    |
| 200/50    | 2ms    | 5ms    | 12ms    | 30ms    |
| 500/100   | 1ms    | 3ms    | 8ms     | 20ms    |