Redis那些设计上的问题越来越明显，很多场景下开始暴露出不少缺陷和不足

主要来源于知乎、掘金、CSDN等技术社区上多位开发者和架构师的讨论与文章，以下是对这些普遍观点的直接汇总：**

很多人提到Redis最核心的问题是其“全内存”特性，虽然内存越来越便宜，但当数据量真正大到一定程度，比如几百GB甚至TB级别时，全内存的成本会变得非常高昂，这不仅仅是硬件成本，还包括运维成本，相比之下，一些新型的键值存储数据库或时序数据库提供了“内存+磁盘”的混合存储模式，热数据放内存，冷数据自动降级到磁盘，在保证大部分性能的同时，极大地降低了成本，Redis虽然通过持久化（RDB/AOF）机制将数据写入磁盘，但它在运行时所有数据必须驻留在内存中，这个设计在应对海量数据场景时显得不够经济。

Redis在持久化机制上存在权衡和风险，它提供了两种主要的持久化方式：RDB快照和AOF日志，但无论选择哪一种，都有明显的缺点，如果选择RDB，它是在某个时间点创建整个数据库的快照，如果服务器在两次快照之间宕机，那么最后一次快照之后的所有数据都会丢失，数据可靠性不高，如果选择AOF，它会记录每一个写操作，数据安全性更高，但AOF文件会持续增长，重写过程（rewrite）即使是在后台进行，也可能对性能造成压力，尤其是在磁盘IO性能不佳的机器上，重写期间可能会引起服务短暂停顿，虽然可以配置为“每秒同步”或“每个操作同步”，但这又会在性能和数据安全之间进行艰难取舍，很多人觉得这个设计不够优雅，总需要小心翼翼地配置和监控。

第三个经常被诟病的问题是单线程模型的局限性，Redis在处理网络请求和执行命令时是单线程的，这避免了锁的竞争，使得Redis非常高效，但这个模型的另一面是，它害怕“慢查询”，任何一个耗时的操作，比如对一个包含百万元素的Set求交集（SINTER），或者误用了KEYS *命令，都会阻塞整个实例，导致所有其他请求的延迟飙升，甚至服务不可用，虽然新版本引入了多线程来处理一些IO任务，但核心的命令执行依然是单线程，在高并发且命令复杂度不可控的场景下（比如作为缓存时，可能被复杂查询穿透），这个设计就成了一个不稳定因素。

第四点是功能单一性带来的架构复杂性，Redis是一个非常纯粹的“数据结构服务器”，它擅长做缓存、简单的消息队列、排行榜等，但一旦业务逻辑变得复杂，需要用到更高级的查询（比如多条件组合查询、模糊查询）、事务支持或者更复杂的分析功能时，Redis就力不从心了，开发者往往需要结合其他组件（如Elasticsearch用于搜索，关系型数据库用于复杂查询和事务）来构建系统，这导致了系统架构变得复杂，需要维护多个组件，并处理数据一致性问题，很多人觉得，如果有一个数据库能同时提供Redis的性能和类似关系型数据库的查询灵活性就好了，所以像TiKV这样的新型数据库开始吸引眼球。

第五,在集群和分布式方面，Redis Cluster虽然提供了分片和自动故障转移的能力，但它的设计也被认为有一些“反直觉”和不够完善的地方，它采用了一种叫做“哈希槽”的分片方式，但客户端需要感知集群拓扑，或者通过支持集群的客户端库来访问，这增加了客户端的复杂度，Redis Cluster的扩容和缩容过程相对繁琐，尤其是在进行数据迁移时，对性能有一定影响，并且需要谨慎操作，相比一些原生分布式设计、对应用透明的数据库（如Cassandra），Redis Cluster的运维复杂度更高。

很多人提到内存管理的问题，当内存用尽时，Redis会根据配置的淘汰策略（如LRU、LFU）来删除数据，但这是一种被动的、影响业务的行为，一旦触发内存淘汰，就意味着有些数据被强制清除了，可能会引起缓存穿透等问题，Redis的内存碎片化问题也比较突出，虽然有一定机制可以整理碎片，但通常需要手动执行MEMORY PURGE命令或重启实例，这在生产环境中是有风险的，持续运行的服务，其内存碎片率可能会逐渐升高，导致实际可用的内存小于物理内存。