Redis崩溃背后的真相：如何避免缓存瓶颈与内存溢出？

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@小白创作中心

Redis崩溃背后的真相：如何避免缓存瓶颈与内存溢出？

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来源

https://www.webzonl.com/shujufenxi/1893.html

在高并发场景下，Redis作为常用的缓存系统，其性能瓶颈和内存溢出问题一直是开发者关注的重点。本文通过一个实际案例，深入分析了Redis崩溃的原因，并提供了具体的解决方案和预防措施，对于从事后端开发、系统架构设计以及运维工作的技术人员具有较高的参考价值。

事故回溯

事件概述

在一次典型的开发过程中，我们遇到了这样一个案例：一款广受欢迎的社交应用在白天的使用高峰期，因大量用户请求涌入，导致 Redis 的内存使用疯狂上升。在高峰时段，系统的带宽使用率一度达到了100%。这样的事情听上去不可思议，但其实相当常见。这种情况下，Redis 内存的使用情况可在短时间内迅速攀升到100%，这时出现GET SET timeout的错误，已经是不可避免的结果。

崩溃原因

大多数人以为，Redis 的崩溃是因为内存满了。然而，Redis 实际上有着完善的缓存淘汰机制。当内存使用率达到100%时，Redis 不会立即崩溃，相反，它会依靠内存淘汰策略来释放空间。可在本案例中，由于高频大KEY的调用，导致了服务器的资源被迅速耗尽，最终使得“TNT”般的崩溃悄然而至，给用户体验造成了巨大影响。

未解之谜

Redis的缓存机制

大家应该知道，Redis 的默认内存淘汰策略是volatile-lru（最近最少使用）。这意味着便只会驅逐那些设置了过期时间的键，而不涉及到没有设置过期时间的数据。这种机制在用户正常使用时表现优异，但在流量突增的情况下可能就没有那么令人放心了。举个例子，如果突然有大量的图像或媒体内容的上传请求，存储在Redis中的数据可能因内存不足而无法被及时清除，这无疑会导致性能的严重衰减。

写入与淘汰速度的矛盾

在极端情况下，写入请求的速度会显著高于数据的淘汰速度。就像一个水池，水流入的速度过快，排水的速度跟不上。根据相关数据显示，当写入速度达到1000个请求/秒，且内存临界点的淘汰策略没有起效时，Redis 将遭遇前所未有的压力，从而导致崩溃。解决这个问题的方法在于合理配置，确保淘汰机制能够在高流量的情况下仍然有效。例如，增加使用较为激进的淘汰策略，或使用Non-Blocking接入方式，可以大幅提升冗余处理中数据的有效性。

崩溃的真正原因

除了写入和淘汰的速度问题，系统配置的不当也可能导致 Redis 被强杀。比如，系统内存不足时，操作系统会采取类似 OOM Killer 的机制来主动终止 Redis 进程。为此，确保服务器有足够的资源和合理的配给策略至关重要。为避免这种情况，建议在部署中选择高内存的云服务器，并确保定期监控内存与CPU的使用率。

内存使用情况分析

内存占用分析

在高压情况下，通过查看 Redis 的 INFO memory 命令输出，我们能得到有关内存使用的关键数据。比如，假设某个 Redis 实例的 used_memory 接近 maxmemory，当 used_memory 达到1024MB，maxmemory 设置为1050MB时，便说明此实例即将达到极限。这种情况下，必须立即采取措施。例如通过增加内存、优化数据结构或使用外部存储工具来提前预防。

缓冲区问题

Redis有缓冲区的概念，主要用于临时存放命令数据。简而言之，当命令的处理速度慢于数据发送速度时，这个缓冲区中的数据就会暴增。一旦引发缓冲区溢出，程序就会出现响应延迟，甚至阻塞，导致用户的请求跌入深渊。

为了管理这个问题，建议在设计应用时遵循良好的数据结构设计准则，确保大数据不至于无节制地崩溃。例如，合理压缩和序列化数据内容，减少单次发送的数据量，以减少缓冲区负担。

内存激增的原因

最终导致内存激增的主要原因在于过期键处理。当大量键设置了相似的过期时间，这会引起 Redis 同时对于多个键的处理，极易触发阻塞条件。在实践中，尽可能减少同时设置大量过期键的操作，比如可以通过定时策略，避免同一秒内设置大量过期键而引发的瓶颈。