Redis连接突然卡壳了，感觉得重新摸索一遍才能继续往下走

（用户）那天下午，系统后台突然变得奇慢无比，一个简单的数据查询，那个加载的小圆圈转了快一分钟还没停，我心里“咯噔”一下，第一反应就是：不会是Redis挂了吧？赶紧打开监控一看，连接数倒是没爆，但操作延迟的曲线直接冲上了天，变成了一条陡峭的直线，这种感觉太熟悉了，就像你开着车在高速上飞驰，突然毫无征兆地陷进了厚厚的泥潭，油门踩到底，轮子空转，车子却只能一寸一寸地往前挪，整个人一下子就烦躁起来，因为这意味着，之前感觉已经理顺了的东西，又得从头再来一遍。

（用户）最开始，我以为是网络波动，毕竟云服务器嘛，偶尔抽下风也不是什么新鲜事，我试着用redis-cli去连了一下，能连上，但执行一个最简单的ping命令，都要等好几秒才有回应，这感觉就像你对着一个反应迟钝的人问话，问完一句，他得愣半天神才“啊？”一声，让你火冒三丈，排除了网络最表层的问题，我又把目光投向了Redis本身的监控指标。

（用户）看着监控面板上那些密密麻麻的数字和曲线，什么used_memory、connected_clients、instantaneous_ops_per_sec，我突然感到一阵茫然，这些术语平时好像都懂，但真到了要快速定位问题的时候，它们就像一堆散乱的积木，我不知道该先拿起哪一块，这种“卡壳”不光是Redis的，也是我脑子里的，之前处理类似问题时记下的那些要点、排查的顺序，一下子变得模糊不清，我不得不停下来，像翻旧账一样，在笔记和浏览器历史记录里拼命寻找上一次是怎么解决的，这种“重新摸索”的感觉非常糟糕，它打乱了你的节奏，消耗着你的耐心和信心。

（用户）我深吸一口气，强迫自己冷静下来，按照最笨拙但也最可靠的方式重新开始“摸索”，第一步，先看日志。tail -f命令盯着Redis的日志文件，果然发现了一些端倪，里面开始频繁出现“慢查询”的警告，还有一些关于内存的提示，问题似乎指向了两个方面：一是某些命令执行得太慢，拖累了整个实例；二是内存使用可能不太健康。

（用户）就得用info命令这个“听诊器”去仔细听听Redis的内部状态了，我习惯性地输入redis-cli info memory，看着返回的一大段信息，目光锁定在used_memory_human和used_memory_peak_human上，发现当前内存使用虽然没到上限，但已经非常接近峰值了，这说明内存曾经承受过很大的压力，然后我又看了info stats里的keyspace_hits和keyspace_misses，计算了一下命中率，发现缓存命中率比平时低了不少，这解释了为什么应用会变慢——有大量的请求没有从Redis里拿到数据，直接打到了后端的数据库上。

（用户）这时候，我才想起来应该用redis-cli --slowlog get 10看看最近最慢的10条命令到底是什么，结果出来，发现有几个keys *模式的查询，执行时间长得离谱，我这才恍然大悟，可能是某个新上线的功能或者某个同事在调试时，不小心执行了这种全局扫描的命令，它会把所有的键都遍历一遍，在数据量大的时候，简直就是一场灾难，会瞬间阻塞住后续的所有请求，找到了这个“元凶”，我心里稍微踏实了一点。

（用户）但光找到问题还不够，得解决，对于慢查询，我赶紧联系相关同事，让他们紧急修复代码，用scan命令替代危险的keys，对于内存问题，我检查了数据的过期时间设置，发现有些关键键没有设置过期时间，导致了无用数据的堆积，于是赶紧给它们加上了TTL，这一通操作下来，就像是给卡住的齿轮一点点地滴润滑油，先是稍微松动一点，然后逐渐地，监控上的延迟曲线开始下降，最终恢复了正常的心跳般的波动。

（用户）当系统终于恢复正常的那一刻，我并没有感到多少成就感，反而是一种深深的疲惫，我意识到，这次“卡壳”和“重新摸索”的经历，暴露了我对Redis的理解还停留在“会用”的层面，远远没到“精通”的程度，那些知识是碎片化的、被动积累的，没有被系统地整理和内化，所以一旦遇到非常规的问题，就会手忙脚乱，我决定，不能就这么过去了，我得把这次排查的过程、用到的关键命令、每个指标的含义和阈值，都详细地记录下来，整理成一个属于自己的排查清单，下次再遇到类似情况，哪怕一开始还是会懵，但至少手里有了一张“地图”，不用再像没头苍蝇一样在黑暗中完全重新摸索了，这个过程虽然痛苦，但也许就是成长的必经之路吧。