Redis突然卡住了，瞬间异常爆发，阻塞问题让人头疼难以预料

（引用来源：某电商平台技术团队复盘报告）我们平台之前一直运行得挺平稳的，Redis也从来没出过大问题，但就在上个促销日，最让人担心的事情发生了，晚上八点流量高峰刚到，监控大屏上突然就红了一大片，核心接口的响应时间从平时的几十毫秒直接飙升到十几秒，甚至超时，APP和网站页面要么打不开，要么卡在加载中，用户投诉电话瞬间就被打爆了，我们第一反应就是数据库扛不住了，但一看数据库监控，各项指标居然还挺正常，反倒是Redis的响应时间曲线，几乎变成了一条垂直上天的直线。

（引用来源：一名后端开发工程师的博客分享）当时整个团队都懵了，完全摸不着头脑，因为Redis在我们印象里就是“快”的代名词，而且一直是集群部署，按理说应该很稳健，我们赶紧登录到服务器上，想用redis-cli执行个info命令看看情况，结果发现连命令都卡住半天没反应，这种“失联”的状态最吓人，你根本不知道里面发生了什么，就像个黑盒子，尝试重启几个实例，但重启过程中服务更是完全不可用，吓得我们赶紧停了，那段时间真是每分钟都像一年那么长，业务基本处于瘫痪状态。

（引用来源：技术社区论坛中的一次故障讨论帖）后来我们静下心来，慢慢排查，才发现问题的根源竟然是一个不起眼的操作，有个开发同学在几天前写了一段代码，用来获取一个包含几十万成员的Set集合的所有元素，他用了SMEMBERS这个命令，在测试环境数据量小的时候，这个命令瞬间就返回了，谁也没在意，但到了生产环境，这个Set随着业务运行不断变大，在流量高峰时段，这个命令被频繁调用，Redis是单线程处理的，这个SMEMBERS命令就像一列巨大的、慢吞吞的火车，它不执行完，后面所有的简单命令（比如最简单的GET、SET）都得在站台等着，结果就是整个Redis服务被这一个耗时巨大的命令彻底“堵死”了。

（引用来源：某云服务商的技术支持案例库）我们还遇到过另一种更隐蔽的坑，那次是Redis时不时会卡顿一下，每次可能就几秒钟，但频率越来越高，一开始以为是网络波动，查了半天没结果，最后才发现是Redis在持久化到硬盘上的时候，采用的是“fork”子进程的方式，当Redis内存占用特别大的时候（比如20个G），fork这个操作本身会消耗大量CPU资源，而且如果服务器物理内存紧张，还会引发大量的内存页交换，这个过程就会导致父进程（也就是处理请求的主进程）被短暂阻塞，虽然每次阻塞时间不长，但在高并发场景下，这点时间的卡顿就足以导致请求大量堆积，感觉起来就是服务一会儿灵一会儿不灵。

（引用来源：多位运维工程师在技术沙龙上的交流）这些经历让我们深刻体会到，Redis用起来虽然爽，但就像一个威力巨大的工具，如果使用不当，反弹的伤害也很大，它的单线程模型既是它高性能的秘诀，也成了它最脆弱的“命门”，任何耗时的操作，无论是上面说的那种“大Key”查询，还是一次性写入一个超大的Value，或者是在生产环境执行keys *这种模糊匹配命令（它会遍历所有键），都可能成为瞬间击垮整个服务的“炸弹”，而且这种问题在测试环境很难复现，因为数据量根本不在一个级别，往往到了线上真实场景，在某个你完全预料不到的时间点，就突然爆发了。

（引用来源：总结自上述多个场景的教训）所以现在我们对Redis的使用定了非常严格的规范，禁止使用keys命令，用scan命令分批迭代来代替，对于大集合的操作，优先考虑用sscan、hscan这样的命令分批获取，或者直接从业务设计上避免产生这么大的Key，加强对Redis实例的监控，不仅要监控CPU、内存，更要重点关注慢查询日志，设置一个合理的慢查询阈值（比如5毫秒），一旦有命令超过这个阈值就立刻告警，在它酿成大祸之前就把它揪出来，内存快照的持久化策略也要根据业务峰值进行调整，避免在高峰时段进行重写，就是把Redis当成一个需要精心呵护的伙伴，而不是一个可以随意使唤的“傻快”工具，才能避免那种突如其来的、让人头疼欲裂的阻塞问题。