Server Load描述
在Redis的官方介绍中，Server Load指标是如果此计数器达到 100，则意味着 Redis 服务器已达到性能上限并且 CPU 无法更快地工作。 它受Memory， CPU, Connections， Operations（操作数）， 网络写入/写出，需执行的指令等因素影响。
引起Service Load高的情况有
- Memory达到当前Redis级别使用上限，可以根据指标Memroy来查看。
- CPU限制： 。
- 带宽限制：如果请求受服务器或客户端上的带宽限制的约束，则需要更长的时间才能完成，因此可能会导致超时。
- 连接数限制：每一次建立新的连接都是一次昂贵的操作，所以如果瞬间连接数升高且过多，都会引起Service Load升高。
Server Load高引发的后果
服务器可能会减慢响应速度，且无法跟上请求速率。如果看到高 Redis 服务器负载，则会在客户端看到超时异常。
示例1：使用KEYS命令或者SCAN（扫描全库）而导致Server Load高，引起新的连接无法建立
由于KEYS命令是时间复杂度为O(N)的命令，Redis是单线程工作的，KEYS会阻塞其他命令的执行，所以不建议使用KEYS。一般情况下会使用SCAN，一次scan命令是时间复杂度为O(1)的，但是如果进行full scan的话，那时间复杂度和KEYS是一样的，为O(N)。所以也要避免做full scan。
(执行SCAN命令的耗时，耗时2.5秒，非常耗时)
根据文档Redis SCAN介绍(https://redis.io/commands/scan) 命令执行一次是会返回一些数据和一个光标值的，在下一次调用时指定该光标值，直到光标值返回为0。所以在调用SCAN时候需要谨慎使用。
参考资料
https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/azure-cache-for-redis/cache-how-to-monitor
https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-cache-for-redis/cache-troubleshoot-server#high-cpu-usage-or-server-load
https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-cache-for-redis/cache-best-practices
Redis SCAN：https://redis.io/commands/scan
集群中keys的分布是使用哈希算法处理的，如果客户指定了Keys相同的部分进行哈希操作，那这些key会被放到同一分片，具体可以参考：https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-cache-for-redis/cache-how-to-premium-clustering#how-are-keys-distributed-in-a-cluster