Redis集成中那些坑和错误，真是让人头大又难搞清楚

说到Redis,很多人都觉得它简单，就是个内存缓存，用起来能有多难？但真到项目里集成进去，尤其是在高并发或者复杂业务场景下，各种稀奇古怪的问题就冒出来了，很多问题还不是一下子就能定位到的，真是让人头大。

第一大坑：连接数被打满，服务突然瘫痪。 这是最经典也是最吓人的一个问题，Redis默认的最大连接数（在redis.conf里是maxclients）是10000，听起来很多对吧？但如果你在代码里没有正确管理连接，比如用了连接池但配置不当，或者更糟糕——在方法内部频繁创建和关闭连接，那么在高并发下，连接数瞬间就能飙到上限，结果就是，新的请求再也无法连接到Redis，所有依赖缓存的业务功能全部挂掉，整个应用可能都会雪崩，这个问题在（Stack Overflow上关于“Redis max number of clients reached”的讨论）和很多开发者的故障复盘报告中频繁出现，关键是，它平时没事，流量一上来就爆发，让人措手不及。

第二大坑：错误的键过期策略导致缓存“击穿”和“雪崩”。 这个听起来有点专业，但说白了就是设置过期时间（TTL）的时机和方式不对，缓存击穿”，指的是某一个热点key（比如首页头条新闻）在失效的瞬间，突然有巨大的并发请求过来，而这个key此时在Redis里不存在了，这下好了，所有请求都绕开缓存，直接砸到后端的数据库上，数据库可能瞬间就被压垮了，另一种是“缓存雪崩”，指的是在某个时间点，大量的key同时过期，导致请求同样全部落到数据库，造成巨大压力，很多人设置过期时间时，习惯性地都设成一样的，比如都设成1小时，那么1小时后，这些key就可能同时失效，避免的办法也简单，比如给热点key设置永不过期，或者通过后台任务定时更新；对于雪崩，可以给批量key的过期时间加上一个随机值，让它们错开失效。

第三大坑：胡乱使用KEYS命令，导致Redis服务卡死。 这个命令是用于查找所有符合给定模式的key，比如KEYS user:*，在开发测试环境，数据量小，用着很爽，但一旦上了生产环境，数据量达到百万甚至千万级别，这个命令就是一场灾难，因为KEYS命令是阻塞式的，它会遍历整个数据库的所有key，执行期间Redis无法处理其他任何命令，CPU会瞬间飙升到100%，服务基本就不可用了，线上环境绝对禁止使用KEYS命令，那想遍历key怎么办？应该使用SCAN命令，它是非阻塞的、渐进式的，虽然可能会重复遍历到某些key，但不会影响Redis的正常服务，这个坑是无数运维用血泪教训换来的，在（Redis官方文档对KEYS和SCAN命令的警告）中也被明确强调。

第四大坑：忽略了持久化机制带来的影响，导致系统间歇性变慢。 Redis为了数据不丢，提供了RDB和AOF两种持久化方式，RDB是打快照，AOF是记录每一条写命令，但这俩如果配置不当，就会成为性能杀手，RDB在执行bgsave后台保存时，会fork一个子进程，如果此时Redis内存占用很大（比如20G），fork操作本身可能会很耗时，导致主进程短暂停顿，应用就会感觉到延迟，AOF如果设置为每次写入都同步（appendfsync always），那确实最安全，但性能也是最差的，每条写命令都要刷盘，如果设置为每秒同步一次（appendfsync everysec），这是默认值，也是推荐值，但在服务器故障时可能会丢失1秒的数据，很多人不了解这些区别，要么为了性能关了持久化导致数据丢失，要么为了安全配置不当导致服务变慢。

第五大坑：数据类型使用不当，白白浪费内存和性能。 Redis不是简单地把Java对象序列化成JSON字符串存进去就完事了，它有丰富的数据结构，比如String, Hash, List, Set, Sorted Set，如果用错了地方，效果天差地别，要存储一个对象的多个字段（比如用户信息：name, age, email），很多人会存成多个String类型的key（user:123:name, user:123:age...），或者存成一个大的JSON字符串，其实更好的方式是用Hash结构，它可以在一个key里管理多个field-value，不仅内存利用更高效（特别是使用了ziplist编码时），而且可以单独操作某个字段，非常方便，再比如，要用一个列表来记录最新的100条动态，用List结构配合LTRIM命令就非常合适，如果用String存然后再解析，就既低效又麻烦，这种设计上的坑，不会立刻导致故障，但会随着数据量增长，慢慢拖慢系统，增加不必要的成本。

第六大坑：网络问题导致的超时和读写错误。 在分布式环境下，应用服务器和Redis服务器之间的网络并非绝对可靠，可能会因为物理故障、带宽打满、防火墙规则变动等原因，出现网络延迟升高甚至瞬断的情况，如果你的客户端没有设置合理的超时时间，或者没有重试机制，那么一次网络抖动就可能导致应用线程被长时间阻塞，进而引发连锁反应，在某些云服务商那里，Redis实例可能会有流量限制，如果短时间内读写流量过大，可能会被限流，表现就是大量的超时错误，这些问题排查起来很麻烦，因为问题不在应用代码也不在Redis本身，而在“虚无缥缈”的网络层面。

第七大坑：盲目相信Redis的“原子性”，写出非原子操作。 Redis的每个命令确实是原子执行的，但当你需要把多个命令组合成一个逻辑操作时，如果你只是简单地一个个命令顺序执行，那这个组合操作就不是原子的，比如经典的“检查再设置”（check-and-set）场景：先GET一个key的值，判断一下，然后SET一个新值，在并发环境下，两个客户端可能同时GET到旧值，然后都去SET，结果就错了，解决这个问题必须使用Redis的事务（MULTI/EXEC）或者更推荐的Lua脚本，Lua脚本在Redis中是原子执行的，能确保脚本里的所有命令被一次性、不被打断地完成，很多人因为不了解这个特性，写出了有并发bug的代码，在低并发时发现不了，一到生产环境就出诡异的数据错乱。

Redis就像一把锋利的瑞士军刀,用好了能极大提升系统性能，但用不好反而容易伤到自己，这些坑都不是什么高深的原理问题，但每一个都需要在实际踩过或者有充分意识的情况下才能有效避免，集成的时候，多想想数据一致性、性能极限、异常处理，才能让它真正成为系统的助力，而不是故障的源头。