内存不够用，Redis突然崩了，数据都快炸了怎么办啊

行，内存不够用导致Redis崩了，这事儿确实急人，数据真要炸了那可不是开玩笑的，别慌，咱们一步步来，就像救火一样，先别管怎么着的火，赶紧把火苗摁下去,再想着以后怎么防火。

第一步：紧急抢救，先让Redis活过来

现在服务器估计都报警了，连接不上Redis了吧？首要任务不是查原因,是恢复服务。

1. 重启大法（最直接，但可能有风险）：这是最快让Redis重新响应的方法，直接去服务器上执行重启命令，但要注意，如果Redis没有开启持久化（就是没把数据定期存到硬盘上），这一重启，内存里的数据可就全没了，那就是真炸了，重启前，务必先看一眼配置文件里的save参数，确认一下最近一次持久化是什么时候做的，哪怕是一两个小时前的数据，也比全丢了好，重启后，Redis会从硬盘加载数据，虽然可能不是最新状态，但至少服务能先跑起来,缓解燃眉之急。

2. 临时扩内存（治标不治本）：如果条件允许，比如用的是云服务商的Redis，可以立刻在控制台临时升级一下内存规格，这就像给一个快撑爆的仓库临时又搭了个棚子，先把眼前的货物塞进去，让业务能继续运行，但这只是临时措施，钱可能花得多了点,而且根本问题没解决。

3. “丢车保帅”——干掉大Key（快速腾空间）：如果重启后内存还是紧张，或者重启过程中就发现内存不足，那很可能是存在一些特别大的Key（比如一个List里存了几十万条记录，或者一个String键值对就好几MB），这时候，需要紧急找出这些“罪魁祸首”，可以用Redis自带的命令，比如redis-cli --bigkeys来扫描（如果服务还勉强能响应的话），找到之后，评估一下，如果这些大Key不是核心数据，或者有办法从别处恢复，就果断用DEL命令删掉它们，能立刻释放出大量内存,这就是关键时刻的取舍。

第二步：火势控制住后，赶紧查查为啥会着火

服务暂时稳定了，喘口气，但心还悬着，因为不知道下次什么时候又崩了,得从根本上找问题。

1. 看看内存都被啥吃了：用INFO memory命令看看详细的内存使用情况，重点关注used_memory（总用量）和used_memory_rss（系统分配的总量，通常比used_memory大），如果两者差很多，说明内存碎片严重，这时候可以考虑重启，或者Redis 4.0以上版本用CONFIG SET activedefrag yes开启自动内存碎片整理。

2. 检查数据过期策略：Redis会对设置了过期时间（TTL）的Key进行清理，但如果瞬间有大量Key同时过期，可能会导致清理不及时，或者你的过期Key本身不多，检查一下INFO stats里的expired_keys（已过期的键数量）和evicted_keys（因内存不足被驱逐的键数量），如果evicted_keys一直在涨，说明Redis已经在被迫自己删数据来保命了，这非常危险,会影响业务。

3. 审视你的使用姿势：这是最关键的，是不是把Redis当垃圾桶了,什么都往里扔？

   • 有无大Key：不仅是单个Value大，还包括元素很多的集合（Hash, List, Set, Sorted Set），把一个百万级用户列表存成一个Set，这个Key本身就很大,应该拆分。
   • 有无缓存永不过期：有些数据你觉得会一直用，就没设过期时间，结果数据越积越多。除非是核心字典表，否则一定要给缓存设置合理的过期时间，哪怕设长一点，比如一天、一周,让它有个自动清理的机制。
   • 数据是否可压缩：如果存储的是文本类数据（比如JSON字符串），是否可以考虑在写入前先做个GZIP压缩，读出时再解压？用CPU时间换内存空间,很多时候是划算的。

第三步：长远打算，建立防火机制

经过这次教训，得搞一套方案,防止下次再出现。

1. 设置内存上限和淘汰策略：在Redis配置文件里，一定要设置maxmemory，让它用到这个数就别再写了，同时设置maxmemory-policy（内存淘汰策略），根据业务情况选，比如常用的allkeys-lru（尝试回收最久未使用的键），或者volatile-lru（只回收设置了过期时间的键中的最久未使用键），这样Redis在内存快满时，会自己主动清理数据,而不是直接崩溃。

2. 建立监控报警：这是最重要的！对Redis的内存使用率设置监控，比如达到80%就发报警（发邮件、发短信、打电话都行），让你在内存爆掉之前就有时间介入处理,不能等挂了才知道。

3. 数据分片（Redis Cluster）：如果数据量确实巨大，单个实例无论如何都扛不住了，那就需要考虑使用Redis集群（Redis Cluster）或者像Codis这样的分片方案，把数据分散到多个Redis实例上，分摊内存压力和访问压力，这是终极解决方案,但架构复杂度也提高了。

4. 冷热数据分离：把访问频率很低（冷数据）但又不得不存的数据，转移到更便宜的存储里，比如MySQL或者云上的对象存储，Redis只存最热的数据,这需要业务代码配合。

就像处理一个急症病人：

• 急性期（崩了）：重启、扩容、删大Key,先保命。
• 恢复期（找原因）：查内存明细、看过期和淘汰、反思使用是否合理。
• 康复预防（防未来）：设内存上限、配淘汰策略、加监控报警、必要时分库分表（数据分片）。

Redis是缓存，它的定位是“快”，但不是“海量存储”，把它用好了是神器，用不好就是一颗定时炸弹，这次经历是个警告,正好逼着你把数据存储的架构好好梳理一下。

（参考思路综合了Redis官方文档关于持久化、内存优化、淘汰策略的说明，以及常见的企业级Redis运维实践经验。）