Redis突然崩溃了，紧急排查和快速恢复的那些事儿分享

（引用来源：某电商平台运维团队的经验分享）

那天晚上,我们正在准备一个大型促销活动的最后技术验证，整个系统都在高负荷试运行，突然，监控大屏上好几个核心服务的指标变成了刺眼的红色，报警短信和电话像潮水一样涌来，最要命的是，用户开始无法下单，提示“服务异常”，我们心里咯噔一下，知道出大事了。

第一时间,我们登录到服务器，用最简单的命令 redis-cli ping 尝试连接核心的Redis实例，结果返回的不是期待的 PONG，而是连接失败的错误，这下基本确定了，是Redis服务本身挂掉了，不是网络问题或者应用代码的问题。

（引用来源：团队内部事故处理手册的第一步）

我们的应急响应流程立刻启动了,第一步不是盲目地去重启，而是先“保护现场”，我们迅速在监控系统里截图，保存了崩溃前一刻的CPU、内存、磁盘IO和网络流量的历史数据，叮嘱所有开发人员，暂时不要进行任何重启操作，以免破坏可能存在的线索。

（引用来源：一次由内存不足引发的惨痛教训）

我们直奔主题：查日志，Redis的日志文件通常能找到它“临终”前想说的话，我们使用 tail -f 和 grep 命令快速搜索日志中的关键词，“OOM”（内存溢出）、 “panic”（恐慌）、 “error” 等，果然，在日志的末尾，我们看到了大量关于 “Cannot allocate memory” 的错误信息，这说明是服务器的物理内存和Swap空间都被彻底耗尽了，操作系统内核的OOM Killer（内存溢出杀手）为了保护系统不垮掉，被迫选择了“杀掉”最占内存的进程，而我们的Redis不幸中标。

（引用来源：对Redis配置的复盘分析）

找到原因就好办了,但为什么内存会爆掉呢？我们这台机器的内存配置按理说是够的，我们检查了Redis的配置文件 redis.conf，发现了一个关键设置：maxmemory 这个参数被我们设置得非常大，几乎接近了服务器总内存，本意是想充分利用资源，但同时，内存淘汰策略 maxmemory-policy 设置的是 noeviction（不淘汰），这意味着，当Redis内存使用达到上限时，它不会自动淘汰任何旧数据来腾空间，而是选择拒绝所有写入请求，等待内存被释放，但在我们这种持续高并发写入的场景下，内存只进不出，很快就冲破了极限，连操作系统都受不了了。

（引用来源：快速恢复的决策过程）

情况清楚了,现在要快速恢复服务，我们面临两个选择：一是直接重启Redis，二是先扩资源再重启，直接重启最快，但风险是重启后，所有数据会从磁盘重新加载到内存，这个过程本身也需要消耗大量内存，很可能在加载中途再次因为内存不足而崩溃，形成死循环。

为了保险起见,我们决定采用更稳妥的方案：先临时给服务器扩容，增加一些内存，联系云服务商后，我们快速给这台虚拟机增加了几个G的内存，才执行重启命令：systemctl restart redis。

（引用来源：恢复后的观察与验证）

重启的那一刻,大家的心都悬着，我们紧盯着日志，看到Redis顺利从RDB快照文件中加载数据，进度条一点点走完，最后显示“Ready to accept connections”（准备接受连接），我们长舒一口气，但这还没完，我们立刻让测试同学模拟用户下单，验证核心流程是否通畅，监控系统显示，各项服务指标逐渐由红转绿，恢复正常。

（引用来源：事后的深度复盘与改进）

服务恢复后,真正的“事儿”才刚刚开始，我们开了整整一个下午的复盘会，不是追责，而是彻底找出问题并堵上漏洞，我们做了几件关键的事：

1. 修改配置：立刻将线上所有Redis实例的 maxmemory-policy 从危险的 noeviction 改成了 allkeys-lru，这样当内存快满时，Redis会自动淘汰最近最少使用的数据，保证服务可用性，虽然可能会丢失一部分非核心数据，但总比整个服务宕机强。
2. 设置监控预警：在内存使用率达到80%和90%时增加更高级别的报警，让我们能在问题发生前有足够的时间介入处理，而不是等崩溃了再救火。
3. 架构优化讨论：开始调研和测试Redis集群方案，将数据分片到多个实例上，避免单个实例过大成为“单点故障”。
4. 完善应急预案：把这次处理过程整理成详细的检查清单，下次再遇到类似问题，新人也能按图索骥，快速行动。

这次Redis突然崩溃的经历,虽然惊心动魄，但给我们上了宝贵的一课，它告诉我们，对于核心中间件，不能只考虑性能最大化，更要考虑在极端情况下的韧性和自保能力，预防永远比抢救更重要，但一旦出了问题，冷静、有序的排查和恢复流程，是最大限度减少损失的唯一法宝。