Redis槽满了会导致啥问题，数据还能正常用吗，性能会不会崩盘？

关于Redis槽满了会导致的问题，我们需要先理解一个核心概念，那就是Redis集群的数据分片机制，根据Redis官方文档（《Redis集群规范》）中的说明，Redis集群采用了一种叫做“哈希槽”的方式来管理数据，整个集群一共有16384个槽位，可以想象成有16364个编号的小抽屉，当我们在集群中设置一个键值对时，Redis会通过一个算法计算出这个键应该存放在哪个编号的抽屉里,集群会确保这个抽屉被分配给了某个具体的主节点服务器来负责管理。

当人们说“Redis槽满了”的时候，通常并不是指这16384个槽位被用光了（因为槽位的总数是固定的）,而是指以下两种更常见的情况：

第一种情况：某个节点的容量满了。 这是最普遍遇到的情形，意思是，虽然一个主节点可能管理着几千个槽位，这些槽位里存放了大量的数据，但是承载这个主节点的服务器，它的物理资源——主要是内存——被耗尽了，这就像是，分配给你管理的几个大文件柜（槽位）是固定的，但你往里面塞的文件（数据）太多，多到文件柜本身都塞不下了，甚至把整个房间（服务器内存）都占满了。

第二种情况：集群扩容时槽位分配不均或失败。 在集群需要增加新节点来分担压力时，我们需要从已有的节点中迁移一部分槽位和对应的数据到新节点上，如果在这个过程中出现错误或配置不当，导致某个节点需要管理的槽位数量超过了其承受能力，或者数据迁移失败使得槽位处于一种“悬空”状态，也可以被笼统地理解为一种“槽位”相关的问题。

我们重点分析第一种情况，即“节点容量满了”会引发的一系列连锁反应，这也是大家最关心的问题：数据还能正常用吗？性能会不会崩盘？

数据还能正常用吗？—— 会出现部分数据丢失和无法写入。

当某个节点的内存被完全占满后，Redis会根据你事先配置的“最大内存策略”来行事，常见的策略有几种，比如noeviction（不淘汰）、allkeys-lru（淘汰最近最少使用的键）等，这个策略可以通过maxmemory-policy参数设置（参考Redis配置文档）。

• 如果策略是noeviction（这是Redis的默认策略之一）： 那么当内存不足时，Redis会拒绝所有可能导致内存增加的新写入命令，比如你执行SET一个新的键，或者对一个已存在的键进行修改使其值变大，Redis都会返回一个(error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'.的错误。已有的数据理论上还是可以正常读取的，只要你的操作不涉及修改和增加数据,整个数据库的写入功能在这个节点负责的槽位范围内基本瘫痪了。
• 如果策略是某种淘汰策略（如allkeys-lru）： Redis会为了给新数据腾出空间，开始自动删除一部分已有的键，这时，你的数据会发生丢失，你可能刚刚写入成功，但一些旧的、不常用的数据就被悄无声息地删掉了，这对于业务的可靠性是致命的，因为你无法预测哪些数据会被淘汰,可能导致关键信息丢失。

数据“能用”是打折扣的，要么是写不进去，要么是可能被随机删除,无论如何都不是正常状态。

性能会不会崩盘？—— 会，性能会急剧下降甚至服务不可用。

节点内存爆满对性能的影响是灾难性的,主要体现在以下几个方面：

• 频繁的磁盘交换（Swap）： 这是最致命的性能杀手，当物理内存不足时，操作系统会开始把内存中暂时不用的数据转移到硬盘上的交换分区（Swap Space），硬盘的读写速度相比内存慢了几个数量级，一旦发生Swap，Redis处理每个命令的速度会变得极慢，延迟飙升，从微秒级变成毫秒甚至秒级,基本等同于服务不可用。
• 命令延迟急剧增加： 即使没有发生Swap，Redis在内存紧张时，其内部管理效率也会下降，在触发淘汰策略时，Redis需要花费额外的CPU资源来寻找和删除那些需要被淘汰的键,这会增加命令的处理时间。
• 可能引发集群故障转移（最坏情况）： 在Redis集群中，节点之间通过心跳机制互相监控，如果一个主节点因为内存压力过大导致响应超时，集群中的其他节点可能会误认为这个主节点“宕机”了，集群会自动触发故障转移流程，将这个“疑似宕机”的主节点标记为下线，并提升它的一个从节点为新的主节点，这个过程中：
  • 集群需要时间来完成状态切换和槽位重新分配,期间部分客户端的请求可能会失败。
  • 如果原主节点其实并没有彻底宕机，只是响应慢，故障转移会使得集群状态变得复杂,甚至可能造成脑裂等问题。
  • 故障转移解决不了根本问题，因为数据还在，新主节点同样面临内存爆满的窘境,整个集群会陷入不稳定的循环。

“Redis槽满了”（实为节点内存满了）是一个严重的故障预警，它绝对不会是正常状态，数据会面临无法写入或被意外删除的风险，性能则会因为磁盘交换和内部处理瓶颈而崩盘，进一步还可能拖累整个集群的稳定性，一旦发现内存使用率持续过高，必须立即处理，常见的解决方案包括：优化数据结构和过期时间、清理无用数据、或者对集群进行扩容,增加新的节点来分摊数据和负载。