Redis缓存用完了，系统卡顿咋办，缓存耗尽问题真让人头疼

“Redis缓存用完了，系统卡顿咋办，缓存耗尽问题真让人头疼”，这确实是很多开发和运维同学在实际工作中经常会遇到的一个非常棘手的问题，想象一下，你的系统原本运行得好好的，响应速度很快，用户体验也很流畅，但突然之间，或者随着业务量的逐渐增长，系统开始变得卡顿，响应缓慢，甚至时不时地抛出一些奇怪的错误，一查日志，发现很多都是和Redis相关的报错，OOM command not allowed when used memory > ‘maxmemory’”，这就意味着Redis的缓存空间已经被用完了,也就是我们常说的缓存耗尽了。

为什么缓存用完了会导致系统卡顿呢？这得从Redis的设计说起，根据Redis官方文档的说明，为了避免无限制地使用内存最终导致服务器崩溃，Redis允许你设置一个最大内存使用量（maxmemory），当实际使用的内存接近或达到这个上限时，Redis就会根据你预先设定的淘汰策略（maxmemory-policy）来行事，如果这个时候，你的应用程序还在不断地往Redis里写入新的数据，或者已有的缓存数据过期后需要更新，问题就来了，Redis必须腾出空间来存放这些新数据，这个“腾空间”的过程本身就需要消耗CPU资源，更重要的是，如果淘汰策略选择不当，或者根本没有设置有效的淘汰策略，Redis可能会变得非常“纠结”，它可能会花费大量的时间去寻找可以删除的键，这个过程会严重阻塞后续的命令请求，就好比一个仓库已经堆满了，管理员还在不停地往里塞新货，他不得不一边找地方塞，一边把一些旧货搬出来扔掉，整个仓库的进出货流程就全乱套了，效率变得极低，反映到系统上，就是应用程序在读写Redis时发生超时，请求被挂起,自然就导致了整体的卡顿。

面对这个问题，我们到底应该怎么办呢？最直接的想法可能就是“加内存”，这确实是一个立竿见影的方法，就像家里的衣柜小了，换个大衣柜自然能装更多衣服，但这只是暂时的缓解，如果数据增长的趋势不变，或者缓存的使用方式本身有问题（比如缓存了大量不必要的数据），那么很快新的内存空间又会被填满，问题会再次出现，增加内存意味着硬件成本的上升，这通常不是首选的根本解决方案，更像是一个应急的“创可贴”。

比增加内存更重要的，是检查并优化Redis的内存淘汰策略，根据多位技术博主（如阿里云开发者社区、掘金上的技术文章）的分享,Redis提供了几种常见的策略，

• allkeys-lru：尝试淘汰最近最少使用的键，不管这个键有没有设置过期时间,这对于希望保留热点数据的场景比较有效。
• volatile-lru：只从设置了过期时间的键中,淘汰最近最少使用的。
• allkeys-random：随机淘汰所有键。
• volatile-ttl：优先淘汰存活时间更短的键。

如果你的业务中，有些数据是长期热点（比如基础配置信息），有些是短期热点（比如热门话题），那么使用allkeys-lru可能是个不错的选择，关键是，你需要根据自己数据的特性来选择合适的策略，而不是使用默认的noeviction（当内存不足时，新写入操作会报错，这通常会导致写服务不可用，引发卡顿）。

深入分析Redis内存里到底存了些什么，找出“内存杀手”，也就是我们常说的内存优化，你可以使用Redis自带的INFO memory命令或者redis-cli --bigkeys等工具来查看哪些键占用了大量空间，很多时候，你会发现一些意想不到的情况：可能因为代码逻辑问题，缓存了大量的重复数据或者几乎从不访问的“冷数据”；再比如，使用了不恰当的数据结构，明明可以用更节省空间的结构存储，却用了最耗内存的那种，把这些大对象、无效缓存清理掉，或者优化其存储结构，往往能释放出可观的内存空间，有经验的开发者（例如InfoQ上的案例分享）会建议对缓存键设置合理的过期时间，避免数据永不过期,让缓存有自动新陈代谢的能力。

需要考虑的是应用程序层面的优化，是不是所有的数据都非得放进Redis不可？有没有一些访问频率极低的数据，其实可以直接查询数据库，虽然慢一点，但对整体系统影响不大？这就是所谓的“缓存降级”思路，检查一下缓存的使用姿势是否正确，是否存在“缓存穿透”问题（大量请求查询一个根本不存在的数据，导致请求直接打到数据库），或者“缓存雪崩”（大量缓存在同一时间失效），这些问题虽然表现可能和缓存耗尽不一样，但都会加剧Redis和数据库的负担，间接导致系统卡顿，解决这些问题,通常需要在使用缓存的代码逻辑里增加一些判断和防护措施。

建立监控和告警机制至关重要，你不能等到缓存真的100%用满了，系统已经卡死了才去处理，应该在内存使用率达到80%、90%的时候就提前收到告警，这样你就有充足的时间去分析原因、采取扩容或优化措施,防患于未然。

Redis缓存耗尽导致的系统卡顿，不是一个单点问题，它往往暴露了从容量规划、策略配置到代码实现的一系列环节的不足，解决它需要一套组合拳：短期靠调整策略和紧急扩容应急，中长期则必须依靠精细化的内存分析、应用程序的优化以及完善的监控体系，头疼医头脚疼医脚是行不通的，只有系统地看待和解决,才能让Redis这个性能加速器持续稳定地发挥作用。