K8s（Kubernetes）与Redis结合使用时，确实能够有效应对高并发场景。K8s提供了强大的容器编排能力，包括自动扩展、负载均衡和自愈能力，而Redis本身就是一个高性能的内存数据库，特别适合用于高并发的读写操作。以下是具体介绍：
K8s对高并发的支持
- 自动扩展：K8s可以根据负载情况自动扩展应用程序的副本数量，以应对高并发请求。
- 负载均衡：通过Service资源类型，K8s可以实现内置的负载均衡，将流量分发到多个Redis实例上。
- 自愈能力：K8s能够自动检测并恢复故障的Pod，确保服务的高可用性。
Redis Cluster的特性
- 自动分片和数据迁移：Redis Cluster将数据分布在多个节点上，自动处理数据的分片和迁移，以保持数据的均衡分布。
- 高可用性：通过主从复制机制，每个主节点都有若干个从节点，实现故障自动转移。
- 负载均衡：客户端可以直接连接到任意节点，节点之间会自动转发请求，实现负载均衡。
优化建议
- 分key策略：对于超高并发的热点key，可以采用分key策略，将热点key拆分成多个小key，分散到不同的Redis节点上，以减轻单个节点的压力。
- 资源管理：合理配置CPU、内存和网络资源，确保Redis实例有足够的资源来处理高并发请求。
综上所述，结合K8s和Redis的特性，以及适当的优化策略，可以有效地应对高并发场景。